La microbiota explica, como mucho, un 10–20 % del efecto cardiovascular de la dieta mediterránea. Qué sabemos, qué no y por qué esa cifra quizá sea optimista.
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Artículos y análisis sobre bioinformática, ciencia de datos, ciencias ómicas y salud.
Aprendizaje por refuerzo y metabolómica: por qué la retroalimentación lenta de las cohortes limita a los agentes y en qué escenarios sí encaja.
Cómo el logit con parámetros aleatorios captura la diversidad de gustos en la elección alimentaria y por qué las ciencias ómicas podrían, algún día, explicarla.
Qué pueden y qué no pueden hacer las firmas metabolómicas de la ingesta para medir la dieta real de las personas.
La metabolómica puede medir miles de señales, pero identificar biomarcadores reproducibles exige resolver problemas de anotación, confusión, estabilidad temporal y utilidad clínica.
Guía práctica de deep learning en ciencias ómicas: arquitecturas (CNN, VAE, transformers, GNN), herramientas en Python/R, limitaciones y recomendaciones.
2026
El t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) es una técnica no lineal de reducción de dimensionalidad muy utilizada para visualizar datos complejos en 2 o 3 dimensiones.
Durante buena parte del siglo XX, la biología avanzó fijándose en pequeños eventos con gran impacto: un gen, una proteína, una mutación, una vía metabólica...
La industria del desarrollo de software no está experimentando una simple mejora tecnológica.
La ciencia de la nutrición ha tenido un problema casi cómico y, a la vez, creo que bastante decisivo: para saber qué come una persona, hay que preguntárselo.
Sin coincidencias. Prueba otra palabra clave o quita los filtros.