#saúde mitocondrial

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Exercício Físico e a Reversão do Envelhecimento Precoce e Disfunção Metabólica em Pessoas Obesas

A obesidade é um dos maiores desafios de saúde pública no mundo moderno. Além dos problemas estéticos, a obesidade está diretamente ligada a uma série de doenças crônicas, incluindo diabetes tipo 2, doenças cardiovasculares e até o envelhecimento precoce das células do sistema imunológico. No entanto, um estudo recente da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp), apoiado pela FAPESP, trouxe…

[portaldenutricao]

Complexo B e Mitocôndrias

Se houver carência de uma única vitamina do complexo B, a produção energética mitocondrial fica comprometida. Para a produção de coenzimas mitocondriais como a coenzima Q10 e o ácido lipoico, necessitamos de S-adenosilmetionina (SAME) que pode ser produzido à partir da remetilação da homocisteína, processo que depende de B2, B3, B6, B9 e B12. Sem essas vitaminas envolvidas na metilação somado à…

[puravibenamastes-blog]

Estudo identifica 51 mutações que podem ajudar no diagnóstico de esclerose lateral amiotrófica

Usando técnicas de sequenciamento, pesquisadores conseguiram associar 51 mutações identificadas no genoma mitocondrial à esclerose lateral amiotrófica (ELA), doença incurável que afeta o sistema nervoso provocando degeneração progressiva e paralisia motora irreversível. Leia mais (09/14/2024 – 07h00) Artigo Folha de S.Paulo – Equilíbrio e Saúde – Principal Pulicado em https://ift.tt/bfjFPgD

[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

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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).

[infisioesthetic]

Fotobiomodulação no tratamento da depressão

Fotobiomodulação no tratamento da depressão. Antes de tudo, é imprescindível reconhecer que a depressão é uma condição complexa que afeta milhões de pessoas mundialmente. Primordialmente, é uma doença que compromete a qualidade de vida e requer um tratamento multifacetado. Antecipadamente, é com entusiasmo que apresentamos a Fotobiomodulação, uma técnica que, à primeira vista, pode parecer futurista, mas que já está fundamentada em bases científicas sólidas. O Que é a Fotobiomodulação? Primeiramente, devemos entender o que está por trás desta terapia. Fotobiomodulação é o processo pelo qual se utiliza luz não térmica para desencadear respostas fotofísicas e fotoquímicas nos tecidos vivos. Em primeiro lugar, é importante salientar que, ao passo que esta técnica avança, o seu potencial terapêutico no tratamento de transtornos de humor, como a depressão, torna-se cada vez mais evidente. O Impacto da Luz no Cérebro Desde já, é fundamental apreciar que a luz tem o poder de transcender sua função primária de iluminação. Em seguida, ao adentrar o tecido cerebral, ela age constantemente em nível celular, potencializando a produção de ATP e melhorando a performance mitocondrial. Eventualmente, isso pode levar a uma melhoria nos sintomas depressivos, já que o cérebro exige grandes quantidades de energia para regular o humor e as emoções. A Fotobiomodulação Como Alternativa Terapêutica Atualmente, temos visto um crescente interesse por alternativas não farmacológicas para o tratamento da depressão. Nesse ínterim, estudos têm sugerido que a Fotobiomodulação pode agir não apenas reduzindo a inflamação, mas também promovendo a neurogênese. Ou seja, ao mesmo tempo em que combate aspectos negativos, encoraja processos regenerativos no cérebro. Serviços Avançados na Infisioesthetic Fotobiomodulação no tratamento da depressão. Agora, apresentamos os serviços de vanguarda disponíveis na Infisioesthetic. Aqui, a Ozonioterapia, por exemplo, é frequentemente combinada com a Fotobiomodulação para maximizar os efeitos benéficos, oferecendo aos pacientes o que há de mais avançado em termos de tratamento. Multidisciplinaridade em Foco Anteriormente, enfocávamos em tratamentos isolados, mas atualmente sabemos que a chave para o sucesso terapêutico é uma abordagem integrada. Por isso, além da Fotobiomodulação, oferecemos: - Fisioterapia: Recuperação funcional com técnicas avançadas. - Acupuntura: Milenar e sempre atual, um pilar para o equilíbrio. - Ozonio Terapia: Oxigenação e revitalização de tecidos. - Ventosaterapia: Alívio e bem-estar através de técnicas ancestrais. Benefícios Além da Depressão Sobretudo, é crucial reconhecer a ampla aplicabilidade da Fotobiomodulação, que se estende para além da depressão, abarcando: - Dores Musculares e Articulares: Alívio e recuperação melhorados. - Dermatologia: Regeneração e saúde da pele. - Saúde Bucal: Tratamentos inovadores para a boca. - Saúde Capilar: Estímulo ao crescimento e fortalecimento dos cabelos. - Neurologia: Apoio no tratamento de doenças do sistema nervoso. - Tratamento de Feridas: Cicatrização acelerada. - Inflamação e Dores Crônicas: Redução efetiva da dor.

