#desoxirribonucleico

[seisho99]

my friends hate playing hangman w me bc im a little dictionary boy so theyve started doing celebrity names bc i live under a rock and they were not lying this is awful . they are making some of these people up they have to

[ecosistemaglobal]

que es el adn

Qué es el ADN El ácido desoxirribonucleico conocido por las siglas ADN, es un ácido nucleico que contiene las instrucciones genéticas usadas en el desarrollo y funcionamiento de todos los organismos vivos y algunos virus (los virus ADN); también es responsable de la transmisión hereditaria. La función principal de la molécula de ADN es el almacenamiento a largo plazo de información para construir…

[odirinandollieblog]

La Tecnología Avanza el Arte

¿Cómo ha evolucionado la tecnología contemporánea en el arte latinoamericano?

Un tema importante que ha evolucionado el arte latinoamericano contemporáneo es el uso de medios digitales. En los últimos años, la tecnología ha influido en todos los aspectos de la vida, incluido el arte. Los artistas han podido utilizar la novedosa tecnología en sus piezas. Esta nueva incorporación ha avanzado la creatividad y la conectividad del arte.

Una forma en que las nuevas tecnologías pueden avanzar el arte es a través de la interactividad. Muchos artistas han utilizado la tecnología para permitir que los espectadores del arte interactúen con el mismo de una manera que antes no era posible. Por ejemplo, muchas de las obras de arte del artista mexicano Rafael Lozano-Hemmer permiten a los espectadores sumergirse en el arte. Algunas de sus obras consisten en pantallas digitales a modo de muro que rodea a los espectadores. Un ejemplo de esto es su obra “Pabellón de Ampliaciones”. Este trabajo utiliza cámaras para rastrear a los espectadores cuando entran a la habitación y mostrar un video en vivo de ellos en la pared. Esta obra es un gran comentario sobre el tema de la vigilancia, que no era posible en tiempos con tecnología menos avanzada. Sin los medios digitales avanzados, el arte no podría ser tan interactivo.

La nueva tecnología también ha permitido a los artistas ser mucho más creativos en el pasado. Un artista llamado Solimán López (de Argentina y España) creó una mezcla entre una obra de arte y un documento real que describe el estado actual de la tierra. El documento, que utilizó nueva tecnología para sintetizar en ADN (ácido desoxirribonucleico) y lo insertar en un oído humano bio impreso se llama "Manifiesto Terricola". El trabajo de López es un gran ejemplo de cómo la nueva tecnología crea la capacidad de creatividad en el arte. La forma en que ha creado y conservado esta obra de arte sería imposible en generaciones anteriores y ha sido posible gracias a nuevos medios tecnológicos. En el futuro, habrá aún más tecnología que desarrollará obras de arte.

La tecnología contemporánea ha podido hacer avanzar el arte y hacerlo más interactivo. Además de tener interactividad en persona dentro de las obras de arte (como las obras de Hemmer), el arte se ha vuelto más interactivo de forma remota. Con las nuevas tecnologías y las redes sociales, los amantes del arte han podido encontrar arte que les gusta sin necesidad de viajar para verlo, y los propios artistas han disfrutado de una mayor libertad creativa a medida que su arte puede llegar a un público más amplio. Esta libertad creativa se muestra en la “Manifesto Terricola.” La obra de López demuestra que con tecnología nueva, hay más espacio para la creatividad en el arte. Su uso de la tecnología contemporánea ha mostrado un nivel de innovación en el que sólo los artistas más nuevos pueden participar y que sólo será más complejo en el futuro. Recomiendo el blog Impacto del cambio climático en América Latina de Javieer y Ahaan. Al igual que el arte, el cambio climático utiliza nuevas tecnologías para obtener más datos y avanzar en el futuro. También recomiendo el blog El Cine Mexicano de Madeline y Aydan porque también hablan de cómo el arte ha evolucionado a lo largo del tiempo.

-Odirin

Fuentes - 

La obra de Lozano-Hemmer “Pabellón de Ampliaciones” - https://www.lozano-hemmer.com/zoom_pavilion.php

La obra de López “Manifesto Terrícola”- https://solimanlopez.com/portfolio/manifesto-terricola/

[vilaoperaria]

Uma colaboração pioneira foi estabelecida para focar no uso da computação quântica para aprimorar a genômica. A equipe desenvolverá algoritmos para acelerar a análise de conjuntos de dados pangenômicos, o que poderá revolucionar a medicina personalizada e o gerenciamento de patógenos. Crédito: SciTechDaily.com Um novo projeto une especialistas líderes mundiais em Computação quântica Realização de computação usando fenômenos da mecânica quântica, como superposição e emaranhamento. Computação quântica e genômica para desenvolver novos métodos e algoritmos para processar dados biológicos. Os pesquisadores pretendem aproveitar a computação quântica para acelerar a genômica, melhorando nossa compreensão ADN DNA, ou ácido desoxirribonucleico, é uma molécula composta por duas longas cadeias de nucleotídeos que se enrolam para formar uma dupla hélice. É o material hereditário dos humanos e de quase todos os outros organismos que carrega instruções genéticas para o desenvolvimento, funcionamento, crescimento e reprodução. Quase todas as células do corpo de uma pessoa têm o mesmo DNA. A maior parte do DNA está localizada no núcleo da célula (onde é chamada de DNA nuclear), mas uma pequena quantidade de DNA também pode ser encontrada nas mitocôndrias (onde é chamada de DNA mitocondrial ou mtDNA). DNA e impulsionando avanços na medicina personalizada Foi formada uma nova colaboração, unindo uma equipe interdisciplinar líder mundial com habilidades em computação quântica, genômica e algoritmos avançados. O objetivo deles é enfrentar um dos problemas computacionais mais desafiadores da ciência genômica: construir, aumentar e analisar conjuntos de dados pangenômicos para grandes amostras populacionais. Seu projeto está na fronteira da pesquisa tanto na ciência biomédica quanto na computação quântica. O projeto, que envolve pesquisadores do Universidade de Cambridgeo Instituto Wellcome Sangere EMBL Instituto Europeu de Bioinformática (EMBL-EBI)recebeu até US$ 3,5 milhões para explorar o potencial da computação quântica para melhorias na saúde humana. A equipe pretende desenvolver algoritmos de computação quântica com potencial para acelerar a produção e análise de pangenomas – novas representações de sequências de DNA que capturam a diversidade populacional. Seus métodos serão projetados para funcionar em computadores quânticos emergentes. O projeto é um dos 12 selecionados mundialmente para o Programa de Desafio Apoiado Wellcome Leap Quantum for Bio (Q4Bio). Avanços na Genômica Desde o sequenciamento inicial do genoma humano há mais de duas décadas, a genômica revolucionou a ciência e a medicina. Menos de um por cento dos 6,4 mil milhões de letras do código do ADN diferem de um ser humano para outro, mas são essas diferenças genéticas que tornam cada um de nós único. Nosso código genético pode fornecer informações sobre nossa saúde, ajudar a diagnosticar doenças ou orientar tratamentos médicos. No entanto, a sequência do genoma humano de referência, com a qual o DNA humano sequenciado posteriormente é comparado, é baseada em dados de apenas algumas pessoas e não representa a diversidade humana. Os cientistas têm trabalhado para resolver este problema há mais de uma década e, em 2023, o primeira referência ao pangenoma humano foi produzido. Um pangenoma é uma coleção de muitas sequências genômicas diferentes que capturam a diversidade genética de uma população. Pangenomas poderiam potencialmente ser produzidos para todos espécies Uma espécie é um grupo de organismos vivos que compartilham um conjunto de características comuns e são capazes de procriar e produzir descendentes férteis. O conceito de espécie é importante na biologia, pois é usado para classificar e organizar a diversidade da vida. Existem diferentes formas de definir uma espécie, mas a mais amplamente aceita é o conceito biológico de espécie, que define uma espécie como um grupo de organismos que podem cruzar e produzir descendentes viáveis ​​na natureza. Esta definição é

