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A14. Enlaces y referencias - Biología

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B. Subtilis: 271

Los orígenes de la vida en la Tierra, Leslie Orgel

Orgel: Artículo de Scientific Am

Entrevista a Stanley Miller

Venter sintetiza el genoma bacteriano completo |

Explorando los orígenes de la vida

Ted Talk: Protoceldas

Referencias

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Colaboradores

  • Prof. Henry Jakubowski (Colegio de San Benito / Universidad de San Juan)

Proteína de membrana de virión A14

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Proteína de la envoltura que es un componente principal de la membrana del virión maduro (MV). Esencial para la biogénesis de membranas. Se requiere, junto con A17, para formar semilunas auténticas, que pueden progresar para formar la membrana del virión inmaduro (IV). A14 y A17 forman una red que se estabiliza mediante enlaces disulfuro y sirve como un ancla dentro de la membrana viral a la que se unen varias otras proteínas importantes en la estructura y morfogénesis del virión.

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Modula los niveles de proteína P53 / TP53 y, por lo tanto, juega un papel en la regulación de la supervivencia celular y la apoptosis. Dependiendo del contexto, puede promover la proliferación celular o la apoptosis. Desempeña un papel en la regulación de la migración celular modulando los niveles de MMP2, una proteasa de matriz que está bajo el control transcripcional de P53 / TP53. No se une al calcio.

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Introducción

El método científico no es un proceso estático o un conjunto de técnicas, sino más bien una constelación de prácticas en evolución para formular hipótesis, realizar observaciones, recopilar datos sobre predicciones comprobables y desarrollar teorías generales. Tales prácticas incluyen la asignación aleatoria a las condiciones de tratamiento, técnicas estadísticas para controlar influencias de confusión, estándares de práctica para hacer inferencias estadísticas (por ejemplo, pag & lt 0.05), e informes transparentes de métodos y resultados. El progreso de la ciencia está marcado tanto por la creación de conocimiento como por la mejora de la metodología. Una de esas mejoras que está ganando popularidad es el prerregistro [1, 2] con una adopción particularmente rápida en las ciencias sociales y del comportamiento como la psicología [3].

Las características clave del registro previo son (1) la especificación a priori del diseño de la investigación y el plan de análisis (2) la publicación del plan en repositorios detectables antes de observar los resultados del estudio y (3) el informe de todos los análisis planificados. El prerregistro es, por lo tanto, comparable al registro prospectivo de ensayos clínicos [1, 4, 5], aunque con un enfoque adicional en el registro de análisis planificados. La especificación del diseño y el plan de análisis antes de observar los resultados evita que los resultados afecten las decisiones de diseño y análisis [6–9]. Sin prerregistro, este problema es propenso a ocurrir debido a la confirmación ordinaria, la retrospectiva y los sesgos de resultados que afectan el razonamiento humano [10,11]. Informar todos los análisis planificados permite inferencias estadísticas precisas, como evitar la inflación de falsos positivos en las pruebas de significación de hipótesis nulas basadas en informes selectivos de múltiples resultados analíticos alternativos. Y, la publicación de la preinscripción y los resultados en repositorios independientes y detectables garantiza la posibilidad de descubrir todas las investigaciones realizadas sobre un tema en lugar de solo las investigaciones que finalmente se publicaron en una revista. Esto reduce los efectos deletéreos del sesgo de publicación sobre la credibilidad de la base de pruebas en la literatura disponible [1].

El registro previo aclara la distinción entre análisis planificados y no planificados, que a menudo se corresponden con la investigación confirmatoria o de prueba de hipótesis y la investigación exploratoria o generadora de hipótesis. Claramente, distinguir estos 2 modos de investigación es de vital importancia para mantener la validez de las inferencias estadísticas en el análisis confirmatorio y para evitar confundir la generación de una hipótesis en el análisis exploratorio con la prueba de una hipótesis en el análisis confirmatorio [1,2]. Los análisis exploratorios no planificados a menudo se ven influidos de forma interactiva por lo que se observa en los datos. Dichos análisis de datos contingentes aumentan la probabilidad de inferencias falsas y exageran los tamaños del efecto. Por lo tanto, no identificarlos como no planeados o exploratorios puede reducir la credibilidad de los hallazgos [12-16]. Tenga en cuenta que "no planificado" y "exploratorio" no son redundantes. Se pueden planificar y registrar previamente análisis exploratorios para mantener la confianza en las inferencias estadísticas cuando hay pocas bases para articular hipótesis a priori.

