EdeLab & Research Explained!

Edel Perez-Lopez

We’re using NotebookLM to create fun and engaging conversations about the work we're doing. Our goal is to share our discoveries with everyone, making science more accessible and boosting the impact of what we find. We hope you enjoy learning with us!

  1. 2 ФЕВР.

    Déjà vu genético: redundancia y nomenclatura de los genes de resistencia a la hernia

    La investigación sobre la hernia de las Brassicáceas enfrenta una fuerte redundancia de nombres para genes de resistencia (R) que en realidad son los mismos. Hasta ahora, solo tres genes han sido validados de manera sólida: CRa, Crr1a y RPB1. Los autores proponen establecer una nomenclatura estandarizada y una base de datos centralizada para aclarar el panorama genético e identificar con mayor precisión los mecanismos reales de resistencia.

    15 мин.

  2. 2 ФЕВР.

    Genetic Déjà Vu: Redundancy and Nomenclature in Clubroot Resistance Genes

    Research on clubroot in Brassicaceae suffers from a proliferation of names assigned to resistance (R) genes that are, in fact, identical. To date, only three genes have been truly validated: CRa, Crr1a, and RPB1. The authors call for a standardized nomenclature system and a centralized database to clarify the genetic landscape and better identify the actual mechanisms underlying resistance. https://doi.org/10.1016/j.tig.2025.07.013

    17 мин.

  3. 2 ФЕВР.

    Déjà vu génétique : redondance et nomenclature des gènes Clubroot

    La recherche sur la hernie des Brassicacées souffre d’une redondance de noms pour des gènes de résistance (R) pourtant identiques. À ce jour, seuls trois gènes ont été véritablement validés : CRa, Crr1a et RPB1. Les auteurs recommandent l’adoption d’une nomenclature standardisée et la création d’une base de données centralisée afin de clarifier le paysage génétique et cibler plus efficacement les mécanismes réels de résistance. https://doi.org/10.1016/j.tig.2025.07.013

    14 мин.

  4. 2 ФЕВР.

    Déjà vu genético: redundancia y nomenclatura de los genes de resistencia a la hernia

    La investigación sobre la hernia de las Brassicáceas enfrenta una fuerte redundancia de nombres para genes de resistencia (R) que en realidad son los mismos. Hasta ahora, solo tres genes han sido validados de manera sólida: CRa, Crr1a y RPB1. Los autores proponen establecer una nomenclatura estandarizada y una base de datos centralizada para aclarar el panorama genético e identificar con mayor precisión los mecanismos reales de resistencia. ⁠https://doi.org/10.1016/j.tig.2025.07.013⁠

    15 мин.

  5. 31 ЯНВ.

    AlphaGenome: la IA que descifra nuestro código secreto

    AlphaGenome es un modelo de IA que predice efectos de variantes genéticas con alta resolución. Analiza secuencias de ADN de 1 Mb para modelar simultáneamente expresión génica, splicing y accesibilidad. Supera a modelos especializados, facilitando la interpretación de variantes clínicas. https://doi.org/10.1038/s41586-025-10014-0

    16 мин.

  6. 31 ЯНВ.

    AlphaGenome: the AI decoding our secret code

    AlphaGenome is an AI model that predicts the effects of genetic variants with high resolution. It analyzes 1 Mb DNA sequences to simultaneously model gene expression, splicing, and accessibility. It outperforms specialized models, enabling more accurate interpretation of clinical variants. https://doi.org/10.1038/s41586-025-10014-0

    18 мин.

  7. 31 ЯНВ.

    AlphaGenome : l’IA qui déchiffre notre code secret

    AlphaGenome est un modèle d’IA qui prédit les effets des variantes génétiques avec une haute résolution. Il analyse des séquences d’ADN de 1 Mb pour modéliser simultanément l’expression génique, l’épissage et l’accessibilité. Il dépasse les modèles spécialisés et facilite l’interprétation des variantes cliniques. https://doi.org/10.1038/s41586-025-10014-0

    14 мин.

  8. 14 ЯНВ.

    IA para un monitoreo preciso de insectos plaga

    Esta fuente académica propone integrar la inteligencia artificial y herramientas moleculares para transformar el manejo de plagas hacia una agricultura resiliente y sostenible. El texto sostiene que los modelos de aprendizaje profundo, como las redes neuronales, permiten identificar insectos con alta precisión, superando la lentitud del monitoreo manual y reduciendo la dependencia de insecticidas químicos. Mediante análisis predictivos y tecnologías de sensores, estas herramientas facilitan intervenciones proactivas que optimizan el uso de recursos y protegen la biodiversidad local. No obstante, los autores advierten que el éxito de estos sistemas depende de la creación de bases de datos diversas y de una colaboración ética que incluya a los pequeños agricultores. En última instancia, el artículo presenta a las tecnologías digitales como un pilar clave para garantizar la seguridad alimentaria global frente al actual deterioro ambiental. https://doi.org/10.1371/journal.pstr.0000216

    17 мин.
См. все (80)

Об этом подкасте

We’re using NotebookLM to create fun and engaging conversations about the work we're doing. Our goal is to share our discoveries with everyone, making science more accessible and boosting the impact of what we find. We hope you enjoy learning with us!

Информация

  • Автор
    Edel Perez-Lopez
  • Годы выхода
    2025 - 2026
  • Выпуски
    80
  • Ограничения
    Без ненормативной лексики
  • Авторские права
    © Edel Perez-Lopez
  • Сайт подкаста
    EdeLab & Research Explained!