amplamente utilizada na biologia evolutiva e na ecologia para identificar e classificar organismos vivos. O coronavírus 2 da síndrome respiratória aguda grave (SARS-CoV-2) é o nome oficial da cepa do vírus que causa a doença do coronavírus (COVID-19). Antes da adoção desse nome, ele era comumente referido como o novo coronavírus de 2019 (2019-nCoV), o coronavírus Wuhan ou o vírus Wuhan. Computação Quântica em Genômica A pangenômica, um novo domínio da ciência, exige altos níveis de poder computacional. Embora a estrutura do genoma de referência humano existente seja linear, os dados do pangenoma podem ser representados e analisados ​​como uma rede, chamada gráfico de sequência, que armazena a estrutura compartilhada das relações genéticas entre muitos genomas. Comparar genomas individuais subsequentes com o pangenoma envolve mapear uma rota para suas sequências através do gráfico. Neste novo projeto, a equipe pretende desenvolver abordagens de computação quântica com potencial para acelerar os principais processos de mapeamento de dados para nós gráficos e encontrar boas rotas através do gráfico. As tecnologias quânticas estão preparadas para revolucionar a computação de alto desempenho. A computação clássica armazena informações como bits, que são binários – 0 ou 1. No entanto, um computador quântico trabalha com partículas que podem estar em superposição de diferentes estados simultaneamente. Em vez de bits, as informações em um computador quântico são representadas por qubits (bits quânticos), que podem assumir o valor 0 ou 1, ou estar em um estado de superposição entre 0 e 1. Ele aproveita a mecânica quântica para permitir soluções para problemas que não são práticos de resolver usando computadores clássicos. Desafios e Perspectivas Futuras No entanto, o atual hardware de computador quântico é inerentemente sensível ao ruído e à decoerência, pelo que aumentá-lo apresenta um imenso desafio tecnológico. Embora tenham havido experiências e demonstrações emocionantes de prova de conceito, os computadores quânticos de hoje permanecem limitados em tamanho e poder computacional, o que restringe sua aplicação prática. Mas espera-se que avanços significativos em hardware quântico surjam nos próximos três a cinco anos. O Wellcome Leap Q4Bio Challenge é baseado na premissa de que os primeiros dias de qualquer novo método computacional avançarão e se beneficiarão mais do codesenvolvimento de aplicativos, software e hardware – permitindo otimizações com sistemas iniciais ainda não generalizáveis. Com base em métodos de genómica computacional de última geração, a equipa irá desenvolver, simular e depois implementar novos algoritmos quânticos, utilizando dados reais. Os algoritmos e métodos serão testados e refinados inicialmente em poderosos ambientes de computação de alto desempenho (HPC) existentes, que serão usados ​​como simulações do hardware de computação quântica esperado. Eles testarão algoritmos primeiro usando pequenos trechos de sequência de DNA, trabalhando até o processamento de sequências genômicas relativamente pequenas, como o SARS-CoV-2, antes de passar para o genoma humano, muito maior. Perspectivas da equipe Sergii Strelchuk, investigador principal do projeto do Departamento de Matemática Aplicada e Física Teórica da Universidade de Cambridge, disse: “A estrutura de muitos problemas desafiadores em genômica computacional e pangenômica em particular os torna candidatos adequados para acelerações prometidas pela computação quântica. . Estamos em uma jornada emocionante para desenvolver e implantar algoritmos quânticos adaptados a dados genômicos para obter novos insights, que são inatingíveis usando algoritmos clássicos.” David Holland, administrador principal de sistemas do Wellcome Sanger Institute, que está trabalhando para criar o ambiente de computação de alto desempenho para simular um computador quântico, disse: “Apenas arranhamos a superfície da computação quântica e da pangenômica. Portanto, unir esses dois mundos é incrivelmente emocionante.

Não sabemos exatamente o que está por vir, mas vemos grandes oportunidades para novos avanços importantes. Estamos fazendo coisas hoje que esperamos que tornem o amanhã melhor.” David Yuan, líder de projeto da EMBL-EBI, disse: “Por um lado, estamos começando do zero porque ainda nem sabemos como representar um pangenoma em um ambiente de computação quântica. Se você comparar com os primeiros pousos na Lua, este projeto equivale a projetar um foguete e treinar os astronautas. Por outro lado, temos bases sólidas, baseadas em décadas de dados genômicos sistematicamente anotados, gerados por pesquisadores de todo o mundo e disponibilizados pelo EMBL-EBI. O facto de estarmos a utilizar este conhecimento para desenvolver a próxima geração de ferramentas para as ciências da vida é uma prova da importância dos dados abertos e da ciência colaborativa.” Os benefícios potenciais deste trabalho são enormes. A comparação de um genoma humano específico com o pangenoma humano – em vez do genoma humano de referência existente – fornece melhores insights sobre sua composição única. Isto será importante para impulsionar a medicina personalizada. Abordagens semelhantes para genomas bacterianos e virais apoiarão o rastreamento e a gestão de surtos de patógenos. Este projeto é financiado pelo Programa de Desafio Apoiado Wellcome Leap Quantum for Bio (Q4Bio). https://w3b.com.br/computacao-quantica-encontra-a-genomica-o-surgimento-da-analise-hiper-rapida-de-dna/?feed_id=4739&_unique_id=6632b5f747218

[w3bcombr]

Uma colaboração pioneira foi estabelecida para focar no uso da computação quântica para aprimorar a genômica. A equipe desenvolverá algoritmos para acelerar a análise de conjuntos de dados pangenômicos, o que poderá revolucionar a medicina personalizada e o gerenciamento de patógenos. Crédito: SciTechDaily.com Um novo projeto une especialistas líderes mundiais em Computação quântica Realização de computação usando fenômenos da mecânica quântica, como superposição e emaranhamento. Computação quântica e genômica para desenvolver novos métodos e algoritmos para processar dados biológicos. Os pesquisadores pretendem aproveitar a computação quântica para acelerar a genômica, melhorando nossa compreensão ADN DNA, ou ácido desoxirribonucleico, é uma molécula composta por duas longas cadeias de nucleotídeos que se enrolam para formar uma dupla hélice. É o material hereditário dos humanos e de quase todos os outros organismos que carrega instruções genéticas para o desenvolvimento, funcionamento, crescimento e reprodução. Quase todas as células do corpo de uma pessoa têm o mesmo DNA. A maior parte do DNA está localizada no núcleo da célula (onde é chamada de DNA nuclear), mas uma pequena quantidade de DNA também pode ser encontrada nas mitocôndrias (onde é chamada de DNA mitocondrial ou mtDNA). DNA e impulsionando avanços na medicina personalizada Foi formada uma nova colaboração, unindo uma equipe interdisciplinar líder mundial com habilidades em computação quântica, genômica e algoritmos avançados. O objetivo deles é enfrentar um dos problemas computacionais mais desafiadores da ciência genômica: construir, aumentar e analisar conjuntos de dados pangenômicos para grandes amostras populacionais. Seu projeto está na fronteira da pesquisa tanto na ciência biomédica quanto na computação quântica. O projeto, que envolve pesquisadores do Universidade de Cambridgeo Instituto Wellcome Sangere EMBL Instituto Europeu de Bioinformática (EMBL-EBI)recebeu até US$ 3,5 milhões para explorar o potencial da computação quântica para melhorias na saúde humana. A equipe pretende desenvolver algoritmos de computação quântica com potencial para acelerar a produção e análise de pangenomas – novas representações de sequências de DNA que capturam a diversidade populacional. Seus métodos serão projetados para funcionar em computadores quânticos emergentes. O projeto é um dos 12 selecionados mundialmente para o Programa de Desafio Apoiado Wellcome Leap Quantum for Bio (Q4Bio). Avanços na Genômica Desde o sequenciamento inicial do genoma humano há mais de duas décadas, a genômica revolucionou a ciência e a medicina. Menos de um por cento dos 6,4 mil milhões de letras do código do ADN diferem de um ser humano para outro, mas são essas diferenças genéticas que tornam cada um de nós único. Nosso código genético pode fornecer informações sobre nossa saúde, ajudar a diagnosticar doenças ou orientar tratamentos médicos. No entanto, a sequência do genoma humano de referência, com a qual o DNA humano sequenciado posteriormente é comparado, é baseada em dados de apenas algumas pessoas e não representa a diversidade humana. Os cientistas têm trabalhado para resolver este problema há mais de uma década e, em 2023, o primeira referência ao pangenoma humano foi produzido. Um pangenoma é uma coleção de muitas sequências genômicas diferentes que capturam a diversidade genética de uma população. Pangenomas poderiam potencialmente ser produzidos para todos espécies Uma espécie é um grupo de organismos vivos que compartilham um conjunto de características comuns e são capazes de procriar e produzir descendentes férteis. O conceito de espécie é importante na biologia, pois é usado para classificar e organizar a diversidade da vida. Existem diferentes formas de definir uma espécie, mas a mais amplamente aceita é o conceito biológico de espécie, que define uma espécie como um grupo de organismos que podem cruzar e produzir descendentes viáveis ​​na natureza. Esta definição é

amplamente utilizada na biologia evolutiva e na ecologia para identificar e classificar organismos vivos. O coronavírus 2 da síndrome respiratória aguda grave (SARS-CoV-2) é o nome oficial da cepa do vírus que causa a doença do coronavírus (COVID-19). Antes da adoção desse nome, ele era comumente referido como o novo coronavírus de 2019 (2019-nCoV), o coronavírus Wuhan ou o vírus Wuhan. Computação Quântica em Genômica A pangenômica, um novo domínio da ciência, exige altos níveis de poder computacional. Embora a estrutura do genoma de referência humano existente seja linear, os dados do pangenoma podem ser representados e analisados ​​como uma rede, chamada gráfico de sequência, que armazena a estrutura compartilhada das relações genéticas entre muitos genomas. Comparar genomas individuais subsequentes com o pangenoma envolve mapear uma rota para suas sequências através do gráfico. Neste novo projeto, a equipe pretende desenvolver abordagens de computação quântica com potencial para acelerar os principais processos de mapeamento de dados para nós gráficos e encontrar boas rotas através do gráfico. As tecnologias quânticas estão preparadas para revolucionar a computação de alto desempenho. A computação clássica armazena informações como bits, que são binários – 0 ou 1. No entanto, um computador quântico trabalha com partículas que podem estar em superposição de diferentes estados simultaneamente. Em vez de bits, as informações em um computador quântico são representadas por qubits (bits quânticos), que podem assumir o valor 0 ou 1, ou estar em um estado de superposição entre 0 e 1. Ele aproveita a mecânica quântica para permitir soluções para problemas que não são práticos de resolver usando computadores clássicos. Desafios e Perspectivas Futuras No entanto, o atual hardware de computador quântico é inerentemente sensível ao ruído e à decoerência, pelo que aumentá-lo apresenta um imenso desafio tecnológico. Embora tenham havido experiências e demonstrações emocionantes de prova de conceito, os computadores quânticos de hoje permanecem limitados em tamanho e poder computacional, o que restringe sua aplicação prática. Mas espera-se que avanços significativos em hardware quântico surjam nos próximos três a cinco anos. O Wellcome Leap Q4Bio Challenge é baseado na premissa de que os primeiros dias de qualquer novo método computacional avançarão e se beneficiarão mais do codesenvolvimento de aplicativos, software e hardware – permitindo otimizações com sistemas iniciais ainda não generalizáveis. Com base em métodos de genómica computacional de última geração, a equipa irá desenvolver, simular e depois implementar novos algoritmos quânticos, utilizando dados reais. Os algoritmos e métodos serão testados e refinados inicialmente em poderosos ambientes de computação de alto desempenho (HPC) existentes, que serão usados ​​como simulações do hardware de computação quântica esperado. Eles testarão algoritmos primeiro usando pequenos trechos de sequência de DNA, trabalhando até o processamento de sequências genômicas relativamente pequenas, como o SARS-CoV-2, antes de passar para o genoma humano, muito maior. Perspectivas da equipe Sergii Strelchuk, investigador principal do projeto do Departamento de Matemática Aplicada e Física Teórica da Universidade de Cambridge, disse: “A estrutura de muitos problemas desafiadores em genômica computacional e pangenômica em particular os torna candidatos adequados para acelerações prometidas pela computação quântica. . Estamos em uma jornada emocionante para desenvolver e implantar algoritmos quânticos adaptados a dados genômicos para obter novos insights, que são inatingíveis usando algoritmos clássicos.” David Holland, administrador principal de sistemas do Wellcome Sanger Institute, que está trabalhando para criar o ambiente de computação de alto desempenho para simular um computador quântico, disse: “Apenas arranhamos a superfície da computação quântica e da pangenômica. Portanto, unir esses dois mundos é incrivelmente emocionante.