Incluso cuando los investigadores tienen hipótesis o planes de análisis, es posible que no los especifiquen de manera clara o completa para eliminar la posibilidad de tomar decisiones dependientes de los datos que reducirían la credibilidad del análisis. Por ejemplo, un investigador puede olvidarse de especificar reglas para excluir observaciones y solo después de observar los datos reconocer que es necesario hacer una elección. Esto crea “grados de libertad del investigador” ([17, 18] ver Cuadro 1). Si las elecciones dependientes de los datos tienen un impacto material en los hallazgos, entonces es difícil saber si el investigador fue intencional o no influenciado por los resultados observados al tomar esas decisiones, reduciendo así la confianza en los hallazgos. Las preinscripciones deben ser “específicas”, “precisas” y “exhaustivas” [18]. Específico ”significa que la preinscripción se detalla en su descripción de todas las fases del proceso de investigación desde el diseño del estudio hasta lo que se informará en el manuscrito. “Preciso” significa que cada aspecto del plan de investigación está abierto a una sola interpretación. “Exhaustiva” significa que cada aspecto del plan de investigación prerregistrado excluye explícitamente la posibilidad de desviaciones del plan de investigación prerregistrado. Por ejemplo, una descripción como “usaremos la escala de autoestima de Rosenberg (RSES)” deja un amplio margen para la decisión de seleccionar un subconjunto de ítems o no y construir la puntuación compuesta de una manera que produzca los efectos más favorables. Una descripción específica, precisa y exhaustiva incluiría el protocolo para administrar los ítems, la puntuación de los ítems y el procedimiento para construir la puntuación compuesta a partir de los ítems. Esto incluye especificar cómo se manejarán los elementos individuales desviados, los valores incorrectos y los valores faltantes y aclarar explícitamente que no se utilizarán otros procedimientos para medir la variable dependiente.

Recuadro 1. Grados de libertad de los investigadores

Los análisis de datos implican muchas elecciones (a menudo arbitrarias) que deben realizarse durante el análisis de datos [30]. Los investigadores podrían utilizar estas opciones de forma oportunista cuando se enfrenten a un resultado no significativo (no deseado) [14,18,31-33]. Este uso puede resultar en hallazgos estadísticamente significativos después de todo, pero podría producir tamaños de efecto sobreestimados y tasas infladas de falsos positivos. El uso oportunista de los llamados "grados de libertad del investigador" [18,33] a menudo se denomina "p-hacking". Esta práctica constituye un gran problema porque se estima que su incidencia es alta [17,34–39].

El valor potencial del prerregistro se conoce desde hace mucho tiempo [12] y se ha vuelto común para los ensayos clínicos [4] con un énfasis inconsistente en el registro antes del estudio y la preespecificación de los planes de análisis [19]. La práctica está ganando popularidad en otros campos, particularmente en las ciencias sociales y del comportamiento como la psicología [3,20]. Por ejemplo, el número de preinscripciones en OSF se ha duplicado aproximadamente cada año con 38 en 2012 a 36,675 para fines de 2019 (http://osf.io/registries). Junto a la disponibilidad de infraestructura para respaldar el prerregistro hay una variedad de formatos de lo que debería especificarse en un prerregistro [21-23]. Estos formatos van desde los que apenas ofrecen instrucciones a otros con instrucciones para brindar un alto nivel de detalle sobre muchos aspectos del estudio. Al comienzo del estudio actual, había 3 formatos de preinscripción primarios en OSF: "Registros abiertos", "Registros estándar de recopilación de datos previos" y "Registros de impugnación de prerregistro".

