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Descripción de programas.

Notimaba informa, Primera Emisión:
No te pierdas de lunes a viernes, en punto de las 9: A. M, El resumen informativo con lo más importante acontecido en el ámbito medioambiental, en Saltillo, México y el mundo. Conducido por Carlos delgado.

Notimaba Informa, Segunda Emisión
No te pierdas de lunes a viernes en punto de las 6: P.M, el resumen informativo con lo más importante acontecido a lo largo del día en el ámbito medioambiental, en Saltillo, México y el mundo. Conducido por Alicia Velasco.

En Ambiente.
De lunes a viernes en punto de las 9:30 a. m. tienes una cita con Carlos Delgado, quien te pondrá En Ambiente para iniciar tu día con excelente música en español e inglés, datos de interés, información fresca y positiva y por supuesto, entrevistas exclusivas de Maba Radio.

La Hora de la Papa.
En punto de las 12:30 P. M. Justo a la hora de hacer la comida o ir por los niños a la escuela, Ali Velasco y Carlos Delgado te esperan con lo mejor de la música regional mexicana, saludos, complacencias, además de una entretenida charla con un toque de buen humor en La Hora de la Papa. ¡No te lo pierdas!

Canto solo Para ti.
Lunes y miércoles de 4 a 5 P. M. escucha un programa que te presenta la música, biografía y datos de interés, de uno de los géneros musicales que más identifica a Saltillo, capital de Coahuila: la música de rondallas, con todo el romanticismo de Alicia Velasco.

México Mágico
Cada jueves de 4 a 5 P. m., Andrés García te lleva a un viaje auditivo a través de los rincones, las tradiciones y los secretos más fascinantes de nuestro México Mágico, con datos históricos, música, aromas y sabores que ¡no te puedes perder!.

Semblanzas
Todos los viernes de 4 a 5 P. M., Maba Radio trae para ti la vida y obra de los artistas que han marcado la historia de la música en México y el mundo. Conducido por Andrés García y Alicia Velasco. ¡No te lo pierdas!

Juglares
Es la mezcla perfecta entre los sublimes arpegios de una guitarra, la poesía hecha canción y el sentimiento de los corazones que aún saben soñar despiertos. Juglares, con lo más selecto de la trova y el canto nuevo. Conducido por Andrés García, no te lo pierdas, todos los sábados en punto de las 9: P. M.

Crean el mapa más completo de proteínas humanas

En todos los organismos vivos, cada célula desempeña su papel biológico con ayuda de proteínas, una macromoléculas formadas por cadenas lineales de aminoácidos que aportan instrucciones precisas para su buen funcionamiento. Sin embargo, a diferencia del genoma, la estructura de estas proteínas cambia constantemente. Determinar el contenido químico de una enzima no presenta demasiada complicación actualmente gracias a la ciencia. Lo realmente difícil es deducir la forma tridimensional de una proteína, formada por intrincadas cadenas de aminoácidos que se pliegan de una determinada manera. Una tarea ardua que puede implicar años de experimentación y error.

En 1969, el biólogo estadounidense Cyrus Levinthal calculó que para desentrañar todas las configuraciones posibles de una única proteína a partir de su secuencia de aminoácidos (los eslabones de esas macromoléculas), se necesitaría más tiempo del transcurrido desde el origen del universo, esto es, más de 13.000 millones de años.

Sin embargo, ahora un sistema de inteligencia artificial del conglomerado de Google llamado Deepmind ha logrado hacerlo en solo unos minutos. El hallazgo, un salto de gigante en el campo de la bología, ha sido desvelado recientemente en un estudio publicado en la revista Nature.

El sistema de inteligencia artificial de Deepmind, denominado AlphaFold, captura la secuencia de aminoácidos de esas proteínas y predice la estructura, con una precisión similar a la que consigue en costosos experimentos de laboratorio. Lo que antes suponía una inversión de cientos de miles de euros y años, podría resolverse ahora en cuestión de días.

Nuevos medicamentos

El hallazgo podría ayudar a los investigadores a crear nuevos medicamentos y a estudiar en profundidad todas las enfermedades, algunas de ellas letales o de difícil tratamiento, desde el cáncer al Alzhéimer. Y es que todas las dolencias están relacionadas directamente con algún tipo de proteína.

Demis Hassabis, director ejecutivo de DeepMind, ha anunciado que tiene previsto publicar 100 millones de estructuras en los próximos meses, lo que a la práctica supondría ofrecer de manera gratuita el mapa para predecir prácticamente toda la secuencia de las proteínas que cuentan con una secuencia de aminoácidos conocida.

“Creemos que es la imagen más completa y precisa del proteoma humano hasta la fecha”, el confundador de la firma en declaraciones a la BBC, quien asegura que el trabajo “representa la contribución más significativa que la IA ha hecho para avanzar en el estado del conocimiento científico hasta la fecha y creo que es una gran ilustración y ejemplo del tipo de beneficios que puede aportar a la sociedad”.

Algunas organizaciones científicas ya están utilizando los datos de DeepMind para desarrollar nuevos fármacos o incluso para el desarrollo de nuevas proteínas capaces de reciclar plástico. Pero a pesar de su innegable potencial, algunos investigadores sostienen que el sistema no puede sustituir los experimentos de laboratorio, mucho más precisos.

Por ejemplo, el experto en estructura de proteínas de la Universidad del País Vasco, David de Sancho, afirmaba recientemente en en

No olvidemos, Alberto, que estos no resuelven el problema del plegamiento sino el de la predicciónhttps://t.co/vOHi8y9Duq

— David de Sancho (@daviddesancho) July 23, 2021 ” target=”_blank”> su cuenta de Twitter que el hallazgo resuelve “la predicción de estructuras, pero no el problema del plegamiento de las proteínas”, esto es, predecir los pasos que sigue la proteína para pasar del estado desplegado al plegado, algo que hasta la fecha nadie ha conseguido. Por su parte, Alfonso Valencia, director de Ciencias de la Vida del Centro de Supercomptuación de Barcelona, explicaba a la Agencia SINC que AlphaFold proporciona un atajo muy valioso en la práctica, aunque no resuelve el problema de fondo. “Predecir estructuras no es equivalente a resolver el problema científico que cómo se pliegan las proteínas”, advierte.

Sea como fuere parece que este avance supone un importante paso científico en múltiples campos. Habrá que ver hasta donde llegan las aplicaciones prácticas del avance.

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