Un team di ricercatori dell'Università delle Hawaii ha dimostrato che coltivando le patate dolci in un ambiente con elevati livelli di anidride carbonica i tuberi hanno dimensioni più grandi del normale.
Nell'esperimento, i cui risultati verranno presentati nel corso del Meeting dell'American Geophysical Union a San Francisco, Hope Jahren e collaboratori hanno coltivato un totale di 64 piante di patate dolci (Ipomoea batatas) in ambienti caratterizzati da quattro differenti livelli di CO2. In uno era riprodotto l'attuale livello di 390 parti per milione, mentre negli altri erano state riprodotte condizioni ambientali con 760 ppm, 1140 ppm e 1520 ppm di anidride carbonica.
Lo sviluppo delle piantine e le condizioni ambientali sono state attentamente controllate per tutti i tre mesi di durata dell'esperimento e al momento della raccolta il team ha rilevato uno stretto legame tra le dimensioni finali dei tuberi e il livello di CO2. In particolare, i tuberi coltivati in un ambiente con 760 ppm di anidride carbonica sono risultati più grandi del 96%.
Ancora tutto da verificare, però, il contenuto nutrizionale dei tuberi sviluppatisi maggiormente grazie all'anidride carbonica. Analoghe ricerche effettuate su riso, frumento e soia, infatti, avevano indicato un calo del contenuto proteico di circa il 15%.
New Scientist
Patate dolci e CO2
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La medicina di precisione non può fare a meno degli small data
I big data promettono di rivoluzionare la medicina, ma rischiano di nascondere più di quanto rivelino quando si tratta di curare il singolo paziente. Lorenzo Farina argomenta che gli small data - i dati «piccoli» abbastanza da essere compresi direttamente dal clinico - non sono un residuo del passato ma un elemento irrinunciabile della medicina di precisione. La vera sfida non è scegliere tra i due paradigmi, ma abbandonare l'approccio data-driven e tornare a ragionare per domande: prima la questione clinica, poi i dati necessari a rispondervi.
Gli small data sono definiti come quei dati di dimensione abbastanza «piccola» da poter essere immediatamente compresi da un essere umano, non tanto nella loro interpretazione che ovviamente ha sempre e necessariamente bisogno della analisi, ma nel loro significato biologico generale. Tipicamente, sono il risultato di esperimenti di laboratorio che non utilizzano macchine per l'analisi dei dati omici, bensì altre biotecnologie in grado di misurare relativamente «pochi» dati per provare a rispondere alla domanda che interessa.