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El color amarillo, naranja y rojo en los loros (psitaciformes) es debido a unos pigmentos llamados psitacofulvinas (el color verde es combinación de psitacofulvinas amarillas y el color azul estructural de las plumas). Las psitacofulvinas son sintetizados por el propio animal en los folículos de sus plumas, a diferencia de los carotenoides de otras aves que se ingieren en la dieta. Carlos Bustamante (Univ. Stanford, California) y varios colegas han descubierto el gen y la enzima MuPKS que sintetizan la psitacofulvina amarilla en periquitos (Melopsittacus undulatus) y han propuesto una ruta metabólica para su síntesis.

Se ha secuenciado el genoma de 234 periquitos domésticos. Se ha descubierto que una mutación de un solo nucleótido en la proteína MuPKS impide la síntesis del pigmento; los periquitos con dicha mutación son azules en lugar de verdes y amarillos. En concreto, la mutación es una sustitución (R644W) de un solo nucleótico (SNP) en el gen de MuPKS que cambia un solo aminoácido en la proteína, de arginina (R) a triptófano (W). La sustitución R644W reduce la actividad enzimática de MuPKS; así, se estima que la enzima con Arg (R) es capaz de fabricar el pigmento en un número cientos de veces mayor que con Trp (W).

El artículo es Thomas F. Cooke, Curt R. Fischer, …, Carlos D. Bustamante, “Genetic Mapping and Biochemical Basis of Yellow Feather Pigmentation in Budgerigars,” Cell 171: 427-439 (2017), doi: 10.1016/j.cell.2017.08.016.

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Dibujo20171012 ivoox coffee break podcast ep132

He participado en el episodio 132 del podcast Coffee Break: Señal y Ruido [iVoox, iTunes], titulado “Detectada la Materia Perdida; Escudo Planetario para la Tierra; Supernova 1987; Los Anillos de Haumea”, 12 Oct 2017. “La tertulia semanal ha repasado las últimas noticias de la actualidad científica.”

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Dibujo20171012 crispr gold nanoparticle components nature biomed eng 10 1038 s41551-017-0137-2

La terapia génica CRISPR-Cas9 in vivo requiere vehicular la proteína Cas9, el ARN guía y el ADN donante hasta el núcleo de la célula objetivo. El uso de adenovirus tiene algunos inconvenientes que pueden ser resueltos usando nanopartículas de oro. La técnica CRISPR-Gold usa nanopartículas de oro conjugadas con ADN a las que se acoplan la proteína Cas9, el ARN guía y el ADN donante, todo ello recubierto del polímero poli (N-[N-(2aminoetil)-2-aminoetil] aspartamida, o PAsp (DET). Con esta técnica se han tratado con éxito ratones con distrofia muscular de Duchenne (una miopatía de origen genético que produce destrucción de las células del músculo estriado).

Las nanopartículas de oro recubiertas de PAsp(DET) permiten vehicular ADN hacia el núcleo de células eucariotas con gran eficiencia. Para la terapia se inyectaron directamente en los músculos de las patas de los ratones observándose una mejoría en su movilidad que se asocia a la eficacia de la terapia génica. Este estudio está liderado por Jennifer Doudna (candidata al Nobel), Irina Conboy y Niren Murthy. Para el desarrollo de los ensayos clínicos de CRISPR-Gold en humanos, dos de los coautores del estudio, Kunwoo Lee y Hyo Min Park, bajo la asesoría de Murthy, han creado la compañía start-up GenEdit. Habrá que seguir la pista a esta técnica que promete revolucionar la terapia génica.

El artículo es Kunwoo Lee, …, Jennifer A. Doudna, Irina Conboy, Niren Murthy, “Nanoparticle delivery of Cas9 ribonucleoprotein and donor DNA in vivo induces homology-directed DNA repair,” Nature Biomedical Engineering (02 Oct 2017), doi: 10.1038/s41551-017-0137-2; más información en la nota de prensa Brett Israel, “CRISPR-Gold fixes Duchenne muscular dystrophy mutation in mice,” Berkeley News, 03 Oct 2017.

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Dibujo20171002 Geoffrey Hinton deep learning father mit technology reviewLa Inteligencia Artificial está de moda gracias al aprendizaje profundo (deep learning), las redes de neuronas artificiales multicapa entrenadas con un algoritmo de retropropagación (backprop). Mucha gente cree ver una revolución emergente en esta tecnología; sin embargo, casi nada ha cambiado desde que el padre del aprendizaje profundo, Geoffrey Hinton, junto a dos colegas, introdujera el algoritmo de retropropagación en 1986. No solo lo digo yo en mis charlas, también lo dice él mismo, quien ahora es el científico más citado en aprendizaje profundo con gran diferencia respecto al siguiente.

Por cierto, en mi charla sobre Ex Machina en Zaragoza me preguntaron por un libro sobre aprendizaje. Recomendé un clásico, cuando quizás tendría que haber recomendado un libro de fácil acceso, como Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville, “Deep Learning,” MIT Press (2016), que está disponible gratis en versión web http://www.deeplearningbook.org.