Não sabemos exatamente o que está por vir, mas vemos grandes oportunidades para novos avanços importantes. Estamos fazendo coisas hoje que esperamos que tornem o amanhã melhor.” David Yuan, líder de projeto da EMBL-EBI, disse: “Por um lado, estamos começando do zero porque ainda nem sabemos como representar um pangenoma em um ambiente de computação quântica. Se você comparar com os primeiros pousos na Lua, este projeto equivale a projetar um foguete e treinar os astronautas. Por outro lado, temos bases sólidas, baseadas em décadas de dados genômicos sistematicamente anotados, gerados por pesquisadores de todo o mundo e disponibilizados pelo EMBL-EBI. O facto de estarmos a utilizar este conhecimento para desenvolver a próxima geração de ferramentas para as ciências da vida é uma prova da importância dos dados abertos e da ciência colaborativa.” Os benefícios potenciais deste trabalho são enormes. A comparação de um genoma humano específico com o pangenoma humano – em vez do genoma humano de referência existente – fornece melhores insights sobre sua composição única. Isto será importante para impulsionar a medicina personalizada. Abordagens semelhantes para genomas bacterianos e virais apoiarão o rastreamento e a gestão de surtos de patógenos. Este projeto é financiado pelo Programa de Desafio Apoiado Wellcome Leap Quantum for Bio (Q4Bio).

[mirandascontalidade]

Uma colaboração pioneira foi estabelecida para focar no uso da computação quântica para aprimorar a genômica. A equipe desenvolverá algoritmos para acelerar a análise de conjuntos de dados pangenômicos, o que poderá revolucionar a medicina personalizada e o gerenciamento de patógenos. Crédito: SciTechDaily.com Um novo projeto une especialistas líderes mundiais em Computação quântica Realização de computação usando fenômenos da mecânica quântica, como superposição e emaranhamento. Computação quântica e genômica para desenvolver novos métodos e algoritmos para processar dados biológicos. Os pesquisadores pretendem aproveitar a computação quântica para acelerar a genômica, melhorando nossa compreensão ADN DNA, ou ácido desoxirribonucleico, é uma molécula composta por duas longas cadeias de nucleotídeos que se enrolam para formar uma dupla hélice. É o material hereditário dos humanos e de quase todos os outros organismos que carrega instruções genéticas para o desenvolvimento, funcionamento, crescimento e reprodução. Quase todas as células do corpo de uma pessoa têm o mesmo DNA. A maior parte do DNA está localizada no núcleo da célula (onde é chamada de DNA nuclear), mas uma pequena quantidade de DNA também pode ser encontrada nas mitocôndrias (onde é chamada de DNA mitocondrial ou mtDNA). DNA e impulsionando avanços na medicina personalizada Foi formada uma nova colaboração, unindo uma equipe interdisciplinar líder mundial com habilidades em computação quântica, genômica e algoritmos avançados. O objetivo deles é enfrentar um dos problemas computacionais mais desafiadores da ciência genômica: construir, aumentar e analisar conjuntos de dados pangenômicos para grandes amostras populacionais. Seu projeto está na fronteira da pesquisa tanto na ciência biomédica quanto na computação quântica. O projeto, que envolve pesquisadores do Universidade de Cambridgeo Instituto Wellcome Sangere EMBL Instituto Europeu de Bioinformática (EMBL-EBI)recebeu até US$ 3,5 milhões para explorar o potencial da computação quântica para melhorias na saúde humana. A equipe pretende desenvolver algoritmos de computação quântica com potencial para acelerar a produção e análise de pangenomas – novas representações de sequências de DNA que capturam a diversidade populacional. Seus métodos serão projetados para funcionar em computadores quânticos emergentes. O projeto é um dos 12 selecionados mundialmente para o Programa de Desafio Apoiado Wellcome Leap Quantum for Bio (Q4Bio). Avanços na Genômica Desde o sequenciamento inicial do genoma humano há mais de duas décadas, a genômica revolucionou a ciência e a medicina. Menos de um por cento dos 6,4 mil milhões de letras do código do ADN diferem de um ser humano para outro, mas são essas diferenças genéticas que tornam cada um de nós único. Nosso código genético pode fornecer informações sobre nossa saúde, ajudar a diagnosticar doenças ou orientar tratamentos médicos. No entanto, a sequência do genoma humano de referência, com a qual o DNA humano sequenciado posteriormente é comparado, é baseada em dados de apenas algumas pessoas e não representa a diversidade humana. Os cientistas têm trabalhado para resolver este problema há mais de uma década e, em 2023, o primeira referência ao pangenoma humano foi produzido. Um pangenoma é uma coleção de muitas sequências genômicas diferentes que capturam a diversidade genética de uma população. Pangenomas poderiam potencialmente ser produzidos para todos espécies Uma espécie é um grupo de organismos vivos que compartilham um conjunto de características comuns e são capazes de procriar e produzir descendentes férteis. O conceito de espécie é importante na biologia, pois é usado para classificar e organizar a diversidade da vida. Existem diferentes formas de definir uma espécie, mas a mais amplamente aceita é o conceito biológico de espécie, que define uma espécie como um grupo de organismos que podem cruzar e produzir descendentes viáveis ​​na natureza. Esta definição é

amplamente utilizada na biologia evolutiva e na ecologia para identificar e classificar organismos vivos. O coronavírus 2 da síndrome respiratória aguda grave (SARS-CoV-2) é o nome oficial da cepa do vírus que causa a doença do coronavírus (COVID-19). Antes da adoção desse nome, ele era comumente referido como o novo coronavírus de 2019 (2019-nCoV), o coronavírus Wuhan ou o vírus Wuhan. Computação Quântica em Genômica A pangenômica, um novo domínio da ciência, exige altos níveis de poder computacional. Embora a estrutura do genoma de referência humano existente seja linear, os dados do pangenoma podem ser representados e analisados ​​como uma rede, chamada gráfico de sequência, que armazena a estrutura compartilhada das relações genéticas entre muitos genomas. Comparar genomas individuais subsequentes com o pangenoma envolve mapear uma rota para suas sequências através do gráfico. Neste novo projeto, a equipe pretende desenvolver abordagens de computação quântica com potencial para acelerar os principais processos de mapeamento de dados para nós gráficos e encontrar boas rotas através do gráfico. As tecnologias quânticas estão preparadas para revolucionar a computação de alto desempenho. A computação clássica armazena informações como bits, que são binários – 0 ou 1. No entanto, um computador quântico trabalha com partículas que podem estar em superposição de diferentes estados simultaneamente. Em vez de bits, as informações em um computador quântico são representadas por qubits (bits quânticos), que podem assumir o valor 0 ou 1, ou estar em um estado de superposição entre 0 e 1. Ele aproveita a mecânica quântica para permitir soluções para problemas que não são práticos de resolver usando computadores clássicos. Desafios e Perspectivas Futuras No entanto, o atual hardware de computador quântico é inerentemente sensível ao ruído e à decoerência, pelo que aumentá-lo apresenta um imenso desafio tecnológico. Embora tenham havido experiências e demonstrações emocionantes de prova de conceito, os computadores quânticos de hoje permanecem limitados em tamanho e poder computacional, o que restringe sua aplicação prática. Mas espera-se que avanços significativos em hardware quântico surjam nos próximos três a cinco anos. O Wellcome Leap Q4Bio Challenge é baseado na premissa de que os primeiros dias de qualquer novo método computacional avançarão e se beneficiarão mais do codesenvolvimento de aplicativos, software e hardware – permitindo otimizações com sistemas iniciais ainda não generalizáveis. Com base em métodos de genómica computacional de última geração, a equipa irá desenvolver, simular e depois implementar novos algoritmos quânticos, utilizando dados reais. Os algoritmos e métodos serão testados e refinados inicialmente em poderosos ambientes de computação de alto desempenho (HPC) existentes, que serão usados ​​como simulações do hardware de computação quântica esperado. Eles testarão algoritmos primeiro usando pequenos trechos de sequência de DNA, trabalhando até o processamento de sequências genômicas relativamente pequenas, como o SARS-CoV-2, antes de passar para o genoma humano, muito maior. Perspectivas da equipe Sergii Strelchuk, investigador principal do projeto do Departamento de Matemática Aplicada e Física Teórica da Universidade de Cambridge, disse: “A estrutura de muitos problemas desafiadores em genômica computacional e pangenômica em particular os torna candidatos adequados para acelerações prometidas pela computação quântica. . Estamos em uma jornada emocionante para desenvolver e implantar algoritmos quânticos adaptados a dados genômicos para obter novos insights, que são inatingíveis usando algoritmos clássicos.” David Holland, administrador principal de sistemas do Wellcome Sanger Institute, que está trabalhando para criar o ambiente de computação de alto desempenho para simular um computador quântico, disse: “Apenas arranhamos a superfície da computação quântica e da pangenômica. Portanto, unir esses dois mundos é incrivelmente emocionante.