tratamento com Fotobiomodulação em americana

Conclusão: A Luz que Guia para a Saúde Finalmente, é com orgulho que a Infisioesthetic serve de farol na jornada rumo ao bem-estar. Frequentemente atualizados com as últimas descobertas, nossos profissionais estão sempre prontos para lhe oferecer um atendimento personalizado. Se você ou alguém próximo está em busca de novos caminhos para lidar com a depressão, entre em contato conosco e descubra como a Fotobiomodulação pode ser a chave para uma vida mais plena e feliz. Read the full article

[diegochiarachaves]

A ozonioterapia é uma metodologia aprovada e aplicada em vários países, para várias finalidades clínicas, incluindo as lesões de membros inferiores, como as úlceras venosas. No Brasil, a odontologia já utiliza esse recurso amplamente. Em 2018, através da portaria 702 do Ministério da Saúde, a ozonioterapia foi regulamentada como Prática Integrativa, para os pacientes do SUS em algumas situações muito específicas e sob caráter experimental e alternativo. O ozônio aumenta a respiração mitocondrial, a expressão de fosfofrutoquinase e 2,3-difosfoglicerato (2,3-DFG), desvio à direita do efeito Bohr e maior dissociação do oxigênio aos tecidos, em especial nas áreas isquêmicas. Há também aumento da produção de prostaciclina e da expressão de óxido nítrico sintetase, com aumento de óxido nítrico, ambos agentes vasodilatadores. Em medula óssea, com aplicações repetidas, também se observa estímulo à eritrogênese. São atribuídos à ozonioterapia diversos efeitos biológicos, como maior oferta de oxigênio aos tecidos, redução da adesão plaquetária, estímulo do sistema de crescimento do tecido granular, melhora da passagem dos eritrócitos pelos vasos capilares, além de ter efeito como analgésico e anti-inflamatório [Silva et al. 2008]. SAGAI, Masaru; BOCCI Velio, 2011. Mechanisms of Action Involved in Ozone Therapy: Is healing induced via a mild oxidative stress. Medical Gas Research 1(29). #ozonioterapia #edema #poscirurgico #integrativa #dermatofuncional #cirurgia #cirurgiaplastica #ozonio #cuidadoscomapele #londrina #diegochaves #saudedamulher @cirurgiaplastica_londrina (em Consultório Dr. Diego Chaves) https://www.instagram.com/p/Cmw2xC_u9Tj/?igshid=NGJjMDIxMWI=

[p4zeequilibrio]

