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La singular anatomía del gusano que parece un árbol

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  • Investigadores de la Universidad Autónoma de Madrid (UAM) y la Universidad Georgia Augusta de Göttingen (Alemania), en colaboración con instituciones alemanas y australianas, han demostrado que la extraña anatomía interna de Ramisyllis multicaudata es única entre los anélidos.

UAM.- Los gusanos de la especie Ramisyllis multicaudata —descrita en 2012 por un equipo internacional liderado desde la Universidad Autónoma de Madrid (UAM)— tienen un cuerpo ramificado y viven de manera simbiótica dentro de esponjas marinas, lo que los hace diferentes a todas las demás especies de anélidos.

Este cuerpo ramificado consta de una única cabeza, pero se divide multitud de veces hasta tener cientos o miles de partes posteriores. Esta singular característica les ha dado el sobrenombre de gusanos-árbol. Hasta ahora, sólo se sabía que este cuerpo ramificado implicaba un intestino también ramificado. Sin embargo, nunca se había estudiado cómo afectaba esta morfología al resto de órganos internos.

Ahora, el mismo equipo —integrado por investigadores de la UAM y la Universidad Georgia Augusta de Göttingen (Alemania), en colaboración con instituciones alemanas y australianas— ha demostrar que, cuando el cuerpo de estos animales se divide, también lo hacen todos sus órganos internos, algo que nunca antes había sido observado en un anélido.

“Los modelos tridimensionales desarrollados durante esta investigación nos permitieron encontrar una nueva estructura anatómica exclusiva de estos animales, que está formada por puentes de musculatura que cruzan entre los distintos órganos cuando hay una ramificación”, detallan los autores.

“Estos puentes de musculatura —agregan— son fundamentales porque nos permitieron confirmar que el proceso de bifurcación no se produce en las primeras etapas de la vida, sino una vez los gusanos ya son adultos y a lo largo de toda su vida”.

Además, los investigadores han propuesto que, gracias a esta estructura, en cada punto de bifurcación es posible distinguir el eje original del eje derivado, algo que no había sido posible hasta ahora y que teóricamente permitiría establecer un eje original dentro de la complicada red que conforma el animal.

Reproducción por estolones

Además de los descubrimientos con respecto a las ramificaciones, los autores investigaron la anatomía de las unidades reproductivas (estolones) que se forman en las partes posteriores del cuerpo cuando estos animales van a reproducirse, y que son características de la familia a la que pertenecen (Syllidae).

Los resultados obtenidos demuestran que estos estolones forman un nuevo cerebro que les permite navegar en su entorno cuando se desprenden del cuerpo para la fecundación. Este cerebro está conectado con el resto del sistema nervioso mediante un anillo de nervios que rodea el intestino.

Todos estos resultados, publicados en el Journal of Morphology, fueron posibles gracias a una combinación de diferentes técnicas convencionales —como la histología, la microscopía óptica y la microscopía electrónica— y de técnicas más novedosas; como la inmunohistoquímica, la microscopia láser confocal y la microtomografía computarizada de rayos X, que permitieron obtener imágenes tridimensionales de los distintos órganos internos, así como de los gusanos en el interior de las esponjas que habitan.

Incógnitas por resolver

En suma, la investigación ha permitido resolver algunos de los misterios que acompañan a estos animales desde que el primer anélido ramificado fue descubierto a finales del siglo XIX. Sin embargo, los autores reconocen que aún queda mucho camino por recorrer para poder entender realmente como viven estos animales en la naturaleza.

“Por ejemplo —declaran los autores— el estudio anatómico ha concluido que el intestino de estos animales tiene una estructura que indica que podría ser funcional. Sin embargo, nunca se ha observado restos de alimento en su interior, y es todavía un misterio cómo pueden alimentar sus enormes cuerpos ramificados”.

Otras preguntas que los investigadores plantean en este estudio tienen que ver con la forma como se ve afectada la circulación de la sangre y los impulsos nerviosos por las ramificaciones del cuerpo. “El trabajo sienta las nuevas bases para que futuras investigaciones nos permitan comprender mejor la vida de estos animales, así como poder averiguar cómo llegó a evolucionar su increíble cuerpo ramificado”.

