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Stretchy Film for Distinguishing Sugars Gorgeous rainbow-colored

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Rainbows and sugar may conjure up images of a certain leprechaun-branded breakfast cereal. But now, researchers in ACS Nano report a kaleidoscope-like film for telling different sweeteners apart. The material displayed multiple colors when stretched by hand. But when evenly stretched, it enhanced the unique shifts in fluorescence intensity of 14 sugars, distinguishing between them in beverages and sweat samples.

Fuente: American Chemical Society

HPLC - Fundamentos Fase normal y Fase reversa

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Se describe la parte fundamental de la cromatografía que dio origen a la instrumentación. También se explican las características de las llamadas fase normal y fase reversa.

Fuente: AnaliQuim

¿Con o sin azúcar? Las ignoradas glicoproteínas procariotasMaría Julia Pettinari

María Julia Pettinari
Departamento de Química Biológica. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de Buenos Aires. IQUIBICEN. CONICET. Buenos Aires. Argentina

Las glicoproteínas tienen un origen temprano en la evolución y se encuentran en todos los grupos de organismos, tanto eucariotas como procariotas, lo que refleja su rol esencial en múltiples procesos.

Se conocen proteínas glicosiladas en procariotas desde hace muchos años, y hay numerosos trabajos que indican que tanto en bacterias como en arqueas hay diferentes mecanismos de glicosilación de diferentes proteínas. Sin embargo, esto es ignorado por una parte muy importante de la comunidad científica, para quienes la capacidad de glicosilar proteínas es una característica exclusiva de las células eucariotas. En la primera década de este milenio aparecieron muchos trabajos científicos intentando corregir este error. Algunos de estos trabajos tienen nombres muy sugestivos, como “Nunca más digas nunca” (Neversayneveragain)[1], que reflejan cuán extendida estáaúnentre investigadores de diferentes áreas la noción de que la glicosilación es una característica exclusiva de los eucariotas.

Desde mediados del siglo XX se han estudiado las diversas modificaciones que sufren las proteínas durante su traducción o una vez que han sido traducidas. Estas modificaciones pueden ser de diferentes tipos, y las más comunes involucran el agregado de diferentes grupos químicos. La adición de grupos fosfato (fosforilación) es la modificación más frecuente, y le siguen la acetilación y la glicosilación. Estas y otras modificaciones aumentan enormemente el repertorio de variedades proteicas, ya que expanden la diversidad de grupos funcionales mucho más allá de las cadenas laterales de los aminoácidos, y son esenciales para un gran número de funciones. Por este motivo los tipos de glicosilación y los mecanismos mediante los cuales ocurren han sido objeto de numerosos estudios. La glicosilación proteica tiene su lugar en todos los libros de texto de Bioquimica, en la gran mayoría de los cuales se describe como un proceso que ocurre en el retículo endoplasmático o aparato de Golgi. Quizá sea este uno de los motivos por los cuales se ha asociado este tipo de modificación proteica exclusivamente a las células eucariotas, ya que entre otras diferencias [2], los procariotas.no tienen retículo endoplasmático.

A partir de los estudios que llevaron a la producción de la insulina, la primera proteína humana recombinante producida en bacterias en 1983, se desarrollaron métodos para producir muchas otras proteínas en microorganismos. Muchas de las proteínas de interés, sobre todo para la industria farmacéutica, deben ser glicosiladas para poder ser funcionales. Durante mucho tiempo la mayoría de los investigadores que trabajaban con estas proteínas pensaban que las bacterias, normalmente usadas para la producción de diferentes bioproductos, no eran adecuadas para la síntesis de glicoproteínas porque no tenían la capacidad de realizar estas complicadas modificaciones, propias de las organelas eucariotas. La realidad es que los procariotas tienen sistemas de glicosilación al igual que los eucariotas, aunque las diferencias entre ellos hacen que las proteínas eucariotas no sean glicosiladas correctamente al ser expresadas en sistemas procariotas.

La primera proteína glicosilada procariota fue descripta en un miembro del dominio Archaea en 1974 [3], y un par de años después se publicó un trabajo describiendo proteínas glicosiladas en la envoltura de bacterias [4] (Figura 1). Esto demostró que las proteínas glicosiladas están ampliamente distribuidas entre todos los grupos de organismos, ya que se encuentran en todos los dominios. La mayoría de los estudios de glicosilación en bacteriasse centraron en el análisis de los sistemas de glicosilación en bacterias patógenas, demostrando que estas modificaciones son sumamente importantes en los procesos patogénicos, dado queintervienen en los procesos de adhesión, invasión y evasión de la respuesta inmune del hospedador [5]. Es más, las bacterias no sólo glicosilan muchas de sus propias proteínas, sino que también pueden glicosilar proteínas eucariotas como parte de las estrategias de los patógenos para infectar al hospedador [6]. La importancia de la glicosilación en las interacciones de los microorganismos con el hombre también se ha demostrado en el caso de bacterias benéficas, como en el principal simbionte intestinal [7], y en muchas bacterias y arqueas de vida libre [8].