Los “registros abiertos” son el formato menos estructurado en el que solo se les pide a los investigadores que “proporcionen un resumen narrativo de su proyecto”. Los “registros estándar previos a la recopilación de datos” son similares y piden a los investigadores que indiquen si ya han recopilado o examinado los datos antes de redactar el registro previo. Los “registros de desafíos previos al registro” (ahora llamados “registros previos al OSF”, http://osf.io/prereg/) son el formato más estructurado con 26 preguntas e instrucciones para proporcionar detalles sustanciales al responder las preguntas. Las preguntas se refieren a información general sobre el estudio (título, autores, preguntas de investigación e hipótesis), el plan de muestreo (si se utilizan los datos existentes, la explicación de los datos existentes, el procedimiento de recopilación de datos, el tamaño de la muestra, la justificación del tamaño de la muestra y la regla de detención ), las variables (variables manipuladas, variables medidas e índices), el plan de diseño (tipo de estudio, cegamiento, diseño del estudio y aleatorización), el plan de análisis (modelos estadísticos, transformaciones, análisis de seguimiento, criterios de inferencia, exclusión de datos , datos faltantes y análisis exploratorios (opcional)) y los scripts que se utilizarán (opcional). Este formato fue desarrollado y utilizado en el “Preregistration Challenge” (o “Prereg Challenge”), una competencia organizada por el Center for Open Science (COS) de 2015 a 2018 para promover la experiencia y la educación con preinscripción. Para ser elegible para 1 de los 1,000 premios de US $ 1,000, los participantes tenían que enviar un formulario de "Registro de Desafío Preregistro" completamente completado para que el COS lo revisara. Las presentaciones se revisaron para verificar que las respuestas a las preguntas estuvieran completas y no por el contenido o la calidad de la investigación. Los premios se obtuvieron después de que los autores publicaran sus estudios completos en una de las revistas participantes.

OSF ahora tiene plantillas para otros formatos de prerregistro, incluyendo la Receta de Replicación [24], el Prerregistro en Psicología Social [23], el Protocolo de Informe Registrado [25, 26] y el formato AsPredicted (siguiendo el formulario de 8 preguntas proporcionado en AsPredicted. org), y muchas otras están siendo desarrolladas por comunidades de investigadores para áreas temáticas y metodologías específicas como la neuroimagen y la investigación cualitativa [27-29]. Los formatos de prerregistro difieren mucho en la medida en que toman de la mano al autor al escribir un prerregistro suficientemente específico, preciso y exhaustivo. Dado el creciente interés en el prerregistro en todas las disciplinas, es importante evaluar hasta qué punto los prerregistros restringen el uso oportunista de los grados de libertad de los investigadores. Nuestra hipótesis es que los formatos más estructurados que brindan orientación y apoyo a los investigadores serán más efectivos para reducir los grados de libertad que los formatos más no estructurados.

En este estudio, examinamos si las preinscripciones preparadas en un formato más "estructurado" (Prereg Challenge Registros) restringen el uso oportunista de los grados de libertad del investigador más que las preinscripciones preparadas en un formato "no estructurado" (Standard Pre-Data Collection) que maximiza la flexibilidad para el investigador para definir el contenido de preinscripción que sea más adecuado para su investigación. Además, investigamos qué grados de libertad de los investigadores están más restringidos que otros por las preinscripciones. No examinamos los registros abiertos porque queríamos incluir solo los registros de los cuales los investigadores indicaron explícitamente que no habían recopilado o examinado los datos antes de componer el registro previo. También les pedimos a los gerentes de la plataforma de preinscripción aspredicted.org que colaboraran e incluyesen sus preinscripciones en nuestro estudio, pero indicaron que las preinscripciones públicas no se darían a conocer hasta diciembre de 2016. Como esto sería después de nuestro período de recolección de datos, decidimos no hacerlo. evaluar sus preinscripciones en nuestro estudio.