Por otro lado, te recomiendo leer la entrevista a Hinton (profesor emérito de la Univ. Toronto, ahora en el Vector Institute, Toronto, Canadá) que le realiza James Somers, “Is AI Riding a One-Trick Pony?” MIT Technology Review, 29 Sep 2017. El famoso artículo es David E. Rumelhart, Geoffrey E. Hinton, Ronald J. Williams, “Learning representations by back-propagating errors,” Nature 323: 533-536 (1986), doi: 10.1038/323533a0; también recomiendo Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, Geoffrey E. Hinton, “ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks,” Advances in Neural Information Processing Systems 25 (NIPS 2012), web, y Yann LeCun, Yoshua Bengio, Geoffrey Hinton, “Deep learning,” Nature 521: 436-444 (2015), doi: 10.1038/nature14539.

Te recomiendo ver el vídeo de la charla de Ramón López de Mántaras, “Inteligencia Artificial: progresos, desafíos y riesgos”, Fundación Ramón Areces.

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El pasado 4 de octubre de 2017, ATLAS y CMS, los dos grandes experimentos del LHC, alcanzaron una luminosidad integrada de 100 fb−1 (inversos de femtobarn). Esta cifra se ha alcanzado tan solo 7 años después de que su puesta en marcha. Este hecho supone un hito importante en la Física de Partículas ya que refleja la dedicación y determinación de las miles de personas que hacen posible el buen funcionamiento de una máquina tan compleja como el LHC.

Un acelerador de partículas como el LHC se caracteriza principalmente por la energía a la que se producen las colisiones. Gracias a la famosa relación E = m c² podemos tener acceso a nuevos fenómenos y partículas no observadas anteriormente. No obstante, estos nuevos fenómenos suelen ser muy raros de producir. La probabilidad de que un suceso en particular ocurra viene dado por su sección eficaz. Sucesos muy extraños tienen una sección eficaz muy pequeña. Por esta razón, se necesita un gran número de colisiones para poder así tener acceso a sucesos tan raros como sería la producción de un bosón de Higgs.

Esta entrada invitada está escrita por Héctor García (@CERNtripetas); Héctor trabaja en la sala de control del LHC y colabora en Naukas en Instantaneas desde el CERN. Sobre todo se le conoce por su excelente canal de youtube CERNtripetas (que te recomiendo visitar). También recomiendo leer a Stefania Pandolfi y Rende Steerenberg, “LHC Report: 100 inverse femtobarns and counting…,” News, CERN, 05 Oct 2017.

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Dibujo20171006 Optimized wing structure nature23911-f1

La biomimética se usada en el diseño mecánico de estructuras desde hace décadas (ejemplos son el tren bala japonés, el nylon o el velcro). En los últimos lustros se ha puesto de moda la computación evolutiva (algoritmos bioinspirados y algoritmos genéticos) para el diseño automático de dichas estructuras (ejemplos son el diseño ergonómico de teléfonos móviles o de módulos de aterrizaje). Se publica en Nature el diseño mecánico estructural de alas de avión inspirado por la anatomía del pico de los pájaros. Se ha logrado una reducción entre 2–5% del peso del ala (entre 200–500 kg en masa) sin afectar a sus propiedades mecánicas; para un diseño tan complicado se ha usado el Supeordenador Curie (GENCI@CEA), Francia, unos 8000 procesadores funcionando durante varios días.

Me sorprende encontrar un artículo de ingeniería biomimética en la prestigiosa revista Nature; sin lugar a dudas muchos de mis colegas que trabajan en esta área estarán muy contentos. El artículo es Niels Aage, Erik Andreassen, …, Ole Sigmund, “Giga-voxel computational morphogenesis for structural design,” Nature 550: 84–86 (05 Oct 2017), doi: 10.1038/nature23911 (pdf1 y pdf2 con imágenes vectoriales para disfrutar del diseño); Matthijs Langelaar, “Engineering: Computational design hits record resolution,” Nature 550: 50–51 (05 Oct 2017), doi: 10.1038/550050a; Elizabeth Gibney, “Supercomputer redesign of aeroplane wing mirrors bird anatomy,” News, Nature, 04 Oct 2017, doi: 10.1038/nature.2017.22759.

Recomiendo leer a mi amigo Francisco José Vico Vela, “Computación evolutiva: El legado de Darwin en la Ingeniería Informática,” UCiencia (HTML, PDF).

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Nuevas medidas espectroscópicas del radio de carga del protón confirman los resultados obtenidos con hidrógeno muónico. El problema del radio del protón apunta a un error sistemático en las medidas espectroscópicas previas y mediante dispersión de electrones. Las nuevas medidas publicadas en la revista Science para la transición 2S-4P en el hidrógeno ofrecen un valor para la constante de Rydberg de R = 10973731,568076(96) por metro y para el radio de carga del protón de rp = 0,8335(95) femtómetros; este valor está a 3,3 sigmas del valor CODATA2014 y es compatible con el valor obtenido mediante hidrógeno muónico, en concreto, rE = 0,84087(39) fm, que está a 5,6 sigmas del valor CODATA2014.

