Los investigadores crearon un algoritmo para identificar tipos de células similares de especies, incluidos peces, ratones, tenias y esponjas, que han divergido durante cientos de millones de años, lo que podría ayudar a llenar los vacíos en nuestra comprensión de la evolución.
Las células son los componentes básicos de la vida, presentes en todos los organismos vivos. Pero, ¿cuán similares crees que son tus células a un ratón? ¿Un pescado? ¿Un gusano?
La comparación de tipos de células en diferentes especies a lo largo del árbol de la vida puede ayudar a los biólogos a comprender cómo surgieron los tipos de células y cómo se adaptaron a las necesidades funcionales de las diferentes formas de vida. Esto ha sido de creciente interés para los biólogos evolutivos en los últimos años porque la nueva tecnología ahora hace posible secuenciar e identificar todas las células en organismos completos. «Básicamente, existe una ola en la comunidad científica para clasificar todos los tipos de células en una amplia variedad de organismos diferentes», dijo Bo Wang, profesor asistente de bioingeniería en la Universidad de Stanford.
En respuesta a esta oportunidad, el laboratorio de Wang desarrolló un algoritmo para vincular tipos de células similares en distancias cambiantes. Su método, detallado en un artículo publicado el 4 de mayo de 2021 en eLife, está diseñado para comparar tipos de células en diferentes especies.
Para su investigación, el equipo utilizó siete especies para comparar 21 emparejamientos diferentes y pudo identificar los tipos de células presentes en todas las especies, así como sus similitudes y diferencias.
Comparación de tipos de células
Según Alexander Tarashansky, un estudiante graduado en bioingeniería que trabaja en el laboratorio de Wang, la idea de crear el algoritmo surgió cuando Wang una vez entró al laboratorio y preguntó si podía analizar conjuntos de datos de tipo celular de dos gusanos diferentes en los que el laboratorio esta estudiando. al mismo tiempo.
«Me sorprendió la seriedad de las diferencias entre ellos», dijo Tarashansky, autor principal del artículo y miembro interdisciplinario de Stanford Bio-X. «Pensamos que deberían tener tipos de células similares, pero cuando intentamos analizarlas usando técnicas estándar, el método no las reconoce como similares».
Se preguntó si se trataba de un problema con la técnica o si los tipos de células eran demasiado diferentes para coincidir de una especie a otra. Tarashansky luego comenzó a trabajar en el algoritmo para hacer coincidir mejor los tipos de células entre las especies.
“Digamos que quiero comparar una esponja con un humano”, dijo Tarashansky. “Realmente no sabes qué gen de la esponja corresponde a qué gen humano, porque a medida que los organismos evolucionan, los genes se duplican, cambian, se duplican nuevamente. Y ahora tienes un gen en la esponja que se puede vincular a muchos genes en humanos. «
En lugar de tratar de encontrar una coincidencia de genes uno a uno como los métodos de coincidencia de datos anteriores, el método de mapeo de los investigadores compara el gen de la esponja con todos los genes humanos potencialmente coincidentes. Luego, el algoritmo determina cuál es el correcto.
Tarashansky dice que tratar de encontrar solo pares de genes uno a uno ha limitado a los científicos que buscaban mapear los tipos de células en el pasado. «Creo que la principal innovación aquí es que tenemos en cuenta las características que han cambiado durante cientos de millones de años de evolución para realizar comparaciones a largo plazo».
«¿Cómo podemos usar genes que cambian constantemente para reconocer el mismo tipo de célula que también cambia constantemente en diferentes especies?» Dijo Wang, quien es el autor principal del artículo. “La evolución se ha entendido utilizando genes y rasgos de organismos, creo que ahora estamos en una coyuntura emocionante para superar las escalas al observar cómo evolucionan las células.
Utilizando su enfoque de mapeo, el equipo descubrió una serie de genes y familias de tipos de células conservadas en todas las especies.
Tarashansky dijo que lo más destacado de la investigación fue la comparación de células madre entre dos gusanos planos muy diferentes.
«El hecho de que encontráramos coincidencias individuales en sus poblaciones de células madre fue realmente emocionante», dijo. «Creo que esto esencialmente ha desbloqueado mucha información nueva e interesante sobre cómo se ven las células madre dentro de un gusano plano parásito que infecta a cientos de millones de personas en todo el mundo».
Los resultados del mapeo del equipo también sugieren que existe una fuerte retención de características de neuronas y células musculares, desde tipos de animales muy simples, como esponjas, hasta mamíferos más complejos como ratones y humanos.
«Realmente sugiere que estos tipos de células aparecieron muy temprano en la evolución animal», dijo Wang.
Ahora que el equipo ha creado la herramienta de comparación de células, los investigadores pueden continuar recopilando datos sobre una amplia variedad de especies para su análisis. A medida que se recopilen y comparen más conjuntos de datos de más especies, los biólogos podrán rastrear la trayectoria de los tipos de células en diferentes organismos y mejorará la capacidad de reconocer nuevos tipos de células.