Evaluamos hasta qué punto los formatos de preinscripción restringían el uso oportunista de 29 grados de libertad de los investigadores [18], proporcionando colectivamente una puntuación de transparencia para las preinscripciones. Específicamente, evaluamos muestras aleatorias de OSF "Registros de recopilación de datos previos estándar", en adelante "No estructurados" y "Registros de desafío de registro previo", en adelante "Estructurados", para (1) probar nuestra hipótesis de confirmación prerregistrada de que los registros se completaron en un El formato recibiría Puntajes de transparencia más altos en promedio que los registros completados en un formato no estructurado (2) para evaluar las diferencias por formato en cada uno de los 29 grados de libertad del investigador y (3) para usar estos hallazgos para crear pautas de preinscripción que restringirán los grados de libertad de la forma más eficaz posible. Tenga en cuenta que estos puntajes de transparencia se denominaron "puntajes de restricción" en el registro previo, ya que se refieren a descripciones que restringen las oportunidades para los grados de libertad del investigador, pero como estas descripciones implican transparencia sobre el proceso de investigación, utilizamos "puntajes de transparencia". Agradecemos a un revisor por esta sugerencia.

La preinscripción completa de nuestro estudio se puede encontrar en https://osf.io/k94ve/. Todas las desviaciones de la preinscripción se presentan al final de la sección de Métodos. Para emular nuestra mejor práctica prevista en los 29 grados de libertad de los investigadores, escribimos nuestro propio registro previo de acuerdo con estos estándares y continuamos la revisión hasta que recibió la calificación completa de 1 de los miembros del equipo de codificación (EC) que no participó en la creación. del protocolo de puntuación.


Estas discusiones incluyen Amundson (2005), Amundson y Lauder (1994), Brandon (1999), Brigandt (2002, 2003), Griffiths (1994, 1996, 2006), Matthen (1998, 2000) y Sober (1988).

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Métodos

Materiales vegetales

Dos cultivares de pitaya, es decir, "Guanhuahong" (piel roja con pulpa roja, H. monacanthus) y "Guanhuabai" (piel roja con pulpa blanca, H. undatus) y Nicotiana benthamiana fueron utilizados como materiales vegetales. Las pitayas "Guanhuahong" y "Guanhuabai", autenticadas por el profesor Guibing Hu y Yonghua Qin (Facultad de horticultura, Universidad Agrícola del Sur de China), fueron seleccionadas de 860 plántulas de "Hongshuijing" (H. monacanthus) [63,64,65]. Nicotiana benthamiana se cultivó en un invernadero con una condición de 16 h / 8 h día / noche a 25 ° C y se usó para las interacciones entre los miARN y sus ensayos de genes diana in vivo. La Universidad Agrícola del Sur de China proporcionó todos los materiales vegetales utilizados en este estudio, y no se requirieron permisos específicos para la recolección de esas muestras con fines de investigación siguiendo las pautas institucionales, nacionales e internacionales. Los frutos de pitayas 'Guanhuahong' y 'Guanhuabai' del mismo huerto del Parque Forestal de Dalingshan se separaron en cáscaras y pulpas los días 13, 16, 19, 23, 25, 27 y 29 del DAF (Figura S7 ) para análisis de expresión de miARN cruciales y sus objetivos. Pulpas de pitaya 'Guanhuahong' en el 19 ° DAF (etapa de pulpa blanca, Hp19d, Hp19d_1 y Hp19d_2), 25 ° DAF (etapas de coloración de la pulpa, Hp25d, Hp25d_1 y Hp25d_2) y 29 ° DAF (etapa madura, Hp29d, Hp29d_1 , y Hp29d_2) se utilizaron para RNA-Seq y sRNAome. Todas las muestras se congelaron inmediatamente en nitrógeno líquido y se almacenaron a -80 ° C hasta su uso.

SRNAome y RNA-Seq

El ARN total se extrajo utilizando los kits de preparación de muestras de ARN pequeño TruSeq (Illumina, San Diego, EE. UU.) De acuerdo con las instrucciones del fabricante. Se realizaron bibliotecas de RNA-Seq y sRNAome de acuerdo con los procedimientos de Han et al. (2016) y Liu et al. (2016), respectivamente [20, 66]. Se construyeron seis bibliotecas de ARN pequeñas (Hp19d_1, Hp19d_2, Hp25d_1, Hp25d_2, Hp29d_1 y Hp29d_2) a partir de dos réplicas biológicas y tres bibliotecas de ARN-Seq (Hp19d, Hp25d y Hp29d) (https://dataview.ncbi.nlm.nih.gov / object / PRJNA588519? reviewer = ko91rr55muepqo1d25plnp0kv4). Todo el HTS fue realizado por LC-BIO (Hangzhou, China).