Nadie sabe el porqué las medidas previas estaban sesgadas, pero parece que había errores sistemáticos en dichos experimentos. Su estudio detallado quizás permita, además de desvelar su origen, corregir dichas medidas resolviendo de forma definitiva el problema del radio del protón. El artículo es Axel Beyer, Lothar Maisenbacher, …, Thomas Udem, “The Rydberg constant and proton size from atomic hydrogen,” Science 358: 79-85 (06 Oct 2017), doi: 10.1126/science.aah6677; más información divulgativa en Wim Vassen, “The proton radius revisited,” Science 358: 39-40 (06 Oct 2017), doi: 10.1126/science.aao3969.

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La criomicroscopia electrónica ha permitido ver ciertas biomoléculas con una resolución atómica. Por su desarrollo han recibido el Premio Nobel de Química Jacques Dubochet (Univ. Lausanne, Suiza), Joachim Frank (Univ. Columbia, New York, EE.UU.) y Richard Henderson (Lab. Biología Molecular MRC, Cambridge, Reino Unido). Yo llevo varios años recibiendo en mi despacho la revista Nature Methods y uno de los temas que más me asombra son las nuevas tecnologías en microscopia que permiten inferir la estructura de una proteína átomo a átomo.

El microscopio electrónico recibió el Premio Nobel de Física de 1986 (Ernst Ruska en solitario). Su gran problema era que no podía observar biomoléculas (moléculas de interés bioquímico sin destruirlas). La solución parecía sencilla de concebir, usar muestras formadas por una sola biomolécula enfriada a muy baja temperatura, pero ponerla en práctica ha constado décadas de investigación. La clave era preservar intacta la biomolécula en su estado hidratado y usar una irradiación electrónica que no fuera destructiva. Muchos fueron los pasos que dieron otros investigadores y que allanaron el camino a los galardonados.

Más información en el resumen, el anuncio del galardón, la nota de prensa, la información divulgativa y la información científica.

[PS] Gracias a César Tomé por aclararme que “microscopia crioelectrónica” es un término sin sentido en español, siendo lo correcto “criomicroscopia electrónica”. [/PS]

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Como muchos esperábamos, el Premio Nobel de Física de 2017 lo han recibido los padres de LIGO tras la observación directa de ondas gravitacionales. La mitad del premio es para Rainer Weiss (MIT, EE.UU.), y la otra mitad, a partes iguales, para Barry C. Barish y Kip S. Thorne (ambos de Caltech, EE.UU.). Sin lugar a dudas se ha premiado a toda la Colaboración LIGO-Virgo (LVC) vía sus tres padres que están vivos (Barish ha recibido el premio en lugar del fallecido Ronald W. P. Drever). LVC merecía este galardón este año, pues el nacimiento de la Astronomía de Ondas Gravitacionales será recordado como uno de los grandes hitos científicos de la segunda década del siglo XXI.

Más información en la web Nobelprize.org, en concreto el resumen, el anuncio, la nota de prensa, la información divulgativa y la información científica.

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Mi más sincera felicitación al Grupo de Relatividad y Gravitación de la Universidad de las Illes Balears (UIB), el único grupo de investigación de España que ha participado en las cuatro detecciones de ondas gravitacionales a través de la Colaboración Científica LIGO. Liderado por Alicia M. Sintes, participa en LIGO desde 2002; tanto ella como Sascha Husa forman parte del Consejo de LIGO. El grupo de la UIB contribuyó de forma relevante a la identificación de las cuatro detecciones confirmadas hasta ahora de colapsos de agujeros negros binarios, identificadas como GW150914, GW151226, GW170104 y GW170814. Más información en El diari de la UIB.

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¿Estás en Zaragoza el miércoles 04 de octubre? No te pierdas a las 19:00 horas mi conferencia “Ex Machina y el futuro de la inteligencia artificial” en el Caixa Forum de Zaragoza. Se enmarca en el ciclo Tardes Cinetíficas: “Superhéroes, clones, androides y otros seres extraordinarios del cine de Ciencia Ficción” (del 04 de octubre al 18 de octubre de 2017). Coordina el ciclo la Unidad de Cultura Científica y de la Innovación del CSIC en las Illes Balears (UCC+I) y organiza la Obra Social de “La Caixa”.

La película Ex Machina (Alex Garland, 2015) describe los riesgos de la inteligencia artificial. Las máquinas ya vencen a los humanos en juegos como el ajedrez o el Go. Muchos futurólogos afirman que su progreso continuo dará lugar a una singularidad tecnológica. Máquinas conscientes cuya superinteligencia podría superar a la inteligencia humana. El control de los posibles riesgos es una línea de investigación emergente en inteligencia artificial. Ex Machina es la excusa perfecta para reflexionar sobre estas cuestiones.

El anuncio oficial de Tardes Cinetíficas, el anuncio de mi charla y la reserva de entradas (2€ para clientes CaixaBank y 4€ para el resto).

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