«Si solo tienes esponjas y luego gusanos y te pierdes todo lo que hay en el medio, es difícil saber cómo evolucionaron los tipos de células esponjosas o cómo sus ancestros se diversificaron en esponjas y gusanos», dijo Tarashansky. «Queremos llenar tantos nodos a lo largo del árbol de la vida como sea posible para poder facilitar este tipo de análisis evolutivo y transferencia de conocimiento entre especies».
Referencia: «El mapeo de atlas unicelulares en Metazoa revela la evolución del tipo celular» por Alexander J Tarashansky, Jacob M Musser, Margarita Khariton, Pengyang Li, Detlev Arendt, Stephen R Quake y Bo Wang, 4 de mayo de 2021, eLife. DOI: 10.7554 / eLife.66747
Otros coautores de Stanford incluyen a los estudiantes graduados Margarita Khariton y Pengyang Li, y Stephen Quake, el profesor Lee Otterson de bioingeniería y profesor de física aplicada y copresidente de Chan Zuckerberg Biohub. Otros coautores proceden del Laboratorio Europeo de Biología Molecular y de la Universidad de Heidelberg. Wang también es miembro de Stanford Bio-X y del Instituto de Neurociencias Wu Tsai. Quake también es miembro de Bio-X, Stanford Cardiovascular Institute, Stanford Cancer Institute y Wu Tsai Neurosciences Institute.
Esta investigación fue financiada por Stanford Bio-X, un premio Beckman Young Investigator y los Institutos Nacionales de Salud. Wang y Quake se basarán en este trabajo como parte de la Iniciativa Neuro-Ómica financiada por el Instituto de Neurociencias Wu Tsai.
La NASA ha lanzado dos nuevas películas que muestran observaciones cambiantes de dos fuentes bien conocidas en el cielo: Casiopea A y la Nebulosa del Cangrejo. Los dos protagonistas son los restos de estrellas masivas que se convirtieron en supernovas en nuestra galaxia. Los vídeos a intervalos condensan 20 años de datos del telescopio de rayos X Chandra en sólo 20 segundos espectaculares.
La explosión que creó la Nebulosa del Cangrejo apareció en nuestro cielo hace casi 1.000 años, en 1054. Fue reportada por astrónomos chinos y muchos otros en todo el mundo (la falta de menciones en Europa podría tener que ver con la Iglesia Católica). La supernova dejó un púlsar y Chandra pudo rastrear los cambios muy energéticos alrededor de este objeto extremo entre 2000 y 2022.
Esto ya es extraordinario, y se realizarán aún más observaciones, ya que el chorro visible en las observaciones de 2022 será rastreado nuevamente a finales de este año.
El púlsar en el centro de la Nebulosa del Cangrejo visto a lo largo del tiempo.
Crédito de la imagen: NASA/CXC/SAO; Procesamiento de imágenes: NASA/CXC/SAO/J. Schmidt, J. Major, A. Jubett, K. Arcand
Cassiopeia A es un remanente de supernova mucho más joven. Era visible desde la Tierra hace 340 años y Chandra también lo ha estado observando desde 2000. Las observaciones anteriores que mostraban sus cambios se centraban en el período de 2000 a 2013, pero en el nuevo lapso de tiempo esto se ha extendido hasta 2018. Las ondas de choque son visibles en observaciones, donde las partículas se aceleran y emiten rayos X.
Casiopea A tiene una estrella de neutrones en su corazón, descubierta por Chandra poco después del lanzamiento del telescopio en 1999. Las observaciones fueron esenciales para ayudarnos a comprender mejor cómo las estrellas se convierten en supernovas y cómo se forman estrellas de neutrones y púlsares regulares durante este proceso.
Crédito de la imagen: NASA/CXC/SAO; Óptica: NASA/STScI; Procesamiento de imágenes: NASA/CXC/SAO/J. Mayor, A. Jubett, K. Arcan
Las imágenes de Cassiopeia A fueron reprocesadas recientemente con una nueva técnica que llevó la aguda visión de Chandra al límite. Las dos nuevas películas muestran la capacidad de Chandra para demostrar observaciones y datos capturados durante un período humano.
Corea del Sur envía su primer satélite espía a órbita el 2 de diciembre desde la Estación Espacial Vandenberg de California. (Espacio X)
Corea del Sur se está preparando para establecer un centro de seguridad espacial bajo el Servicio de Inteligencia Nacional.
Como parte de las revisiones del decreto presidencial que entró en vigor el martes, el NIS gestionará el Centro Nacional de Seguridad Espacial, dedicado a actividades de inteligencia relacionadas con el sector espacial.