Análisis bioinformáticos

Se obtuvieron secuencias limpias de sRNA a partir de datos sin procesar de sRNAome (lecturas sin procesar) mediante la eliminación de adaptadores, etiquetas de baja calidad y contaminantes. Las secuencias limpias de sRNA se compararon con la base de datos Rfam (http://rfam.sanger.ac.uk/) después de eliminar rRNA, tRNA, snRNA y snoRNA. Para cribar miRNAs conocidos, los datos limpios fueron mapeados a la secuencia de referencia en miRBase21.0 por Bowtie [67]. El precursor de miARN se envió al software RNAfold (http://rna.tbi.univie.ac.at/cgi-bin/RNAfold.cgi) para identificar miARN nuevo [44].

Los análisis de los datos brutos del transcriptoma fueron idénticos a los de los datos brutos del sRNAome. Los datos limpios del transcriptoma se reunieron en unigenes no redundantes utilizando Trinity (http://trinityrnaseq.github.io/). Los Unigenes se identificaron tentativamente basándose en los mejores resultados frente a secuencias conocidas en la base de datos.

Predicción y anotación funcional del gen diana

El software Target Finder predijo los genes diana de los miARN expresados ​​diferencialmente. Se utilizaron GO, KOG y KEGG para analizar las funciones de los genes diana. mi-valor ≤10 - 5 se consideró como enriquecimiento significativo.

Análisis de alineación de secuencias

Se alinearon múltiples secuencias usando el software DNAMAN (versión 8). Los sitios diana de miARN se identificaron mediante alineaciones de secuencias y análisis manuales.

Análisis de miARN y genes diana mediante RT-qPCR

Stem-loop RT-qPCR se utilizó para confirmar la expresión de miARN, ya que es un método muy sensible para la detección de miARN [68]. Los ADNc se produjeron a partir de 1,0 μg de muestras de ARN total utilizando la transcriptasa inversa MMLV (Invitrogen) con cebadores de tallo-bucle y oligo (dT) específicos de miARN, respectivamente. Los cebadores específicos y las reacciones de PCR se realizaron de acuerdo con nuestro método anterior [20]. La RT-qPCR se realizó en el sistema de PCR en tiempo real ABI 7500 (Applied Biosystems, CA, EE. UU.) Utilizando SYBR qPCR Mix (Vazyme). La mezcla de reacción de veinte microlitros contenía 2,0 μL de ADNc diluido (

15 ng / μL), 10.0 μL 2 × SYBR qPCR Mix (Vazyme), 0.5 μL de cada cebador (10 μM) y 7.0 μL de ddH2O. Todos los experimentos se realizaron por triplicado. U6 y actina Se utilizaron genes como genes de referencia [69, 70]. Las secuencias de miARN y genes diana se muestran en las Tablas S2 y S10, respectivamente. Todos los cebadores utilizados para los análisis de RT-qPCR se enumeraron en las Tablas S4, S5 y S6. Los niveles de expresión de miARN y genes diana se calcularon mediante 2 - △ △ C T método [71].

5′RACE análisis

Para verificar los eventos de escisión mediados por miARN, se realizó 5′RACE (RLM-RACE) mediada por ARN ligasa utilizando el Manual del usuario del kit SMARTer® RACE 5 ′ / 3′ (012615) (TaKaRa, Dalian, China) de acuerdo con las especificaciones del fabricante. manual. Se ligó 1,0 μg de ARN total de las pulpas de las pitayas de "Guanhuahong" y "Guanhuabai" del 29º DAF con adaptadores de ARN 5, respectivamente. El ARNm ligado se transcribió de forma inversa mediante el cebador oligo (dT). Los productos finales 5 'se obtuvieron utilizando cebadores adaptadores 5' y cebadores específicos de genes 3 '. Los productos de PCR se insertaron en el vector pMD18-T (TaKaRa). Los cebadores específicos utilizados para la PCR anidada se muestran en la Tabla S7.