Não sabemos exatamente o que está por vir, mas vemos grandes oportunidades para novos avanços importantes. Estamos fazendo coisas hoje que esperamos que tornem o amanhã melhor.” David Yuan, líder de projeto da EMBL-EBI, disse: “Por um lado, estamos começando do zero porque ainda nem sabemos como representar um pangenoma em um ambiente de computação quântica. Se você comparar com os primeiros pousos na Lua, este projeto equivale a projetar um foguete e treinar os astronautas. Por outro lado, temos bases sólidas, baseadas em décadas de dados genômicos sistematicamente anotados, gerados por pesquisadores de todo o mundo e disponibilizados pelo EMBL-EBI. O facto de estarmos a utilizar este conhecimento para desenvolver a próxima geração de ferramentas para as ciências da vida é uma prova da importância dos dados abertos e da ciência colaborativa.” Os benefícios potenciais deste trabalho são enormes. A comparação de um genoma humano específico com o pangenoma humano – em vez do genoma humano de referência existente – fornece melhores insights sobre sua composição única. Isto será importante para impulsionar a medicina personalizada. Abordagens semelhantes para genomas bacterianos e virais apoiarão o rastreamento e a gestão de surtos de patógenos. Este projeto é financiado pelo Programa de Desafio Apoiado Wellcome Leap Quantum for Bio (Q4Bio).

[internacoesvidanova]

Uma colaboração pioneira foi estabelecida para focar no uso da computação quântica para aprimorar a genômica. A equipe desenvolverá algoritmos para acelerar a análise de conjuntos de dados pangenômicos, o que poderá revolucionar a medicina personalizada e o gerenciamento de patógenos. Crédito: SciTechDaily.com Um novo projeto une especialistas líderes mundiais em Computação quântica Realização de computação usando fenômenos da mecânica quântica, como superposição e emaranhamento. Computação quântica e genômica para desenvolver novos métodos e algoritmos para processar dados biológicos. Os pesquisadores pretendem aproveitar a computação quântica para acelerar a genômica, melhorando nossa compreensão ADN DNA, ou ácido desoxirribonucleico, é uma molécula composta por duas longas cadeias de nucleotídeos que se enrolam para formar uma dupla hélice. É o material hereditário dos humanos e de quase todos os outros organismos que carrega instruções genéticas para o desenvolvimento, funcionamento, crescimento e reprodução. Quase todas as células do corpo de uma pessoa têm o mesmo DNA. A maior parte do DNA está localizada no núcleo da célula (onde é chamada de DNA nuclear), mas uma pequena quantidade de DNA também pode ser encontrada nas mitocôndrias (onde é chamada de DNA mitocondrial ou mtDNA). DNA e impulsionando avanços na medicina personalizada Foi formada uma nova colaboração, unindo uma equipe interdisciplinar líder mundial com habilidades em computação quântica, genômica e algoritmos avançados. O objetivo deles é enfrentar um dos problemas computacionais mais desafiadores da ciência genômica: construir, aumentar e analisar conjuntos de dados pangenômicos para grandes amostras populacionais. Seu projeto está na fronteira da pesquisa tanto na ciência biomédica quanto na computação quântica. O projeto, que envolve pesquisadores do Universidade de Cambridgeo Instituto Wellcome Sangere EMBL Instituto Europeu de Bioinformática (EMBL-EBI)recebeu até US$ 3,5 milhões para explorar o potencial da computação quântica para melhorias na saúde humana. A equipe pretende desenvolver algoritmos de computação quântica com potencial para acelerar a produção e análise de pangenomas – novas representações de sequências de DNA que capturam a diversidade populacional. Seus métodos serão projetados para funcionar em computadores quânticos emergentes. O projeto é um dos 12 selecionados mundialmente para o Programa de Desafio Apoiado Wellcome Leap Quantum for Bio (Q4Bio). Avanços na Genômica Desde o sequenciamento inicial do genoma humano há mais de duas décadas, a genômica revolucionou a ciência e a medicina. Menos de um por cento dos 6,4 mil milhões de letras do código do ADN diferem de um ser humano para outro, mas são essas diferenças genéticas que tornam cada um de nós único. Nosso código genético pode fornecer informações sobre nossa saúde, ajudar a diagnosticar doenças ou orientar tratamentos médicos. No entanto, a sequência do genoma humano de referência, com a qual o DNA humano sequenciado posteriormente é comparado, é baseada em dados de apenas algumas pessoas e não representa a diversidade humana. Os cientistas têm trabalhado para resolver este problema há mais de uma década e, em 2023, o primeira referência ao pangenoma humano foi produzido. Um pangenoma é uma coleção de muitas sequências genômicas diferentes que capturam a diversidade genética de uma população. Pangenomas poderiam potencialmente ser produzidos para todos espécies Uma espécie é um grupo de organismos vivos que compartilham um conjunto de características comuns e são capazes de procriar e produzir descendentes férteis. O conceito de espécie é importante na biologia, pois é usado para classificar e organizar a diversidade da vida. Existem diferentes formas de definir uma espécie, mas a mais amplamente aceita é o conceito biológico de espécie, que define uma espécie como um grupo de organismos que podem cruzar e produzir descendentes viáveis ​​na natureza. Esta definição é

amplamente utilizada na biologia evolutiva e na ecologia para identificar e classificar organismos vivos. O coronavírus 2 da síndrome respiratória aguda grave (SARS-CoV-2) é o nome oficial da cepa do vírus que causa a doença do coronavírus (COVID-19). Antes da adoção desse nome, ele era comumente referido como o novo coronavírus de 2019 (2019-nCoV), o coronavírus Wuhan ou o vírus Wuhan. Computação Quântica em Genômica A pangenômica, um novo domínio da ciência, exige altos níveis de poder computacional. Embora a estrutura do genoma de referência humano existente seja linear, os dados do pangenoma podem ser representados e analisados ​​como uma rede, chamada gráfico de sequência, que armazena a estrutura compartilhada das relações genéticas entre muitos genomas. Comparar genomas individuais subsequentes com o pangenoma envolve mapear uma rota para suas sequências através do gráfico. Neste novo projeto, a equipe pretende desenvolver abordagens de computação quântica com potencial para acelerar os principais processos de mapeamento de dados para nós gráficos e encontrar boas rotas através do gráfico. As tecnologias quânticas estão preparadas para revolucionar a computação de alto desempenho. A computação clássica armazena informações como bits, que são binários – 0 ou 1. No entanto, um computador quântico trabalha com partículas que podem estar em superposição de diferentes estados simultaneamente. Em vez de bits, as informações em um computador quântico são representadas por qubits (bits quânticos), que podem assumir o valor 0 ou 1, ou estar em um estado de superposição entre 0 e 1. Ele aproveita a mecânica quântica para permitir soluções para problemas que não são práticos de resolver usando computadores clássicos. Desafios e Perspectivas Futuras No entanto, o atual hardware de computador quântico é inerentemente sensível ao ruído e à decoerência, pelo que aumentá-lo apresenta um imenso desafio tecnológico. Embora tenham havido experiências e demonstrações emocionantes de prova de conceito, os computadores quânticos de hoje permanecem limitados em tamanho e poder computacional, o que restringe sua aplicação prática. Mas espera-se que avanços significativos em hardware quântico surjam nos próximos três a cinco anos. O Wellcome Leap Q4Bio Challenge é baseado na premissa de que os primeiros dias de qualquer novo método computacional avançarão e se beneficiarão mais do codesenvolvimento de aplicativos, software e hardware – permitindo otimizações com sistemas iniciais ainda não generalizáveis. Com base em métodos de genómica computacional de última geração, a equipa irá desenvolver, simular e depois implementar novos algoritmos quânticos, utilizando dados reais. Os algoritmos e métodos serão testados e refinados inicialmente em poderosos ambientes de computação de alto desempenho (HPC) existentes, que serão usados ​​como simulações do hardware de computação quântica esperado. Eles testarão algoritmos primeiro usando pequenos trechos de sequência de DNA, trabalhando até o processamento de sequências genômicas relativamente pequenas, como o SARS-CoV-2, antes de passar para o genoma humano, muito maior. Perspectivas da equipe Sergii Strelchuk, investigador principal do projeto do Departamento de Matemática Aplicada e Física Teórica da Universidade de Cambridge, disse: “A estrutura de muitos problemas desafiadores em genômica computacional e pangenômica em particular os torna candidatos adequados para acelerações prometidas pela computação quântica. . Estamos em uma jornada emocionante para desenvolver e implantar algoritmos quânticos adaptados a dados genômicos para obter novos insights, que são inatingíveis usando algoritmos clássicos.” David Holland, administrador principal de sistemas do Wellcome Sanger Institute, que está trabalhando para criar o ambiente de computação de alto desempenho para simular um computador quântico, disse: “Apenas arranhamos a superfície da computação quântica e da pangenômica. Portanto, unir esses dois mundos é incrivelmente emocionante.

Não sabemos exatamente o que está por vir, mas vemos grandes oportunidades para novos avanços importantes. Estamos fazendo coisas hoje que esperamos que tornem o amanhã melhor.” David Yuan, líder de projeto da EMBL-EBI, disse: “Por um lado, estamos começando do zero porque ainda nem sabemos como representar um pangenoma em um ambiente de computação quântica. Se você comparar com os primeiros pousos na Lua, este projeto equivale a projetar um foguete e treinar os astronautas. Por outro lado, temos bases sólidas, baseadas em décadas de dados genômicos sistematicamente anotados, gerados por pesquisadores de todo o mundo e disponibilizados pelo EMBL-EBI. O facto de estarmos a utilizar este conhecimento para desenvolver a próxima geração de ferramentas para as ciências da vida é uma prova da importância dos dados abertos e da ciência colaborativa.” Os benefícios potenciais deste trabalho são enormes. A comparação de um genoma humano específico com o pangenoma humano – em vez do genoma humano de referência existente – fornece melhores insights sobre sua composição única. Isto será importante para impulsionar a medicina personalizada. Abordagens semelhantes para genomas bacterianos e virais apoiarão o rastreamento e a gestão de surtos de patógenos. Este projeto é financiado pelo Programa de Desafio Apoiado Wellcome Leap Quantum for Bio (Q4Bio).