A avó materna é chave para entender a transferência de informações e programas que carregamos inconscientemente durante toda vida. ⠀⠀ Quando nossas avós estavam grávidas de nossas mães, o feto em formação já carregava os dois ovários que continham os óvulos com os quais ela iria se desenvolver. Um destes óvulos tem seu nome. ⠀⠀ Este pequeno óvulo que está nos ovários de sua mãe, dentro do ventre de sua avó, recebe todos os impactos emocionais que esta senhora vivencia. Nossas mães, como feto, e nós, como óvulos, estamos sujeitos a toda sorte de experiências traumáticas vividas por nossas avós maternas. ⠀⠀ Esta é a essência do processo de transferência de informações. Estes impactos emocionais estão relacionados à forma como foram vividas estas experiências, ex: se era o momento adequado de ter filhos, se a gravidez foi desejada, se sentia-se protegida por seu marido, se havia suspeita de traição, se havia ninho (território), se haviam suficientes recursos financeiros, se as condições de saúde eram as adequadas, etc. ⠀⠀ É importante ressaltar que as experiências em si mesmo são neutras apesar de sua carga de dramaticidade. O que é decisivo neste caso é a forma como cada um vê e experimenta cada circunstância. ⠀⠀ Ex: se eu acho que estou sendo traído, meu inconsciente não quer saber se é verdade ou não, vive como real e ponto. Se meu marido passa o dia todo trabalhando eu posso viver esta situação como desproteção ou mesmo abandono. ⠀⠀ Que necessidades biológicas não estavam cobertas pela avó no sentido de sobrevivência, proteção, valorização pessoal e de relacionamentos interpessoais? ⠀⠀ Todas estas informações e muitas outras ficam gravadas em forma de engramas em cada célula do feto, das quais uma é você. É conhecido como memória celular. ⠀⠀ Algumas vezes escutamos falar que a genética salta uma geração, aí está a explicação. ⠀⠀ E por que a avó e não o avô? Porque os espermatozóides se renovam a cada dia, ao contrário dos óvulos que permanecem os mesmos durante toda a vida adulta. Além disso, os óvulos carregam um tipo de informação que não está presente nos espermatozóides, o DNA mitocondrial. ⠀⠀ ✍🏽 Carlos Viega Jr. 🌀Siga a criadora: @lari_pazeequilibrio https://www.instagram.com/p/CVGBIKWgn0i/?utm_medium=tumblr

[portaldenutricao]

Sobre Alteração Mitocondrial

Sobre Alteração Mitocondrial – Por Vanessa Cavagnoli Cansaço anormal, fadiga muscular e alterações de memória são alguns dos sintomas de uma possível alteração mitocondrial. É importante entender que, quando falamos em alterações mitocondriais, estamos falando em alterações em todo nosso organismo, uma vez que dependemos delas para ter energia. Para essa recuperação, é importante limpar o…

[drdiogosimao]

Quando o assunto é treino de força 💪🏻 e musculação🏋🏼‍♀️, por muitas vezes vemos o público em geral o atribuindo apenas às questões estéticas.⁣ ⁣ ✔️Hoje quero expor para vocês alguns dos muitos benefícios do treino de força que justificam sua aplicabilidade na melhora da saúde e na prevenção de doenças crônicas degenerativas.⁣ ⁣ 🔹Melhora a biogênese mitocondrial (aumento da quantidade de mitocôndrias);⁣ 🔹Aumenta a sensibilidade à insulina;⁣ 🔹 Melhora a cognição;⁣ 🔹Aumenta a sobrevivência ao câncer⁣ 🔹Previne sarcopenia (diminuição da massa muscular);⁣ ⁣ ✅ Outros benefícios não citados na imagem:⁣ ⁣ 👉🏻Otimização da taxa metabólica basal;⁣ 👉🏻Manutenção dos componentes neurais e periférico e central;⁣ 👉🏻Manutenção do tecido ósseo;⁣ 👉🏻Previne a osteoporose;⁣ 👉🏻Melhora dos componentes cardiovasculares.⁣ ⁣ Alem disso, podemos citar a redução da massa gorda em prol do aumento da massa magra – o qual poderá ser complementado com um programa de treino aeróbio (saúde cardiorrespiratória) e dieta.⁣ ⁣ Também previne lesões, fortalecendo musculaturas profundas estabilizadoras e tornando as articulações cada vez mais funcionais, reduzindo assim as dores articulares. Independente da modalidade esportiva, mesmo atletas profissionais incluem ao seu programa de treino exercícios de força que, além de aumentarem a capacidade na performance esportiva, ajudam a fortalecer as articulações. Músculos fortes recuperam-se mais rápido e diminuem a probabilidade de lesões.⁣ ⁣ #treino #musculacao #treinodeforca #massamagra #massamuscular #saude #exerciciosfisicos #queimadegordura #insulina #gorduracorporal #nutrologia #medicinaesportiva #sp #drdiogosimao #espacovolpi (em Espaço Volpi) https://www.instagram.com/p/CLHcMxnH2bi/?igshid=meqblbekk8my