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Arranca el XV Foro de Empleo Jurídico 2021 en la Universidad Autónoma de Madrid

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foro empleabilidad jurídica Universidad Autónoma de Madrid 2021

  • El foro de Empleo Jurídico tendrá lugar en la semana del 18 al 22 de octubre de forma híbrida, ‘online’ y en la Facultad de Derecho de la Universidda Autónoma de Madrid

  • Los días 18 y 19 de octubre abrirán los ‘stands’ virtuales de los despachos y entidades del sector jurídico participantes y durante toda la semana se realizarán presentaciones y talleres de interés 

UAMDurante toda esta semana, del 18 al 22 de octubre, la Universidad Autónoma de Madrid UAM celebra el XV Foro de Empleo Jurídico 2021, organizado por la Oficina de Prácticas Externas y Empleabilidad dependiente del Vicerrectorado de Estudiantes y Empleabilidad de la UAM.

Los días 18 y 19 de octubre estarán abiertos los stands virtuales de los despachos y entidades del sector jurídico participantes y se realizarán durante toda la semana presentaciones y talleres de interés tanto para empleadores como para estudiantes.

Las actividades formativas, presentaciones y mesas redondas, que se celebrarán tanto online como presenciales, tendrán diferentes horarios que se pueden consultar en la agenda publicada en esta página. Su acceso es libre y gratuito, pero las actividades están exclusivamente dirigidas a los miembros de la UAM: estudiantes matriculados actualmente y miembros AlumniUAM.

Para asistir al evento, visitar sus stands, facilitar el CV, acceder a sus ofertas, chatear con sus responsables de RRHH, etcétera,  es necesario registrarse en este link

  • Para acceder al Foro y asistir a las actividades preparadas por despachos y entidades es necesario registrarse en este enlace
  • Puede acreditarse la asistencia en el  Sello de Empleabilidad mediante la inscripción en las actividades programadas.

Consulta toda la información disponible en la web del Foro de Empleo Jurídico 2021

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Diseñan una inteligencia artificial capaz de reconstruir estados cuánticos 

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  • Una colaboración internacional, en la que participa la Universidad Autónoma de Madrid (UAM) junto a instituciones de Suecia y Japón, ha desarrollado uno de los algoritmos de tomografía cuántica más rápidos y eficientes hasta la fecha. Los resultados, publicados en Physical Review Letters, expanden las posibilidades de la Inteligencia Artificial (IA) para desarrollar tecnologías cuánticas. 

  • Una red neuronal puede aprender a reconstruir un estado cuántico completo a partir de un conjunto de medidas.

Universidad Autónoma de Madrid Una colaboración formada por la Universidad Autónoma de Madrid (UAM), la Universidad Tecnológica Chalmers (Suecia) y el instituto de investigación RIKEN (Japón), ha desarrollado un algoritmo de inteligencia artificial capaz de reconstruir —a partir de un conjunto limitado de medidas— toda la información sobre un estado cuántico, problema que se conoce como tomografía cuántica.

El trabajo, publicado en Physical Review Letters, supone un gran avance en la comprensión de cómo los sistemas de inteligencia artificial (IA) pueden ayudar al desarrollo de las tecnologías cuánticas del futuro.

Cualquier objeto en el mundo cuántico está completamente descrito por su estado cuántico. La capacidad de manipular y controlar estos estados es clave para el desarrollo de tecnologías cuánticas en campos como la computación, las comunicaciones o la metrología. Es por esto que, para la física actual, resulta crucial conocer los estados cuánticos que se generan en un laboratorio. 

“El único modo de obtener esta información —explican los autores— es a través de medidas, las cuales, por lo general, destruyen dicho estado y arrojan solo una información parcial sobre el mismo. Repetir este proceso muchísimas veces y obtener ingentes cantidades de medidas es la única manera de hacer un análisis estadístico que permita inferir el estado que se genera realmente en el experimento.” 

“La tomografía cuántica —detallan— es una especie de proceso detectivesco muy desafiante. Esto se debe a que, en el tipo de sistemas necesarios para aplicaciones tecnológicas de la física cuántica, la complejidad de los estados, el número de medidas necesarias y la dificultad de los cálculos se vuelven muy grandes”.

Inteligencia artificial generativa  

En su trabajo, los investigadores diseñaron una inteligencia artificial capaz de afrontar esta tarea. El diseño se basa en redes neuronales, es decir, en modelos simplificados de los mecanismos de conexiones neuronales del cerebro.

 En este caso, los autores emplearon dos redes neuronales que compiten entre ellas y aprenden en el proceso, lo que se conoce como redes neuronales generativas adversarias (GANs). La capacidad creativa de las redes GAN es ampliamente utilizada en la industria actual, para tareas como la restauración y modificación de fotos o la generación fotorrealista de imágenes.

“El resultado de este trabajo es uno de los algoritmos de tomografía cuántica más rápidos y eficientes diseñado hasta la fecha. Una vez entrenada, requiere menos medidas y cálculos que los necesarios mediante métodos estándar”, concluyen los autores.

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