[industriabigar]

Uma colaboração pioneira foi estabelecida para focar no uso da computação quântica para aprimorar a genômica. A equipe desenvolverá algoritmos para acelerar a análise de conjuntos de dados pangenômicos, o que poderá revolucionar a medicina personalizada e o gerenciamento de patógenos. Crédito: SciTechDaily.com Um novo projeto une especialistas líderes mundiais em Computação quântica Realização de computação usando fenômenos da mecânica quântica, como superposição e emaranhamento. Computação quântica e genômica para desenvolver novos métodos e algoritmos para processar dados biológicos. Os pesquisadores pretendem aproveitar a computação quântica para acelerar a genômica, melhorando nossa compreensão ADN DNA, ou ácido desoxirribonucleico, é uma molécula composta por duas longas cadeias de nucleotídeos que se enrolam para formar uma dupla hélice. É o material hereditário dos humanos e de quase todos os outros organismos que carrega instruções genéticas para o desenvolvimento, funcionamento, crescimento e reprodução. Quase todas as células do corpo de uma pessoa têm o mesmo DNA. A maior parte do DNA está localizada no núcleo da célula (onde é chamada de DNA nuclear), mas uma pequena quantidade de DNA também pode ser encontrada nas mitocôndrias (onde é chamada de DNA mitocondrial ou mtDNA). DNA e impulsionando avanços na medicina personalizada Foi formada uma nova colaboração, unindo uma equipe interdisciplinar líder mundial com habilidades em computação quântica, genômica e algoritmos avançados. O objetivo deles é enfrentar um dos problemas computacionais mais desafiadores da ciência genômica: construir, aumentar e analisar conjuntos de dados pangenômicos para grandes amostras populacionais. Seu projeto está na fronteira da pesquisa tanto na ciência biomédica quanto na computação quântica. O projeto, que envolve pesquisadores do Universidade de Cambridgeo Instituto Wellcome Sangere EMBL Instituto Europeu de Bioinformática (EMBL-EBI)recebeu até US$ 3,5 milhões para explorar o potencial da computação quântica para melhorias na saúde humana. A equipe pretende desenvolver algoritmos de computação quântica com potencial para acelerar a produção e análise de pangenomas – novas representações de sequências de DNA que capturam a diversidade populacional. Seus métodos serão projetados para funcionar em computadores quânticos emergentes. O projeto é um dos 12 selecionados mundialmente para o Programa de Desafio Apoiado Wellcome Leap Quantum for Bio (Q4Bio). Avanços na Genômica Desde o sequenciamento inicial do genoma humano há mais de duas décadas, a genômica revolucionou a ciência e a medicina. Menos de um por cento dos 6,4 mil milhões de letras do código do ADN diferem de um ser humano para outro, mas são essas diferenças genéticas que tornam cada um de nós único. Nosso código genético pode fornecer informações sobre nossa saúde, ajudar a diagnosticar doenças ou orientar tratamentos médicos. No entanto, a sequência do genoma humano de referência, com a qual o DNA humano sequenciado posteriormente é comparado, é baseada em dados de apenas algumas pessoas e não representa a diversidade humana. Os cientistas têm trabalhado para resolver este problema há mais de uma década e, em 2023, o primeira referência ao pangenoma humano foi produzido. Um pangenoma é uma coleção de muitas sequências genômicas diferentes que capturam a diversidade genética de uma população. Pangenomas poderiam potencialmente ser produzidos para todos espécies Uma espécie é um grupo de organismos vivos que compartilham um conjunto de características comuns e são capazes de procriar e produzir descendentes férteis. O conceito de espécie é importante na biologia, pois é usado para classificar e organizar a diversidade da vida. Existem diferentes formas de definir uma espécie, mas a mais amplamente aceita é o conceito biológico de espécie, que define uma espécie como um grupo de organismos que podem cruzar e produzir descendentes viáveis ​​na natureza. Esta definição é

amplamente utilizada na biologia evolutiva e na ecologia para identificar e classificar organismos vivos. O coronavírus 2 da síndrome respiratória aguda grave (SARS-CoV-2) é o nome oficial da cepa do vírus que causa a doença do coronavírus (COVID-19). Antes da adoção desse nome, ele era comumente referido como o novo coronavírus de 2019 (2019-nCoV), o coronavírus Wuhan ou o vírus Wuhan. Computação Quântica em Genômica A pangenômica, um novo domínio da ciência, exige altos níveis de poder computacional. Embora a estrutura do genoma de referência humano existente seja linear, os dados do pangenoma podem ser representados e analisados ​​como uma rede, chamada gráfico de sequência, que armazena a estrutura compartilhada das relações genéticas entre muitos genomas. Comparar genomas individuais subsequentes com o pangenoma envolve mapear uma rota para suas sequências através do gráfico. Neste novo projeto, a equipe pretende desenvolver abordagens de computação quântica com potencial para acelerar os principais processos de mapeamento de dados para nós gráficos e encontrar boas rotas através do gráfico. As tecnologias quânticas estão preparadas para revolucionar a computação de alto desempenho. A computação clássica armazena informações como bits, que são binários – 0 ou 1. No entanto, um computador quântico trabalha com partículas que podem estar em superposição de diferentes estados simultaneamente. Em vez de bits, as informações em um computador quântico são representadas por qubits (bits quânticos), que podem assumir o valor 0 ou 1, ou estar em um estado de superposição entre 0 e 1. Ele aproveita a mecânica quântica para permitir soluções para problemas que não são práticos de resolver usando computadores clássicos. Desafios e Perspectivas Futuras No entanto, o atual hardware de computador quântico é inerentemente sensível ao ruído e à decoerência, pelo que aumentá-lo apresenta um imenso desafio tecnológico. Embora tenham havido experiências e demonstrações emocionantes de prova de conceito, os computadores quânticos de hoje permanecem limitados em tamanho e poder computacional, o que restringe sua aplicação prática. Mas espera-se que avanços significativos em hardware quântico surjam nos próximos três a cinco anos. O Wellcome Leap Q4Bio Challenge é baseado na premissa de que os primeiros dias de qualquer novo método computacional avançarão e se beneficiarão mais do codesenvolvimento de aplicativos, software e hardware – permitindo otimizações com sistemas iniciais ainda não generalizáveis. Com base em métodos de genómica computacional de última geração, a equipa irá desenvolver, simular e depois implementar novos algoritmos quânticos, utilizando dados reais. Os algoritmos e métodos serão testados e refinados inicialmente em poderosos ambientes de computação de alto desempenho (HPC) existentes, que serão usados ​​como simulações do hardware de computação quântica esperado. Eles testarão algoritmos primeiro usando pequenos trechos de sequência de DNA, trabalhando até o processamento de sequências genômicas relativamente pequenas, como o SARS-CoV-2, antes de passar para o genoma humano, muito maior. Perspectivas da equipe Sergii Strelchuk, investigador principal do projeto do Departamento de Matemática Aplicada e Física Teórica da Universidade de Cambridge, disse: “A estrutura de muitos problemas desafiadores em genômica computacional e pangenômica em particular os torna candidatos adequados para acelerações prometidas pela computação quântica. . Estamos em uma jornada emocionante para desenvolver e implantar algoritmos quânticos adaptados a dados genômicos para obter novos insights, que são inatingíveis usando algoritmos clássicos.” David Holland, administrador principal de sistemas do Wellcome Sanger Institute, que está trabalhando para criar o ambiente de computação de alto desempenho para simular um computador quântico, disse: “Apenas arranhamos a superfície da computação quântica e da pangenômica. Portanto, unir esses dois mundos é incrivelmente emocionante.

Não sabemos exatamente o que está por vir, mas vemos grandes oportunidades para novos avanços importantes. Estamos fazendo coisas hoje que esperamos que tornem o amanhã melhor.” David Yuan, líder de projeto da EMBL-EBI, disse: “Por um lado, estamos começando do zero porque ainda nem sabemos como representar um pangenoma em um ambiente de computação quântica. Se você comparar com os primeiros pousos na Lua, este projeto equivale a projetar um foguete e treinar os astronautas. Por outro lado, temos bases sólidas, baseadas em décadas de dados genômicos sistematicamente anotados, gerados por pesquisadores de todo o mundo e disponibilizados pelo EMBL-EBI. O facto de estarmos a utilizar este conhecimento para desenvolver a próxima geração de ferramentas para as ciências da vida é uma prova da importância dos dados abertos e da ciência colaborativa.” Os benefícios potenciais deste trabalho são enormes. A comparação de um genoma humano específico com o pangenoma humano – em vez do genoma humano de referência existente – fornece melhores insights sobre sua composição única. Isto será importante para impulsionar a medicina personalizada. Abordagens semelhantes para genomas bacterianos e virais apoiarão o rastreamento e a gestão de surtos de patógenos. Este projeto é financiado pelo Programa de Desafio Apoiado Wellcome Leap Quantum for Bio (Q4Bio).