Con el lanzamiento del centro, la agencia de espionaje del país tendrá la autoridad para responder a las amenazas a los activos y sistemas espaciales del país y otras amenazas enemigas en el dominio espacial, además de recopilar y analizar inteligencia espacial.
El NIS desarrollará y difundirá tecnologías para mejorar la seguridad espacial, y su director asumirá funciones relacionadas con el Centro de Operaciones de Satélites de Corea junto con el ministro de Ciencia, según el decreto revisado.
El decreto revisado también otorga a la agencia de espionaje la autoridad para participar en las operaciones de los dos satélites de reconocimiento militar de Corea del Sur y otros activos espaciales.
Las últimas revisiones de la orden ejecutiva presidencial sobre seguridad espacial se realizaron para aclarar el alcance de los programas de la agencia de espionaje ampliados mediante una enmienda a la Ley del Servicio Nacional de Inteligencia en diciembre de 2020. La enmienda añadió espacio de seguridad al papel y las responsabilidades de la agencia.
Oficiales militares de Corea del Sur dicen que Corea del Norte podría enviar nuevos satélites espías al espacio después de que el primero fuera puesto en órbita con éxito en noviembre pasado.
Aunque Shin Won-sik, jefe de defensa de Seúl, no cree que el único satélite de reconocimiento militar de Corea del Norte sea capaz de llevar a cabo «actividades de espionaje significativas», los futuros satélites podrían equiparse con capacidades mejoradas con la ayuda de Rusia.
En una cumbre celebrada en septiembre del año pasado, Rusia dijo que proporcionaría a Corea del Norte tecnologías espaciales como parte de la ampliación de la cooperación militar entre los dos países.
Resumen: El sesgo de actualidad en la memoria de trabajo está intrínsecamente vinculado al sesgo de tendencia central, lo que proporciona una explicación unificada para estos fenómenos cognitivos generalizados. El estudio utilizó un nuevo modelo de red para simular cómo estos sesgos podrían surgir de los mismos mecanismos neuronales.
Este modelo, que refleja los comportamientos de la memoria humana y animal, indica que los errores de memoria debidos a entradas recientes pueden conducir naturalmente a un promedio de experiencias pasadas. Esta investigación, que combina modelos teóricos y datos experimentales, no sólo aclara la relación entre estos sesgos, sino que también ofrece nuevos conocimientos sobre cómo nuestro cerebro procesa y recuerda la información sensorial.
Reflejos:
Modelo unificado: El estudio introdujo un modelo de red neuronal que explica tanto los sesgos de actualidad como los de tendencia central a través de un único mecanismo, desafiando la noción previamente aceptada de que eran fenómenos distintos.
Base neuronal: El modelo se basa en la dinámica de la corteza parietal posterior, que influye en la recuperación de la memoria y el procesamiento sensorial, lo que ilustra cómo los recuerdos recientes pueden distorsionar la percepción hacia un promedio.
Impacto práctico: Los hallazgos tienen implicaciones prácticas para comprender los procesos cognitivos y podrían conducir a mejores estrategias para combatir los sesgos relacionados con la memoria en entornos clínicos y cotidianos.
Fuente: Centro de visitantes de Sainsbury
Los neurocientíficos han revelado que el sesgo de actualidad en la memoria de trabajo conduce naturalmente a un sesgo de tendencia central, un fenómeno en el que los juicios de las personas (y de los animales) están sesgados hacia el promedio de observaciones anteriores. Sus hallazgos podrían proporcionar una idea de por qué el fenómeno es tan omnipresente.
Investigadores del laboratorio Akrami del Sainsbury Wellcome Centre de la UCL y del laboratorio Clopath del Imperial College de Londres han desarrollado un modelo de red con un módulo de memoria de trabajo y otro que tiene en cuenta historias sensoriales.
Se cree que este sesgo es una estrategia cerebral destinada a procesar patrones estadísticos de información sensorial, formulada mediante computación bayesiana. Crédito: Noticias de neurociencia
El estudio, publicado en eVidadescribe cómo el modelo muestra que los circuitos neuronales pueden dar lugar a sesgos de actualidad y tendencia central simultáneamente a través de un mecanismo único.
“Los psicólogos observaron por primera vez el sesgo de tendencia central hace más de un siglo, pero asumieron que era un fenómeno separado del reciente. Nuestros resultados implican que estos dos sesgos están más vinculados de lo que se pensaba anteriormente”, dijo Vezha Boboeva, investigadora principal del Sainsbury Wellcome Center y primera autora del artículo.
El sesgo de tendencia central, también llamado sesgo de contracción, es un fenómeno generalizado. Imagine que se le muestra una barra de una longitud determinada y se le pide que reproduzca esa misma barra, recuperada de su memoria.
