Les dejo un [ link ] a una de las explicaciones mas completas (e interactivas!) que encontre sobre modelado de COVID-19. Es de mediano/largo aliento -como todo lo que tiene sustancia- pero no tiene desperdicio. Vale la pena pasar por ahi.
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Como posiblemente ya hayan notado, recientemente WhatsApp limito el numero de receptores de mensajes `reenviados´ como medida para limitar la diseminacion de `fake news´ en relacion a COVID-19 [ link ]
Aca va un link al preprint del trabajo de un grupo brasilero que estudio el tema mediante simulaciones [link]
La buena: se muestra que el limite permite retrasar significativamente la propagacion de informacion
La mala: no es trivial bloquear campañas de desinformacion orquestadas, de contenido altamente viral (en el sentido comunicacional)
Hoy a la maniana tuvo lugar un ‘journal club’ abierto, donde Laszlo Barabasi y colaboradores discutieron algunos puntos de su trabajo sobre el uso de redes para identificar farmacos efectivos contra SARS CoV-2 (Preprint recientemente depositado en bioarXiv).
Aqui les dejo un [ link ] al video de la presentacion. Es un laburo muy compleo, super recomendable para entender como funciona el abordaje de reposicionamiento de farmacos desde la teoria de redes complejas.
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]]>Nos encontramos pronto!
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En sus palabras “…Network Medicine offers a series of powerful tools to identify new drugs and diagnostics. In this exceptional moment of need, we decided to turn the BarabasiLab‘s intellectual resources and network medicine toolset to aid the hunt for a treatment for the COVID-19.”
En todo caso, es lindo material para que vayan pispeando el tipo de cosas que es posible relevar con el abordaje que presentaremos en la materia.
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