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Nuevo modelo matemático optimiza la predicción de movilidad entre ciudades

27/02/2025@13:13:27

Un equipo de investigadores de la Universitat Rovira i Virgili (URV) ha desarrollado un nuevo modelo matemático que mejora la predicción de la movilidad humana entre ciudades. Publicado en la revista Nature Communications, este modelo combina precisión y simplicidad, superando las limitaciones de los modelos gravitacionales tradicionales. Utilizando técnicas de aprendizaje automático y estadística, permite predecir con alta fiabilidad cuántas personas viajarán entre dos ciudades en un periodo determinado. Este avance tiene aplicaciones en urbanismo, salud pública y sostenibilidad, facilitando la planificación de infraestructuras y el estudio de la propagación de enfermedades. Para más información, visita el enlace: https://biblioteca.cibeles.net/un-nuevo-modelo-matematico-mejora-la-prediccion-de-la-movilidad-humana-entre-ciudades/.

¿Eres uno de ellos? El 30% de la población es portadora de esta peligrosa bacteria sin saberlo

Un equipo del CSIC, liderado desde el Instituto de Biomedicina de Valencia, ha publicado un estudio en Nature Communications que analiza cómo la bacteria Staphylococcus aureus se adapta a los seres humanos. Este trabajo es el más detallado hasta la fecha y se basa en el análisis genético de más de 7,000 muestras de portadores humanos. La investigación revela cambios genéticos que permiten a esta bacteria, que coloniza el 30% de la población sin causar daño, sobrevivir y persistir en su huésped. Además, identifica mutaciones relacionadas con la resistencia a antibióticos y estrategias para evadir el sistema inmunológico. Los hallazgos podrían mejorar la prevención y tratamiento de infecciones causadas por esta bacteria, que es considerada una amenaza creciente por la OMS.

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Estudios: Revierten una causa del cáncer de la sangre asociado a la edad

Investigadores del Cima y de la Clínica Universidad de Navarra -en colaboración con el CIBERONC- han analizado cómo evolucionan las células madre sanguíneas en pacientes con síndrome mielodisplásico, un tipo de cáncer de la sangre asociado a la edad.