Couverture de Ciencia=Éxito

Ciencia=Éxito

Ciencia=Éxito

De : Daniela Mares
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À propos de cette écoute

 Bienvenido, prepárate para embarcarte en un viaje intelectual mientras exploramos las maravillas de la ciencia.Copyright Ciencia. Exito Science
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    Épisodes
    • Ciencia del Amor

      Ciencia del Amor
      Feb 15 2024
      En este episodio, nos sumergiremos en la ciencia del amor desde un punto de vista neurobiológico. 💖🧠. El amor es más que solo un sentimiento; es un complejo proceso que involucra varias áreas de nuestro cerebro. Referencia: Marazziti, D., Palermo, S., & Mucci, F. (2021). The science of love: state of the art. Recent Advances in NGF and Related Molecules: The Continuum of the NGF “Saga”, 249-254.
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      15 min
    • Inteligencia artificial y el clima

      Inteligencia artificial y el clima
      Feb 1 2024
      Si te interesa la ciencia del clima, la inteligencia artificial o simplemente quieres entender cómo podemos usar la tecnología para proteger nuestro planeta, este episodio es para ti. Referencia: Kitsios, V., O’Kane, T. J., & Newth, D. (2023). A machine learning approach to rapidly project climate responses under a multitude of net-zero emission pathways. Communications Earth & Environment, 4(1), 355.
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      8 min
    • El cáncer se protege contra sus propias mutaciones

      El cáncer se protege contra sus propias mutaciones
      Dec 14 2023
      Este estudio nos recuerda que, a pesar de los desafíos, la ciencia avanza y nos brinda nuevas oportunidades para combatir el cáncer. Si deseas consultar algunas referencias respecto al tema te recomiendo estas: Tilk, S., Tkachenko, S., Curtis, C., Petrov, D. A., & McFarland, C. D. (2022). Most cancers carry a substantial deleterious load due to Hill-Robertson interference. Elife, 11, e67790. Tilk, S., Frydman, J., Curtis, C., & Petrov, D. (2022). Cancers adapt to their mutational load by buffering protein misfolding stress. bioRxiv, 2022-06. Ellrott, K., Bailey, M. H., Saksena, G., Covington, K. R., Kandoth, C., Stewart, C., ... & Danilova, L. (2018). Scalable open science approach for mutation calling of tumor exomes using multiple genomic pipelines. Cell systems, 6(3), 271-281.
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      3 min
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