F. Antama

En un estudio recién publicado en la revista Plant Biotechnology Journal, un equipo de investigación del Laboratorio Nacional de Brookhaven del Departamento de Energía de Estados Unidos (DOE) identificó una proteína vegetal que desempeña un papel clave en tres procesos biológicos importantes en las plantas del álamo: la respuesta a la deficiencia de hierro, la biosíntesis de la pared celular y la síntesis de moléculas que combaten enfermedades. Para la fotosíntesis, las plantas necesitan hierro para convertir la luz solar en energía química que impulsa su crecimiento. Con una comprensión profunda del funcionamiento de genes y proteínas vegetales como PtrbHLH011, los biólogos están trabajando para desarrollar cultivos bioenergéticos que puedan hiperacumular este mineral y prosperar incluso en tierras marginales con deficiencia de hierro. Tradicionalmente,

Un equipo de investigadores del Centro de Investigación y Desarrollo de Lethbridge, la Universidad de Alberta y el Centro de Investigación y Desarrollo de Londres ha descubierto que el gen MsWOX13-2 de la alfalfa actúa como regulador negativo de la capacidad de la planta para resistir el anegamiento. Los hallazgos, publicados en The Plant Journal , ofrecen información valiosa sobre cómo podrían gestionarse las inundaciones causadas por el cambio climático mediante futuras iniciativas de mejora genética en este importante cultivo forrajero. El estudio se centró en la función de los factores de transcripción homeobox relacionados con WUSCHEL (WOX), conocidos por influir en el desarrollo de las plantas y en sus respuestas al estrés. Los investigadores descubrieron que las plantas con MsWOX13-2 silenciado  mantenían niveles más altos de clorofila, una

Investigadores de la Facultad de Medicina de la Universidad de Stanford, la Universidad de Princeton, la Universidad de California en Berkeley y Google DeepMind han desarrollado CRISPR-GPT, un sistema de inteligencia artificial (IA) diseñado para automatizar y optimizar los experimentos de edición genética basados ​​en CRISPR. Los resultados del estudio se han publicado en Nature Biomedical Engineering. CRISPR-GPT agiliza el proceso de selección de sistemas CRISPR, la planificación de experimentos, el diseño de ARN guía, la elección de métodos de administración, la elaboración de protocolos, el diseño de ensayos y el análisis de datos. Esta herramienta aprovecha las capacidades de razonamiento de los grandes modelos de lenguaje (LLMs), combinadas con la experiencia de dominio, técnicas de recuperación y herramientas externas. La plataforma también integra