Nature publica una corrección a un estudio sobre agregación de proteínas
Se publicó una corrección en Nature con respecto a un artículo de 2018 sobre el ensamblaje cotraduccional de complejos proteicos en eucariotas, abordando específicamente errores en las Figuras de Datos Extendidos 2a y 4d. Múltiples fuentes de noticias informaron que los errores provenían de cepas mal anotadas durante la preparación de las figuras.
El artículo original, publicado en línea el 29 de agosto de 2018, investigó la agregación de proteínas, las redes de interacción de proteínas, la función de los ribosomas, el control de calidad de las proteínas y la actividad de las chaperonas. Según Nature, los ensayos para múltiples cepas se realizaron juntos en la misma placa de Petri, compartiendo un control de tipo salvaje, lo que condujo a los errores.
Si bien las figuras se han actualizado para reflejar las anotaciones correctas de las cepas, los autores sostienen que estos cambios no alteran los hallazgos o conclusiones generales del estudio sobre el control de calidad de las proteínas y la actividad de las chaperonas, según múltiples fuentes. Las figuras corregidas ahora están disponibles como Fig. 1.
La noticia de la corrección llega en medio de otros desarrollos científicos y desafíos globales. Otras noticias incluyen el lanzamiento de nuevos modelos de código abierto de voz a texto por parte de Mistral AI, una empresa europea fundada por ex alumnos de Meta y Google DeepMind. Estos modelos, Voxtral Mini Transcribe V2 y Voxtral Realtime, están diseñados para la transcripción y traducción por lotes y en tiempo real entre 13 idiomas. Wired informó que este último podría permitir una conversación multilingüe fluida para 2026. Los modelos son más pequeños y eficientes que los de la competencia y pueden ejecutarse localmente en los dispositivos, lo que aborda las preocupaciones sobre la privacidad.
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