[gwsnet]

Uma colaboração pioneira foi estabelecida para focar no uso da computação quântica para aprimorar a genômica. A equipe desenvolverá algoritmos para acelerar a análise de conjuntos de dados pangenômicos, o que poderá revolucionar a medicina personalizada e o gerenciamento de patógenos. Crédito: SciTechDaily.com Um novo projeto une especialistas líderes mundiais em Computação quântica Realização de computação usando fenômenos da mecânica quântica, como superposição e emaranhamento. Computação quântica e genômica para desenvolver novos métodos e algoritmos para processar dados biológicos. Os pesquisadores pretendem aproveitar a computação quântica para acelerar a genômica, melhorando nossa compreensão ADN DNA, ou ácido desoxirribonucleico, é uma molécula composta por duas longas cadeias de nucleotídeos que se enrolam para formar uma dupla hélice. É o material hereditário dos humanos e de quase todos os outros organismos que carrega instruções genéticas para o desenvolvimento, funcionamento, crescimento e reprodução. Quase todas as células do corpo de uma pessoa têm o mesmo DNA. A maior parte do DNA está localizada no núcleo da célula (onde é chamada de DNA nuclear), mas uma pequena quantidade de DNA também pode ser encontrada nas mitocôndrias (onde é chamada de DNA mitocondrial ou mtDNA). DNA e impulsionando avanços na medicina personalizada Foi formada uma nova colaboração, unindo uma equipe interdisciplinar líder mundial com habilidades em computação quântica, genômica e algoritmos avançados. O objetivo deles é enfrentar um dos problemas computacionais mais desafiadores da ciência genômica: construir, aumentar e analisar conjuntos de dados pangenômicos para grandes amostras populacionais. Seu projeto está na fronteira da pesquisa tanto na ciência biomédica quanto na computação quântica. O projeto, que envolve pesquisadores do Universidade de Cambridgeo Instituto Wellcome Sangere EMBL Instituto Europeu de Bioinformática (EMBL-EBI)recebeu até US$ 3,5 milhões para explorar o potencial da computação quântica para melhorias na saúde humana. A equipe pretende desenvolver algoritmos de computação quântica com potencial para acelerar a produção e análise de pangenomas – novas representações de sequências de DNA que capturam a diversidade populacional. Seus métodos serão projetados para funcionar em computadores quânticos emergentes. O projeto é um dos 12 selecionados mundialmente para o Programa de Desafio Apoiado Wellcome Leap Quantum for Bio (Q4Bio). Avanços na Genômica Desde o sequenciamento inicial do genoma humano há mais de duas décadas, a genômica revolucionou a ciência e a medicina. Menos de um por cento dos 6,4 mil milhões de letras do código do ADN diferem de um ser humano para outro, mas são essas diferenças genéticas que tornam cada um de nós único. Nosso código genético pode fornecer informações sobre nossa saúde, ajudar a diagnosticar doenças ou orientar tratamentos médicos. No entanto, a sequência do genoma humano de referência, com a qual o DNA humano sequenciado posteriormente é comparado, é baseada em dados de apenas algumas pessoas e não representa a diversidade humana. Os cientistas têm trabalhado para resolver este problema há mais de uma década e, em 2023, o primeira referência ao pangenoma humano foi produzido. Um pangenoma é uma coleção de muitas sequências genômicas diferentes que capturam a diversidade genética de uma população. Pangenomas poderiam potencialmente ser produzidos para todos espécies Uma espécie é um grupo de organismos vivos que compartilham um conjunto de características comuns e são capazes de procriar e produzir descendentes férteis. O conceito de espécie é importante na biologia, pois é usado para classificar e organizar a diversidade da vida. Existem diferentes formas de definir uma espécie, mas a mais amplamente aceita é o conceito biológico de espécie, que define uma espécie como um grupo de organismos que podem cruzar e produzir descendentes viáveis ​​na natureza. Esta definição é

amplamente utilizada na biologia evolutiva e na ecologia para identificar e classificar organismos vivos. O coronavírus 2 da síndrome respiratória aguda grave (SARS-CoV-2) é o nome oficial da cepa do vírus que causa a doença do coronavírus (COVID-19). Antes da adoção desse nome, ele era comumente referido como o novo coronavírus de 2019 (2019-nCoV), o coronavírus Wuhan ou o vírus Wuhan. Computação Quântica em Genômica A pangenômica, um novo domínio da ciência, exige altos níveis de poder computacional. Embora a estrutura do genoma de referência humano existente seja linear, os dados do pangenoma podem ser representados e analisados ​​como uma rede, chamada gráfico de sequência, que armazena a estrutura compartilhada das relações genéticas entre muitos genomas. Comparar genomas individuais subsequentes com o pangenoma envolve mapear uma rota para suas sequências através do gráfico. Neste novo projeto, a equipe pretende desenvolver abordagens de computação quântica com potencial para acelerar os principais processos de mapeamento de dados para nós gráficos e encontrar boas rotas através do gráfico. As tecnologias quânticas estão preparadas para revolucionar a computação de alto desempenho. A computação clássica armazena informações como bits, que são binários – 0 ou 1. No entanto, um computador quântico trabalha com partículas que podem estar em superposição de diferentes estados simultaneamente. Em vez de bits, as informações em um computador quântico são representadas por qubits (bits quânticos), que podem assumir o valor 0 ou 1, ou estar em um estado de superposição entre 0 e 1. Ele aproveita a mecânica quântica para permitir soluções para problemas que não são práticos de resolver usando computadores clássicos. Desafios e Perspectivas Futuras No entanto, o atual hardware de computador quântico é inerentemente sensível ao ruído e à decoerência, pelo que aumentá-lo apresenta um imenso desafio tecnológico. Embora tenham havido experiências e demonstrações emocionantes de prova de conceito, os computadores quânticos de hoje permanecem limitados em tamanho e poder computacional, o que restringe sua aplicação prática. Mas espera-se que avanços significativos em hardware quântico surjam nos próximos três a cinco anos. O Wellcome Leap Q4Bio Challenge é baseado na premissa de que os primeiros dias de qualquer novo método computacional avançarão e se beneficiarão mais do codesenvolvimento de aplicativos, software e hardware – permitindo otimizações com sistemas iniciais ainda não generalizáveis. Com base em métodos de genómica computacional de última geração, a equipa irá desenvolver, simular e depois implementar novos algoritmos quânticos, utilizando dados reais. Os algoritmos e métodos serão testados e refinados inicialmente em poderosos ambientes de computação de alto desempenho (HPC) existentes, que serão usados ​​como simulações do hardware de computação quântica esperado. Eles testarão algoritmos primeiro usando pequenos trechos de sequência de DNA, trabalhando até o processamento de sequências genômicas relativamente pequenas, como o SARS-CoV-2, antes de passar para o genoma humano, muito maior. Perspectivas da equipe Sergii Strelchuk, investigador principal do projeto do Departamento de Matemática Aplicada e Física Teórica da Universidade de Cambridge, disse: “A estrutura de muitos problemas desafiadores em genômica computacional e pangenômica em particular os torna candidatos adequados para acelerações prometidas pela computação quântica. . Estamos em uma jornada emocionante para desenvolver e implantar algoritmos quânticos adaptados a dados genômicos para obter novos insights, que são inatingíveis usando algoritmos clássicos.” David Holland, administrador principal de sistemas do Wellcome Sanger Institute, que está trabalhando para criar o ambiente de computação de alto desempenho para simular um computador quântico, disse: “Apenas arranhamos a superfície da computação quântica e da pangenômica. Portanto, unir esses dois mundos é incrivelmente emocionante.

Não sabemos exatamente o que está por vir, mas vemos grandes oportunidades para novos avanços importantes. Estamos fazendo coisas hoje que esperamos que tornem o amanhã melhor.” David Yuan, líder de projeto da EMBL-EBI, disse: “Por um lado, estamos começando do zero porque ainda nem sabemos como representar um pangenoma em um ambiente de computação quântica. Se você comparar com os primeiros pousos na Lua, este projeto equivale a projetar um foguete e treinar os astronautas. Por outro lado, temos bases sólidas, baseadas em décadas de dados genômicos sistematicamente anotados, gerados por pesquisadores de todo o mundo e disponibilizados pelo EMBL-EBI. O facto de estarmos a utilizar este conhecimento para desenvolver a próxima geração de ferramentas para as ciências da vida é uma prova da importância dos dados abertos e da ciência colaborativa.” Os benefícios potenciais deste trabalho são enormes. A comparação de um genoma humano específico com o pangenoma humano – em vez do genoma humano de referência existente – fornece melhores insights sobre sua composição única. Isto será importante para impulsionar a medicina personalizada. Abordagens semelhantes para genomas bacterianos e virais apoiarão o rastreamento e a gestão de surtos de patógenos. Este projeto é financiado pelo Programa de Desafio Apoiado Wellcome Leap Quantum for Bio (Q4Bio).

[sallopes]

Bases nitrogenadas: DNA e RNA

As bases nitrogenadas são componentes essenciais dos ácidos nucleicos DNA (ácido desoxirribonucleico) e RNA (ácido ribonucleico). Elas são responsáveis pela codificação e transmissão das informações genéticas.

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Existem quatro bases nitrogenadas comuns encontradas no DNA: adenina (A), timina (T), citosina (C) e guanina (G). No RNA, a timina é substituída pela uracila (U). Portanto, as bases nitrogenadas encontradas no RNA são adenina (A), uracila (U), citosina (C) e guanina (G).

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A adenina (A) e a guanina (G) são bases nitrogenadas chamadas de purinas, caracterizadas por terem uma estrutura de anel duplo. A citosina (C), a timina (T) e a uracila (U) são bases nitrogenadas chamadas de pirimidinas, que possuem uma estrutura de anel simples.

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No DNA, as bases nitrogenadas são combinadas em pares complementares através de ligações de hidrogênio: adenina (A) sempre se liga à timina (T) e citosina (C) sempre se liga à guanina (G). Essa relação de pareamento complementar é fundamental para a replicação e transcrição do DNA.

