Modelos Mixtos-Aditivos Generalizados para el Estudio de Fenómenos Biológicos y Sociales Descriptos por Datos Agregados y/o Longitudinales. Generalized Mixed Additive Models for the Study of Biological and Social Phenomenons from Longitudinal and/or Aggregated Data.

Este proyecto propone extender y generalizar los procesos de estimación e inferencia de modelos aditivos generalizados multivariados para variables aleatorias no gaussianas, que describen comportamientos de fenómenos biológicos y sociales y cuyas representaciones originan series longitudinales y datos agregados (clusters). Se genera teniendo como objeto para las aplicaciones inmediatas, el desarrollo de metodología de modelación para la comprensión de procesos biológicos, ambientales y sociales de las áreas de Salud y las Ciencias Sociales, la condicionan la presencia de fenómenos específicos, como el de las enfermedades.Es así que el plan que se propone intenta estrechar la relación entre la Matemática Aplicada, desde un enfoque bajo incertidumbre y las Ciencias Biológicas y Sociales, en general, generando nuevas herramientas para poder analizar y explicar muchos problemas sobre los cuales tienen cada vez mas información experimental y/o observacional.Se propone, en forma secuencial, comenzando por variables aleatorias discretas (Yi, con función de varianza menor que una potencia par del valor esperado E(Y)) generar una clase unificada de modelos aditivos (paramétricos y no paramétricos) generalizados, la cual contenga como casos particulares a los modelos lineales generalizados, no lineales generalizados, los aditivos generalizados, los de media marginales generalizados (enfoques GEE1 -Liang y Zeger, 1986- y GEE2 -Zhao y Prentice, 1990; Zeger y Qaqish, 1992; Yan y Fine, 2004), iniciando una conexión con los modelos lineales mixtos generalizados para variables latentes (GLLAMM, Skrondal y Rabe-Hesketh, 2004), partiendo de estructuras de datos correlacionados. Esto permitirá definir distribuciones condicionales de las respuestas, dadas las covariables y las variables latentes y estimar ecuaciones estructurales para las VL, incluyendo regresiones de VL sobre las covariables y regresiones de VL sobre otras VL y modelos específicos para considerar jerarquías de variación ya reconocidas. Cómo definir modelos que consideren estructuras espaciales o temporales, de manera tal que permitan la presencia de factores jerárquicos, fijos o aleatorios, medidos con error como es el caso de las situaciones que se presentan en las Ciencias Sociales y en Epidemiología, es un desafío a nivel estadístico. Se proyecta esa forma secuencial para la construcción de metodología tanto de estimación como de inferencia, comenzando con variables aleatorias Poisson y Bernoulli, incluyendo los existentes MLG, hasta los actuales modelos generalizados jerárquicos, conextando con los GLLAMM, partiendo de estructuras de datos correlacionados. Esta familia de modelos se generará para estructuras de variables/vectores, covariables y componentes aleatorios jerárquicos que describan fenómenos de las Ciencias Sociales y la Epidemiología.

Aspectos moleculares del desarrollo de biofilms, la colonización de la planta y la emisión de compuestos orgánicos volátiles en bacterias rizosféricas. Molecular aspects of biofilm development, plant colonization and microbial volatile organic emission in rhizospheric bacteria.

Las bacterias que habitan la rizosfera y que poseen la capacidad de provocar un efecto positivo sobre las plantas son denominadas en su conjunto como Rizobacterias Promotoras del Crecimiento Vegetal (PGPR). Estas bacterias han desarrollado diferentes estrategias para adaptarse a diversas condiciones ambientales. La capacidad para responder a variaciones en la disponibilidad nutricional permite la persistencia de la bacteria en el suelo y mejora sus posibilidades para colonizar la planta hospedadora. En la naturaleza, a menudo las bacterias se encuentran en estructuras de comunidades de microorganismos interconectados denominados biofilms, con un estilo de vida diferente al de la vida en forma planctónica. La formación del biofilm podría representar una estrategia de supervivencia de la rizobacteria a condiciones adversas del suelo. Por Microscopía Confocal de Barrido Láser (CLSM), hemos observado que Rhizobium leguminosarum desarrolla un biofilm característico sobre una superficie abiótica. Hemos identificado algunos de los factores genéticos que influyen en su formación. El presente proyecto propone avanzar en el conocimiento de los factores ambientales y genéticos que influyen sobre la capacidad de las rizobacterias para formar biofilms y su impacto en la interacción con las plantas. A través de enfoques genéticos (mutacionales y de expresión génica) y análisis por CLSM nos proponemos acercarnos a un modelo de los factores de superficie, extracelulares y regulatorios propios de la bacteria que influyen en las propiedades de adhesión y la formación de biofilms. Por último, se intentará correlacionar la emisión de compuestos orgánicos volátiles por las bacterias rizosféricas con ciertos aspectos de la promoción del crecimiento de las plantas.