MicroRNAs y receptores hormonales: identificación y cuantificación en tumores de mama

[ES] En este trabajo, hemos tratado de identificar, y poner a punto las técnicas necesarias para la cuantificación de los miRNAs asociados con el control post-transcripcional del receptor de andrógenos (AR) y el receptor de estrógenos (ER) en tumores de mama. Para ello, hemos usado las bases de datos publicadas en Internet. Además, comparamos la cantidad y la calidad del RNA total aislado (miRNA y mRNA) en 11 tumores de mama incluidos en parafina mediante el uso de dos kits comerciales.

Rol del gen supresor de tumores SMARCB1/INI1 en el desarrollo de neoplasias pediátricas.

Fil: Ramirez, Jésica. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Médicas. Instituto de Genética.

Calibración de una nariz electrónica tipo QCM y relación con las especificaciones para la calidad de la pera.

Las microbalanzas de cristal de cuarzo (QCM), son mecanismos piezoeléctricos, para transformarlos en sensores químicos es necesario recubrirlos con una capa de material capaz de capturar las moléculas del ambiente. Cuando una masa es adsorbida sobre la superficie del cristal, la frecuencia de oscilación cambia en proporción a la cantidad de masa (Di Natale et al. 1997). La respuesta de los sensores depende de numerosos factores que pueden ser difíciles de controlar, tales como la temperatura y la humedad del gas portador. Todos estos factores producen cambios en la selectividad de los sensores que afectan a la reproducibilidad de las medidas. A pesar de la existencia de numerosos estudios no existe ningún procedimiento establecido para la calibración de las QCM en relación con la sensibilidad necesaria en los sensores para el aseguramiento de la calidad en pera o en otras frutas.

Utilización de una nariz electrónica tipo QCM para la evaluación de la calidad aromática en pera y manzana.

The "Libra Nose" electronic nose has eight Quartz Microbalance Sensors. When gas molecules are adsorbed onto the quartz crystal surface, the oscillation frequency changes in proportion to the amount of mass. The response of sensors depends on numerous factors that may be difficult to control, such as the temperature and the humidity of the carrier gas. All these factors cause changes in the selectivity of sensors affecting the reproducibility of measurements. In this paper additive a multiplicative corrections are proposed to be applied to the raw sensors's signal in order to eliminate sources of variations. After these corrections, the sensors' response gives useful information to distinguish between batch of apples and pears with different ripeness stage.