Javi Burgos 📚 Profile picture
Sep 25, 2020 19 tweets 4 min read Read on X
Visto el éxito de los hilos de los últimos días, he decidido proponeros un juego que no es, ni más ni menos, que una nueva #TurraPCR camuflada ¿os apetece jugar? Vamos pues
Esta es parte de mi biblioteca (podéis hacer zoom para saber lo que leo). Pongamos, por decir algo, que el número de letras que conforman todas las palabras de todos los libros que veis aquí es de 3.000 millones Image
Si os pregunto cuántas “e” o cuántas “d” hay en todos esos libros, convendréis conmigo en que deben ser muchísimas ¿verdad? Con seguridad tendremos muchos millones de “e” y de “d” en todos esos libros
Pero si combinamos ambas letras y buscamos la palabra “de” todos estaremos de acuerdo en que habrá muchas menos, seguramente cientos de miles o unos pocos millones
Si buscamos ahora una palabra corta, pongamos “casa”, el número de coincidencias bajará tremendamente. Así que parece que la idea está clara; cuanto más larga sea la palabra que busquemos, menos repeticiones habrá
Si probamos a buscar una frase más larga, por ejemplo: “Confía en el tiempo, que suele dar dulces salidas a muchas amargas dificultades”, pues lo más probable es que sólo encontremos una coincidencia entre los millones de frases de todos mis libros
Pues bien, la PCR es la técnica capaz de encontrar esa frase rápidamente entre todas las que hay en mis libros (sería algo así como el buscador de Word). Una vez la encuentra la copiará millones de veces (su fotocopiadora es la enzima que llamamos polimerasa)
Pero ¿cómo encuentra exactamente la frase entre todas las que hay en todos mis libros? Pues utilizando unas moléculas que se llaman cebadores (primers, en inglés). Los cebadores son las copias “en negativo” de ciertas partes de la frase que buscamos
Recordad que la secuencia de letras de una cadena de ADN (con las letras ATGC) se puede deducir de su copia en negativo (la A de una cadena se empareja siempre con la T de la otra, y la G con la C)
Para encontrar la frase exacta usaríamos dos cebadores diferentes. El primero buscaría todas las frases de mi biblioteca que empezaran exactamente con las palabras “Confía en el tiempo”. El segundo cebador buscaría frases que acabaran exactamente en “muchas amargas dificultades”
Con esta técnica encontraríamos todas las frases en mi biblioteca que empezaran por “Confía en el tiempo” y que acabaran en “muchas amargas dificultades”, y casi seguro encontraríamos solamente una
Si vosotros tenéis el mismo libro, que yo creo que sí, la PCR encontraría exactamente la misma frase en vuestra biblioteca, en el mismo libro y en el mismo capítulo
Pero pongamos que en vuestra edición hubiera habido un error tipográfico y vuestra frase fuera: “Confía en el Xiempo, que suele dar dulces salidas a muchas amargas dificultades”. Habríais encontrado entonces una mutación
En nuestro ejemplo, la biblioteca sería el genoma humano, pero… ¿y qué pasa con los virus? Un virus sería una secuencia de letras ajena a nuestra biblioteca y que introduciríamos en ella: sería como poner un post-it con un texto dentro de un libro al azar
Si sabemos el texto del post-it podríamos diseñar cebadores específicos de 20 o 25 letras para buscarlo. Y si hubiera muchos post-its con el mismo texto, entonces lo encontraríamos más rápidamente y en mayores cantidades
Pero… ¿y si el post-it estuviera escrito en otro idioma, pero sólo pudiéramos usar cebadores en castellano? Entonces el primer paso sería traducir los post-its al castellano antes de lanzar los cebadores a buscar
Este segundo ejemplo sería si el virus fuera de ARN, como los coronavirus, mientras que el primer ejemplo estaría escrito en idioma “ADN”, que es el mismo en el que están escritos mis libros y mis cebadores
Así que usando el ejemplo de mi biblioteca os he dado argumentos para que expliquéis a vuestros cuñados porqué la PCR tiene una especificidad tan alta
Jugando con el ejemplo podríamos explicar muchísimos conceptos de Biología Molecular, pero convendrán conmigo que ya he dado bastante la #TurraPCR para ser viernes. Buen fin de semana

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Nov 30, 2023
El 28 de noviembre de 2000 leí mi tesis doctoral en Biología Molecular en el @CBMSO_CSIC_UAM de la @UAM_Madrid. Hoy, 23 años y dos días después acabo de iniciar el proceso de depósito de mi segunda tesis doctoral, esta vez en Historia del Arte, en la @UJIuniversitat Image
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May 18, 2023
Bueno, pues por fin llega el momento de contaros la noticia que todos estabais esperando. Y sí, efectivamente, se trata de la octava monomanía, la tercera de las cinco perdidas. Y de nuevo se publica en @TheLancetNeuro Image
Lo más interesante de este capítulo de la historia es que estaba a los ojos de todo el mundo, expuesta nada más y nada menos que en el @MuseeLouvre. Os cuento cómo he llegado a la conclusión de que es una de ellas Image
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May 18, 2023
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Aug 10, 2022
Hace ya más de año y medio (Dios, cómo pasa el tiempo) os contaba el descubrimiento del hombre melancólico, la más que probable sexta monomanía de la obsesiva serie del pintor romántico Géricault #LosRetratosPerdidosDeGéricault. Os lo contaba aquí
Pero dejadme que os refresque la historia
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Nov 21, 2021
Buen domingo. Cumplo mi promesa sabática de hacer un hilo (cortito) de alzhéimer. Hoy me gustaría hablaros de la @AlzDisInt, una organización cuyo objetivo es que seamos conscientes de que la enfermedad crece inexorable, como ocurría con La Nada en el reino de Fantasía
La @AlzDisInt nació en 1984, y aglutina más de 100 asociaciones de enfermos a lo largo y ancho del mundo. Su presidenta es la princesa Yasmin Aga Khan. Os conté su historia hace unos años en @JotDownSpain, en este artículo jotdown.es/2017/09/el-oca…
Bien, pues la @AlzDisInt, aparte de a hacer un congreso anual, publica un informe de situación, que siempre es muy completo (en 2021 tiene 314 páginas), que acompaña con una selección de diapositivas. Lo publican el día del alzhéimer (21/09) y lo podéis encontrar en su web
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Jun 7, 2021
Sobre el #Aducanumab, de la serie #TurraFármacosAlzheimer (miniturra). Como os decía en mi hilo de noviembre del 2020 los dos grandes estudios fase 3 no fueron coincidentes, y por esa razón no se aprobó su uso (del comité evaluador 10 expertos votaron en contra y uno se abstuvo)
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