Es sorprendente que a pesar de que hace mucho ya que se conoce la abundancia y diversidad de las reacciones de glicosilación que realizan los procariotas, hay muchos investigadores, aun entre aquellos especializados en el estudio de glicoproteínas eucariotas, que siguen pensando (y enseñando) que la glicosilación es una modificación exclusiva de las células eucariotas.

Hoy en día sabemos que hay muchísimas bacterias en nuestro cuerpo, y cada vez se hace más evidente la influencia que tienen sobre diferentes aspectos de nuestra fisiología y su importancia para nuestra salud. A partir de los estudios que muestran la relevancia de la glicosilación bacteriana en la interacción con las células eucariotas, y en particular humanas, sería de esperar que ya nadie pusiera en duda la capacidad de los procariotas de realizar este tipo de modificación proteica.

Referencias:
1- Benz I, Schmidt MA (2002) Never say never again: protein glycosylation in pathogenic bacteria. Molecular Microbiology 45(2) : 267-276.
2- Pettinari MJ (2010) Las bacterias y nosotros, tan diferentes... y tan parecidos. Mitos y verdades de las diferencias entre eucariotas y procariotas. Química Viva, 9(1),3-11.
3- Mescher MF, Strominger JL, Watson SW (1974). Protein and carbohydrate composition of the cell envelope of Halobacteriumsalinarium. Journal of Bacteriology 120(2): 945-954.
4- Sleytr UB, Thorne KJI (1976). Chemical characterization of the regularly arranged surface layers of Clostridium thermosaccharolyticumand Clostridium thermohydrosulfuricum. Journal of Bacteriology 126:377–83.
5- Poole J, Day CJ, von Itzstein M, Paton JC, Jennings, MP (2018). Glycointeractions in bacterial pathogenesis. Nature Reviews Microbiology 16(7): 440-452.
6- Wang Z, McCloskey A, Cheng S, Wu M, Xue C, Yu Z, Liu X (2018). Regulation of the small GTPase Rab1 function by a bacterial glucosyltransferase. Cell Discovery 4(1): 53.
7- Fletcher CM et al. (2009) A general O-glycosylation system important to the physiology of a major human intestinal symbiont. Cell 137: 321–331
8- Eichler J, Koomey M (2017). Sweet new roles for protein glycosylation in prokaryotes. Trends in Microbiology 25(8), 662-672.


Revista QuímicaViva
ISSN 1666-7948 www.quimicaviva.qb.fcen.uba.arNúmero 3, año 18, Diciembre 2019 quimicaviva@qb.fcen.uba.ar

How to dilute ICP-MS samples without using liquid diluent – using aerosol dilution

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Descripción: ¿Suena raro? Pero la dilución en aerosol es una forma de diluir muestras con precisión sin utilizar una pipeta o un autodiluidor.

Fuente: Agilent Technologies

Machine Learning Aplicado a la Ingeniería

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El aprendizaje automático o aprendizaje automatizado o aprendizaje de máquinas (del inglés, machine learning) es el subcampo de las ciencias de la computación y una rama de la inteligencia artificial, cuyo objetivo es desarrollar técnicas que permitan que las computadoras aprendan. Se dice que un agente aprende cuando su desempeño mejora con la experiencia y mediante el uso de datos; es decir, cuando la habilidad no estaba presente en su genotipo o rasgos de nacimiento. "En el aprendizaje de máquinas un computador observa datos, construye un modelo basado en esos datos y utiliza ese modelo a la vez como una hipótesis acerca del mundo y una pieza de software que puede resolver problemas".

En muchas ocasiones el campo de actuación del aprendizaje automático se solapa con el de la estadística inferencial, ya que las dos disciplinas se basan en el análisis de datos. Sin embargo, el aprendizaje automático incorpora las preocupaciones de la complejidad computacional de los problemas. Muchos problemas son de clase NP-hard, por lo que gran parte de la investigación realizada en aprendizaje automático está enfocada al diseño de soluciones factibles a esos problemas. El aprendizaje automático también está estrechamente relacionado con el reconocimiento de patrones. El aprendizaje automático puede ser visto como un intento de automatizar algunas partes del método científico mediante métodos matemáticos. Por lo tanto es un proceso de inducción del conocimiento.

El aprendizaje automático tiene una amplia gama de aplicaciones, incluyendo motores de búsqueda, diagnósticos médicos, detección de fraude en el uso de tarjetas de crédito, análisis del mercado de valores, clasificación de secuencias de ADN, reconocimiento del habla y del lenguaje escrito, juegos y robótica.

Fuente: Video | Texto