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No RNA, a base uracila (U) substitui a timina (T) encontrada no DNA. Assim, no RNA, a adenina (A) se liga à uracila (U), e a citosina (C) se liga à guanina (G).

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Essas bases nitrogenadas e suas combinações formam a estrutura da dupla hélice do DNA, permitindo o armazenamento e a transmissão das informações genéticas. No RNA, elas estão envolvidas na síntese de proteínas e no processo de expressão gênica.

[mardelivros]

Cientistas encontram nova forma de o câncer se desenvolver: a duplicação completa do genoma

Uma equipe de pesquisadores, liderada por Elisa Oricchio, da EPFL (Escola Politécnica Federal de Lausanne), e Giovanni Ciriello, da Universidade de Lausanne (UNIL), ambas localizadas na Suíça, descobriram um novo modo de desenvolvimento do câncer: a duplicação completa do genoma modifica a organização do DNA no espaço 3D, o que leva à ativação de oncogenes responsáveis ​​pelo desenvolvimento do câncer. Genoma é a sequência completa de DNA (ácido desoxirribonucleico) de um organismo, ou seja, o conjunto de todos os genes de um ser vivo. Estudar o genoma é como estudar a anatomia molecular de uma espécie. Uma única célula contém de 2 a 3 metros de DNA, o que significa que a única maneira de armazená-lo é envolvê-lo em bobinas apertadas. A solução é a cromatina: um complexo de DNA enrolado em proteínas chamadas histonas. No espaço 3D, esse complexo é gradualmente dobrado em uma organização multicamada composta de loops, domínios e compartimentos, que constituem o que chamamos de cromossomos. A organização da cromatina está intimamente ligada à expressão gênica e ao bom funcionamento da célula, portanto qualquer problema na estrutura da cromatina pode ter efeitos adversos, inclusive o desenvolvimento de câncer. Um evento comum em cerca de 30% dos cânceres humanos é a duplicação completa do genoma, um processo no qual todos os cromossomos de uma célula são duplicados. A duplicação de todo o genoma leva à instabilidade genômica dentro da célula, o que pode levar a alterações cromossômicas e outras mutações que contribuem para o desenvolvimento do câncer. A equipe estudou células que não possuem o gene supressor de tumor p53, que as expõe à duplicação completa do genoma. Descobriram que a duplicação completa do genoma leva à diminuição da segregação de elementos estruturais da cromatina, como loops, domínios e compartimentos, o que interrompe sua organização minuciosa na célula. Segundo Oricchio, isso resulta em uma mistura de material genético que normalmente se separa, mudando a posição das regiões genômicas no espaço 3D. Este fenômeno é chamado de “reposicionamento de sub compartimento”, o que abre caminho para a ativação de oncogenes, genes que contribuem para o desenvolvimento do câncer. Os pesquisadores também descobriram que os efeitos da duplicação do genoma inteiro na organização da cromatina são amplamente independentes das alterações cromossômicas. Em outras palavras, a perda da segregação da cromatina e a instabilidade cromossômica são mecanismos complementares que atuam em conjunto para promover o desenvolvimento do câncer. O trabalho, publicado na revista Nature, lança uma nova luz sobre o papel da duplicação completa do genoma e da organização da cromatina no desenvolvimento do câncer. No futuro, perfis moleculares de célula única altamente multiplexados, combinados com tecnologias de código de barras e novas abordagens computacionais, podem fornecer informações sobre o papel desempenhado pela desorganização da estrutura 3D da cromatina na transformação de uma célula em uma célula cancerosa. Read the full article

[sucede-es]

Inspirado en la forma de doble hélice del ADN responsable de todos los organismos vivos, este es el enrejado de ADN de la tienda de Etsy ThePlantyPrint. Cuenta con una hebra de ácido desoxirribonucleico impreso en 3D diseñado para que las plantas trepadoras sigan subiendo en lugar de simplemente caerse.

[cchiroque]

#HoyEnLaHistoria En 1953, se descubría la estructura química del ADN.

El 28 de febrero de 1953, los científicos de la Universidad de Cambridge, James D. Watson y Frances H.C. Crick, anunciaron el descubrimiento de la estructura de doble hélice del ADN.

El ácido desoxirribonucleico, conocido como ADN, fue descubierto en 1869, pero recién en 1943 se demostró su rol clave en la determinación de la herencia genética.

En la década de 1950, muchos científicos intentaron averiguar la estructura de esta molécula, entre ellos el químico californiano Linus Pauling, quien propuso un modelo incorrecto a comienzos de 1953.

En la mañana del 28 de febrero de ese año, Watson y Crick determinaron que la estructura del ADN es un polímero de doble hélice o una espiral de dos hebras enrolladas entre sí, cada una de ellas conteniendo una larga cadena de nucleótidos.

El descubrimiento de Watson y Crick fue anunciado oficialmente el 25 de abril de 1953, con la publicación de su artículo en la revista científica Nature.

A partir de allí se sucedieron numerosos e importantes avances en el estudio de la biología y la medicina, entre ellos los alimentos genéticamente modificados, el diseño de tratamientos para enfermedades tales como el SIDA y la capacidad de detectar enfermedades hereditarias. https://latam.historyplay.tv/hoy-en-la-historia/28/02

[vilaoperaria]

Uma colaboração pioneira foi estabelecida para focar no uso da computação quântica para aprimorar a genômica. A equipe desenvolverá algoritmos para acelerar a análise de conjuntos de dados pangenômicos, o que poderá revolucionar a medicina personalizada e o gerenciamento de patógenos. Crédito: SciTechDaily.com Um novo projeto une especialistas líderes mundiais em Computação quântica Realização de computação usando fenômenos da mecânica quântica, como superposição e emaranhamento. Computação quântica e genômica para desenvolver novos métodos e algoritmos para processar dados biológicos. Os pesquisadores pretendem aproveitar a computação quântica para acelerar a genômica, melhorando nossa compreensão ADN DNA, ou ácido desoxirribonucleico, é uma molécula composta por duas longas cadeias de nucleotídeos que se enrolam para formar uma dupla hélice. É o material hereditário dos humanos e de quase todos os outros organismos que carrega instruções genéticas para o desenvolvimento, funcionamento, crescimento e reprodução. Quase todas as células do corpo de uma pessoa têm o mesmo DNA. A maior parte do DNA está localizada no núcleo da célula (onde é chamada de DNA nuclear), mas uma pequena quantidade de DNA também pode ser encontrada nas mitocôndrias (onde é chamada de DNA mitocondrial ou mtDNA). DNA e impulsionando avanços na medicina personalizada Foi formada uma nova colaboração, unindo uma equipe interdisciplinar líder mundial com habilidades em computação quântica, genômica e algoritmos avançados. O objetivo deles é enfrentar um dos problemas computacionais mais desafiadores da ciência genômica: construir, aumentar e analisar conjuntos de dados pangenômicos para grandes amostras populacionais. Seu projeto está na fronteira da pesquisa tanto na ciência biomédica quanto na computação quântica. O projeto, que envolve pesquisadores do Universidade de Cambridgeo Instituto Wellcome Sangere EMBL Instituto Europeu de Bioinformática (EMBL-EBI)recebeu até US$ 3,5 milhões para explorar o potencial da computação quântica para melhorias na saúde humana. A equipe pretende desenvolver algoritmos de computação quântica com potencial para acelerar a produção e análise de pangenomas – novas representações de sequências de DNA que capturam a diversidade populacional. Seus métodos serão projetados para funcionar em computadores quânticos emergentes. O projeto é um dos 12 selecionados mundialmente para o Programa de Desafio Apoiado Wellcome Leap Quantum for Bio (Q4Bio). Avanços na Genômica Desde o sequenciamento inicial do genoma humano há mais de duas décadas, a genômica revolucionou a ciência e a medicina. Menos de um por cento dos 6,4 mil milhões de letras do código do ADN diferem de um ser humano para outro, mas são essas diferenças genéticas que tornam cada um de nós único. Nosso código genético pode fornecer informações sobre nossa saúde, ajudar a diagnosticar doenças ou orientar tratamentos médicos. No entanto, a sequência do genoma humano de referência, com a qual o DNA humano sequenciado posteriormente é comparado, é baseada em dados de apenas algumas pessoas e não representa a diversidade humana. Os cientistas têm trabalhado para resolver este problema há mais de uma década e, em 2023, o primeira referência ao pangenoma humano foi produzido. Um pangenoma é uma coleção de muitas sequências genômicas diferentes que capturam a diversidade genética de uma população. Pangenomas poderiam potencialmente ser produzidos para todos espécies Uma espécie é um grupo de organismos vivos que compartilham um conjunto de características comuns e são capazes de procriar e produzir descendentes férteis. O conceito de espécie é importante na biologia, pois é usado para classificar e organizar a diversidade da vida. Existem diferentes formas de definir uma espécie, mas a mais amplamente aceita é o conceito biológico de espécie, que define uma espécie como um grupo de organismos que podem cruzar e produzir descendentes viáveis ​​na natureza. Esta definição é