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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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JEJUM INTERMITENTE

O jejum é uma prática realizada há milênios, seja por questões religiosas, culturais ou pela escassez de comida. Hipócrates já falava sobre a prática do jejum como uma forma de melhorar e prevenir doenças. Os benefícios do jejum tem sido um assunto frequente em especial em pautas sobre emagrecimento. Em uma cultura em que cansamos de ouvir sobre a necessidade de alimentação  a cada três horas, ouvir que passar algumas horas sem ingerir nenhum alimento traz benefícios à saúde gera uma confusão maluca! Atualmente existem estudos que comprovam que ficar sem se alimentar elimina as células ruins do organismo e posteriormente cria novas células mais eficazes para o bom funcionamento para o metabolismo, além de auxiliar no combate dos malefícios  do envelhecimento e na cura de doenças degenerativas.

Mas, quais são esses benefícios?

Vou listar aqui pra você.

     Prevenção de câncer, pois durante o jejum ocorre um processo chamado autofagia celular, onde o corpo decompõe células velhas e anormais e as recicla em busca de energia, prevenindo o desenvolvimento de células cancerígenas;

      Destoxificação, uma vez que a autofagia restringe infecções virais e replicação de parasitas intracelulares, além de auxiliar o corpo a se livrar de toxinas armazenadas no tecido adiposo;

      Diminuição da Resistencia Insulínica e prevenção da Diabetes, pois durante o jejum as taxas de glicose diminuem no sangue e, consequentemente, a insulina diminui;

      Aumento do desempenho cognitivo, pois durante o jejum seu corpo começa a quebrar gordura para gerar energia e a produzir cetonas, que são fontes de energia mais eficientes para o cérebro;

      Melhora a saúde mitocondrial e estimula o crescimento de nova células cerebrais.

·       Favorece a melhora da composição corporal e otimiza a perda de gordura

Existem dois tipos de JEJUM:

      Fisiológico: que é não comer absolutamente cada, e só ingerir líquidos não calóricos, como água, chás e café, sem adoçante algum (mesmo os naturais)

      Metabólico: que é quando se pode ingerir alimentos que não provocam picos de insulina.

Existem alguns protocolos de J.I.:

12x12hrs; 12X8hrs; 24 hrs; 36 hrs.

      Protocolo 12 x12 hrs: o indivíduo tem uma janela de 12 em 12 hrs para se alimentar e 12 hrs em jejum, geralmente contando com o horário de sono.

     Protocolo 12 x 8 hrs: a pessoa deve jejuar por 16 hrs, tendo 8 hrs de intervalo que se pode alimentar

      Protocolo de 24 hrs: pode ser feito em 2 dias da semana, intercalando os dias em que você fica sem se alimentar. Por exemplo: a pessoa pode tomar o café da manhã normalmente e almoçar por volta das 12 hrs. Depois disso, ela só voltara a se alimentar às 12 hrs do dia seguinte.

CONTRA INDICAÇÕES  DO JEJUM INTERMITENTE:

Embora a maioria da população possa se beneficiar do jejum, existem algumas contra indicações:

      Pessoas abaixo do peso

      Desnutridos

      Crianças

      Mulheres grávidas e/ou amamentando

      Pessoas com uso de medicamento contínuo, pois alguns medicamentos podem precisar ser tomados com alimentos. Por isso é extremamente importante ter um acompanhamento de um profissional capacitado antes de fazer o jejum.

Referências Bibliográficas: "Jejum Intermitente - Patricia Davidson"