Análisis de expresión transitoria

A transient expression system was used to confirm the interaction between miRNAs and their target genes in vivo. Construction of expression vectors were constructed following the procedure of Liu et al. [69]. Over-expression vectors of miRNAs related to the betalain biosynthesis and a control miRNA were constructed respectively. Co-expression of miRNAs and their targets in N. benthamiana leaves using Agrobacterium tumefaciens GV3101 infiltration. Transient expression in N. benthamiana was performed as described by Sparkes et al. (2006) [72]. Three days after infiltration, leaves were observed with a laser scanning confocal microscope (Zeiss LSM800) according to the following parameters: laser wavelength of 488 nm (laser intensity of 0.2%), master gain values ranging from 550 to 700 V, ESID gain value of 3 and digital gain value of 1.0. The transient expression assays were repeated at least three times.


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Samsung Exynos With AMD RDNA SoC Smashes A14 Bionic in Leaked GPU Benchmark

During the Exynos 2100 launch, Samsung revealed that the company was on track to deliver a Radeon equipped Exynos SoC relatively soon. However, it appears the timeline for this product has been accelerated there are leaked reports of a new unnamed Exynos SoC with Radeon graphics smashing Apple's A14 bionic in leaked benchmark results.

Of course, take all these results with a grain of salt, as you would with any leak. The fact that there aren't even photos of the leak could cast further doubt. Plus, these are GPU-only related tasks, we know nothing about the CPU performance of this SoC.

All we know about this mysterious Exynos chip is that it features an RDNA powered Radeon GPU, custom-built from AMD for Samsung. In the leaked benchmark results, this Samsung SoC was compared to Apple's current flagship the iPhone 12 Pro that packs Apple's A14 Bionic, one of the fastest SoC's in a phone on sale today.

Benchmark:Unnamed Radeon Exynos SoCApple Bionic A14 (iPhone 12 Pro)
Manhattan 3.1181.8 FPS146.4 FPS
Aztek Normal138.25 FPS79.8 FPS
Aztek High School58 FPS30.5 FPS

In the several benchmark applications used above, the RDNA-powered Radeon GPU was anywhere between 25-100% faster than the competing A14 Bionic. If these results are in any way true, it is quite an impressive feat from Samsung and AMD.

It would be an amazing achievement for Samsung if they can beat both Qualcomm and Apple's integrated GPUs in the near future, even if it's just in gaming performance. Samsung has been woefully behind in graphics power for years compared to its rivals To all of a sudden become the champion of ARM integrated graphics in phones would mean a lot for Samsung and the adoption of its Exynos chips.

However I want AMD RDNA soc with a snapdragon not an Exynos chip!

Here's to hoping Samsung comes out with a solid RDNA-powered tablet for productivity and mobile gaming.

Kind of wish Sony also got in on Mobile RDNA bringing back the PSP/PSV in a new, Switch-like form, or using it to power up their own smartphones, (or both).

It should be compared with Adreno 650. We all know a14 bionic is not particularly strong on the gpu front. This is why Apple avoids benchmarks and mentioning shaders etc., supposedly because of simplicity. It was quite vocal , however, when it truly made a smashing product with m1. It does not matter anyway, because both the CPU and GPU of the snapdragon and bionic are already overpowered for +95 percent of the tasks on a smartphone.

We need the horsepower, where it can be useful and not necessarily to make pretty pictures or do computing in the confined few inches of a phone. This requires at the very least the luxury of a chair, of a big screen, a decent keyboard. Alternatively if people on the mobile businesses were not so close minded, a universal connectivity and software compatibility would not let their grey matter and computing go to waste, allowing the users to handle their phones as a pc. This in the near future may also be realized by robots. But phones are a very bad platform for broad computing uses, and hinder progress.

I'm going to be selfish here and say that I hope Intel doesn't "become" competitive again because that means my AMD stock will keep gaining in value.


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Comentarios:

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