amplamente utilizada na biologia evolutiva e na ecologia para identificar e classificar organismos vivos. O coronavírus 2 da síndrome respiratória aguda grave (SARS-CoV-2) é o nome oficial da cepa do vírus que causa a doença do coronavírus (COVID-19). Antes da adoção desse nome, ele era comumente referido como o novo coronavírus de 2019 (2019-nCoV), o coronavírus Wuhan ou o vírus Wuhan. Computação Quântica em Genômica A pangenômica, um novo domínio da ciência, exige altos níveis de poder computacional. Embora a estrutura do genoma de referência humano existente seja linear, os dados do pangenoma podem ser representados e analisados ​​como uma rede, chamada gráfico de sequência, que armazena a estrutura compartilhada das relações genéticas entre muitos genomas. Comparar genomas individuais subsequentes com o pangenoma envolve mapear uma rota para suas sequências através do gráfico. Neste novo projeto, a equipe pretende desenvolver abordagens de computação quântica com potencial para acelerar os principais processos de mapeamento de dados para nós gráficos e encontrar boas rotas através do gráfico. As tecnologias quânticas estão preparadas para revolucionar a computação de alto desempenho. A computação clássica armazena informações como bits, que são binários – 0 ou 1. No entanto, um computador quântico trabalha com partículas que podem estar em superposição de diferentes estados simultaneamente. Em vez de bits, as informações em um computador quântico são representadas por qubits (bits quânticos), que podem assumir o valor 0 ou 1, ou estar em um estado de superposição entre 0 e 1. Ele aproveita a mecânica quântica para permitir soluções para problemas que não são práticos de resolver usando computadores clássicos. Desafios e Perspectivas Futuras No entanto, o atual hardware de computador quântico é inerentemente sensível ao ruído e à decoerência, pelo que aumentá-lo apresenta um imenso desafio tecnológico. Embora tenham havido experiências e demonstrações emocionantes de prova de conceito, os computadores quânticos de hoje permanecem limitados em tamanho e poder computacional, o que restringe sua aplicação prática. Mas espera-se que avanços significativos em hardware quântico surjam nos próximos três a cinco anos. O Wellcome Leap Q4Bio Challenge é baseado na premissa de que os primeiros dias de qualquer novo método computacional avançarão e se beneficiarão mais do codesenvolvimento de aplicativos, software e hardware – permitindo otimizações com sistemas iniciais ainda não generalizáveis. Com base em métodos de genómica computacional de última geração, a equipa irá desenvolver, simular e depois implementar novos algoritmos quânticos, utilizando dados reais. Os algoritmos e métodos serão testados e refinados inicialmente em poderosos ambientes de computação de alto desempenho (HPC) existentes, que serão usados ​​como simulações do hardware de computação quântica esperado. Eles testarão algoritmos primeiro usando pequenos trechos de sequência de DNA, trabalhando até o processamento de sequências genômicas relativamente pequenas, como o SARS-CoV-2, antes de passar para o genoma humano, muito maior. Perspectivas da equipe Sergii Strelchuk, investigador principal do projeto do Departamento de Matemática Aplicada e Física Teórica da Universidade de Cambridge, disse: “A estrutura de muitos problemas desafiadores em genômica computacional e pangenômica em particular os torna candidatos adequados para acelerações prometidas pela computação quântica. . Estamos em uma jornada emocionante para desenvolver e implantar algoritmos quânticos adaptados a dados genômicos para obter novos insights, que são inatingíveis usando algoritmos clássicos.” David Holland, administrador principal de sistemas do Wellcome Sanger Institute, que está trabalhando para criar o ambiente de computação de alto desempenho para simular um computador quântico, disse: “Apenas arranhamos a superfície da computação quântica e da pangenômica. Portanto, unir esses dois mundos é incrivelmente emocionante.

Não sabemos exatamente o que está por vir, mas vemos grandes oportunidades para novos avanços importantes. Estamos fazendo coisas hoje que esperamos que tornem o amanhã melhor.” David Yuan, líder de projeto da EMBL-EBI, disse: “Por um lado, estamos começando do zero porque ainda nem sabemos como representar um pangenoma em um ambiente de computação quântica. Se você comparar com os primeiros pousos na Lua, este projeto equivale a projetar um foguete e treinar os astronautas. Por outro lado, temos bases sólidas, baseadas em décadas de dados genômicos sistematicamente anotados, gerados por pesquisadores de todo o mundo e disponibilizados pelo EMBL-EBI. O facto de estarmos a utilizar este conhecimento para desenvolver a próxima geração de ferramentas para as ciências da vida é uma prova da importância dos dados abertos e da ciência colaborativa.” Os benefícios potenciais deste trabalho são enormes. A comparação de um genoma humano específico com o pangenoma humano – em vez do genoma humano de referência existente – fornece melhores insights sobre sua composição única. Isto será importante para impulsionar a medicina personalizada. Abordagens semelhantes para genomas bacterianos e virais apoiarão o rastreamento e a gestão de surtos de patógenos. Este projeto é financiado pelo Programa de Desafio Apoiado Wellcome Leap Quantum for Bio (Q4Bio).

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Como descobrir meu DNA operacional como Trader?

Se voltarmos às aulas de biologia, lembraremos que o DNA ou ácido desoxirribonucleico é um composto orgânico que, sequenciado, forma nossos genes. Esse conjunto confere a todos os seres vivos e, até mesmo a alguns vírus, características únicas que os tornam distintos de todos os demais seres.

Tomamos emprestado esse conceito e denominamos DNA Operacional aquele conjunto de características que tornam o profissional de trading único, distinto e singular.

Na arte, também é possível reconhecer esse aspecto de exclusividade, mas com um nome diferente: chama-se estilo. Mesmo que você veja um quadro sem saber quem o produziu, será capaz de reconhecer a autoria da obra apenas pelas suas características estéticas. Obras de Van Gogh, Jackson Pollock, Picasso ou Miró são reconhecidas mundialmente por seu estilo singular que se torna quase uma assinatura do autor.

Embora no mundo artístico seja mais fácil reconhecer um estilo, em toda profissão é possível alcançar esse estágio em que as pessoas se distinguem e se destacam por conta de seu desempenho único.

No trading não é diferente. À medida que o tempo passa e a experiência se acumula, o trader começa a criar seu próprio jeito de operar, e o faz a partir de todas as técnicas que conhece, de sua vivência no mercado, de sua convivência com outras pessoas e, até mesmo, de outras profissões que porventura tenha exercido. Nesse estágio, ele chega a se confundir com seu trabalho, ele é o próprio trabalho. Seu desempenho é único e ninguém será capaz de copiá-lo.

O estilo ou DNA Operacional é próprio de cada um. Por mais que tentemos reproduzir o jeito de alguém operar, nada trará tanto sucesso quanto encontrar o nosso próprio DNA Operacional.

Isso ocorre porque, por mais que a teoria e os fundamentos do trading sejam os mesmos, e por mais que o mercado seja igual para todo mundo, o trader é constituído não apenas de seu conhecimento técnico, mas também por toda sua vivência como ser humano.

Toda sua formação pessoal, moral, social, intelectual compõe seu sistema de crenças, valores e também o seu modo de pensar, agir e reagir aos eventos. Isso se reflete em suas atitudes e nas decisões que toma. E, como as experiências de cada um são únicas, jamais haverá dois traders exatamente iguais. Cada um terá um estilo operacional único e distinto de todos os outros traders, ainda que se utilizem da mesma técnica, do mesmo setup.

Estilo próprio é algo que está diretamente ligado à criatividade. Resta-nos entender o que é a criatividade.

A definição mais conhecida de criatividade é a capacidade de efetuar conexões entre ideias de uma forma inédita ou inusitada com o objetivo de resolver problemas.

Quando, por exemplo, você está fazendo chocolate quente e se lembra que o amido de milho – aquele que sua mãe ou esposa usa para fazer molho branco – tem a propriedade de engrossar o leite, e resolve colocar um pouco dele no seu chocolate para engrossá-lo, está sendo criativo. Você foi capaz de ligar a ideia do leite mais espesso utilizado no molho com o leite mais espesso para deixar o chocolate um pouquinho mais gostoso.

Em qualquer área, é possível ser criativo e, para isso, é necessário apenas que você possua uma boa base de conhecimento armazenada na sua cabeça. E como você faz isso? Expondo-se a muita informação.

Você já deve ter percebido que uma das atividades a que um trader mais se dedica é estudar. É característica dos traders de sucesso a curiosidade, o interesse, a vontade de saber, de estudar. Essa propensão leva a pessoa naturalmente a expor-se constantemente a todo tipo de conhecimento. E, se ela for realmente curiosa em relação à vida, certamente terá interesse por muitas outras coisas.

Quanto mais coisas ela armazenar em sua memória, mais bloquinhos de informação estarão disponíveis para serem combinados de uma maneira inusitada, do mesmo modo como você combinou e uniu o bloquinho do amido de milho, o bloquinho do leite espesso e o bloquinho do chocolate quente.

Transportando esse exemplo para o mundo do trading, ser criativo é saber combinar técnicas, visão de mercado, gestão de risco, gestão financeira e domínio psicológico de formas inusitadas para, dada uma determinada situação ou problema, ser capaz de encontrar uma solução que gere os resultados desejados. E você só será capaz disso depois que tiver estudado muito, praticado muito e tentado muito.

No início, quando tudo ainda é obscuro e incerto, é interessante conhecer vários estilos operacionais de traders que já tenham alcançado a consistência. No entanto, com o tempo, o ideal é que deixemos de seguir essas pessoas para que possamos abrir espaço para o desenvolvimento do nosso próprio estilo. Não adianta querer copiar o estilo do outro – cada um é cada um.

Mas você também não precisa preocupar-se em desenvolver um estilo próprio logo no início da carreira. O próprio processo de desenvolvimento de sua aprendizagem e de sua evolução como trader o levarão à descoberta do seu DNA Operacional. O importante é deixar fluir enquanto se dedica aos estudos e à prática das operações.

Você deve também ter em mente que isso tudo leva bastante tempo. Construir esse verdadeiro banco de dados mental levará tempo. Depois do contato inicial com determinada técnica ou conhecimento novo, você deverá memorizar, praticar, errar, corrigir o erro, acertar algumas vezes, alcançar novos patamares de utilização daquilo, até dominar aquele assunto, conhecimento ou técnica. E tudo isso deverá ser feito para cada coisa nova que você aprender, ou seja, o processo será demorado.

Por isso, além do seu DNA Operacional, procure também cultivar a paciência, a persistência e a motivação. Elas serão as ferramentas de base que permitirão que você alcance o sucesso desejado.

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