Los genes permiten a los peces aclimatarse al aumento de temperaturas
Fuente: SINC
Imagen: J.K.
Algunos peces se enfrentan mejor a las temperaturas más altas del mar provocadas por el cambio climático con el paso de generaciones. Aunque esa capacidad de la descendencia ya era conocida, hasta ahora los investigadores no sabían cómo se producía.
Científicos de la Universidad James Cook (Australia) han resuelto este misterio. Al identificar 53 genes clave de peces de arrecife de coral, que intervienen a largo plazo, el equipo ha determinado cómo estos genes contribuyen a la aclimatación multigeneracional a las temperaturas más altas.
“Nos encontramos con niveles más altos de actividad metabólica de los genes en la segunda generación de peces expuestos a la misma temperatura respecto a la misma prueba para los de primera generación”, explica Heather Veilleux, líder del estudio que se publica en Nature Climate Change.
Según el trabajo, los genes de la segunda generación, responsables de la respuesta inmune y del estrés, también tuvieron una mayor respuesta con el aumento de temperaturas.
“Esto indica que los cambios en la producción de energía son fundamentales para mantener el rendimiento a temperaturas más altas”, concluye Veilleux.
Últimas publicaciones
El objetivo del Plan, con una vigencia de cinco años, es garantizar la plena igualdad de trato y oportunidades de mujeres y hombres, consolidando un camino ya emprendido por la organización, promovida por la Consejería de Universidad, Investigación e Innovación
Sigue leyendo
El Espacio Creativo Cultural Santa Clara del Ayuntamiento de Palma del Río acoge la exposición ‘Paseo Matemático al-Ándalus’ de la Fundación Descubre / Consejería de Universidad, Investigación e Innovación de la Junta de Andalucía, una muestra que podrá visitarse hasta el próximo 14 de octubre.
Sigue leyendo
Un equipo de investigación de la Universidad de Málaga presenta una herramienta estadística para identificar de forma precisa conexiones cerebrales incluso cuando la señal está distorsionada e incompleta. Este modelo es aplicable a contextos clínicos como el estudio de enfermedades neurodegenerativas como el Alzheimer o el Parkinson, el procesamiento del lenguaje o el desarrollo neurotecnológico.