Lo que solemos hacer es memorizar la longitud, en función del tamaño de la barra, recordando las barras más largas como más cortas y las más cortas como más largas. Por lo tanto, consideramos que la longitud de la barra está más cerca del promedio del rango de lo que realmente está.
El fenómeno también ocurre en otros animales, incluidos primates no humanos y roedores, y también ocurre con otras modalidades, como amplitudes y frecuencias de sonido.
Se cree que este sesgo es una estrategia cerebral destinada a procesar patrones estadísticos de información sensorial, formulada mediante computación bayesiana.
El sesgo de actualidad, también conocido como sesgo de historia a corto plazo, ocurre cuando no recuerdas un estímulo determinado porque el recuerdo del estímulo anterior permanece en tu mente.
Para comprender los procesos neuronales subyacentes tanto a los sesgos de tendencia central como de recencia, neurocientíficos de SWC y el Imperial College de Londres estudiaron los fenómenos en un modelo de red neuronal, fuertemente inspirado en resultados anteriores de roedores y experimentos con la memoria de trabajo humana.
“Mi investigación postdoctoral anterior demostró que la desactivación de la corteza parietal posterior (PPC) atenuaba el sesgo de contracción en ratas que realizaban una tarea de memoria de trabajo.
«También descubrimos que los sesgos debidos a recuerdos persistentes de ensayos anteriores se redujeron cuando se apagó el PPC, lo que sugiere que estos dos mecanismos podrían estar relacionados entre sí», explicó la líder del grupo Athena Akrami en SWC y autora correspondiente del artículo.
A partir de esta investigación, Boboeva y su equipo desarrollaron un modelo de red que replica resultados experimentales anteriores. En el modelo, los efectos históricos a corto plazo ocurren debido a que las entradas de PPC tienen una escala de tiempo de integración más lenta, así como a la adaptación de la tasa de despido.
«El modelo muestra que una vez que se cometen errores en la memoria de trabajo debido a estos recuerdos persistentes, surge naturalmente un sesgo de contracción, sin necesidad de hacer más suposiciones sobre el promedio sensorial histórico», explicó Boboeva.
Es importante destacar que este nuevo modelo unificador hizo predicciones específicas sobre cómo las estadísticas sensoriales afectan el rendimiento. Los investigadores utilizaron herramientas en línea para probar y verificar estas predicciones mediante la realización de experimentos psicofísicos con participantes humanos.
Los próximos pasos son probar las predicciones del modelo sobre la dinámica neuronal volviendo a analizar los conjuntos de datos existentes y recopilando nuevos datos neuronales.
Fondos: Esta investigación fue financiada por BBSRC BB/N013956/1, BB/N019008/1, Wellcome Trust 200790/Z/16/Z, Simons Foundation 564408, EPSRC EP/R035806/1, Gatsby Charitable Foundation GAT3755 y Wellcome Trust 219627/Z / . 19/Z.
Sobre esta noticia de la investigación sobre memoria y neurociencia
Autor: Abril Cashin-Garbutt Fuente: Centro de visitantes de Sainsbury Contactar: April Cashin-Garbutt – Centro de bienvenida de Sainsbury's Imagen: La imagen está acreditada a Neuroscience News.
El sesgo de tendencia central, o sesgo de contracción, es un fenómeno en el que el juicio sobre la magnitud de los elementos almacenados en la memoria de trabajo parece estar sesgado hacia el promedio de observaciones pasadas.
El cerebro la considera una estrategia óptima y generalmente se considera una expresión de la capacidad del cerebro para aprender la estructura estadística de la información sensorial. Por otro lado, los sesgos de actualidad, como la dependencia serial, también se observan comúnmente y se cree que reflejan el contenido de la memoria de trabajo.
Los resultados recientes de una tarea de comparación auditiva retrasada en ratas sugieren que los dos sesgos pueden estar más relacionados de lo que se pensaba anteriormente: cuando se inhibió la corteza parietal posterior (PPC), se redujeron los sesgos a corto plazo y de contracción.
Al proponer un modelo de los circuitos que pueden estar implicados en la generación de la conducta, mostramos que el contenido volátil de la memoria de trabajo que probablemente se desplace hacia experiencias sensoriales pasadas (produciendo sesgos de la historia sensorial a corto plazo) conduce naturalmente a un sesgo de contracción.
Los errores, que ocurren a nivel de pruebas individuales, se toman de toda la distribución de estímulos y no se deben a un cambio gradual de la memoria hacia la media de la distribución sensorial.
Nuestros resultados son consistentes con un amplio conjunto de hallazgos conductuales y proporcionan predicciones del desempeño en diferentes distribuciones y tiempos de estímulos, intervalos de retraso, así como dinámicas neuronales en áreas supuestas de la memoria de trabajo.
Finalmente, validamos nuestro modelo realizando una serie de experimentos psicofísicos en humanos en una tarea de memoria de trabajo paramétrica auditiva.
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