Ciencia y redes sociales: Como el “compartir de más” está ayudando al campo de la genética humana

Versión original en inglés escrita por Christina Vallianatos, traducida al español por Adrian Melo Carrillo y editado por Jean Carlos Rodriguez Diaz.

Vivimos en una época en la cual compartimos de más.  Desde tu mejor amigo compartiendo sus fotos artísticas de comida (#boozybrunch), hasta tu colega tuiteando en tiempo real su experiencia de parto (“¡Cesárea en 20 minutos!”), parece que constantemente nos enteramos de detalles íntimos de todo el mundo.

¿Qué pasaría si alguno de esos momentos en que compartimos demasiada información no fueran necesariamente “demasiada información”? ¿Y si estos momentos estuvieran de hecho ayudando a resolver una de los mayores dilemas en el campo de la genética humana: la identificación de genes causantes de enfermedades?

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It’s all in the family! But how? The biology of inheritance Part 2

Author: Shweta Ramdas

Editors: Molly Kozminsky, Christina Vallianatos, Bryan Moyers

If you haven’t been living under a rock for the last five years, you have definitely come across headlines to the tune of “Researchers Find Gene for X”, where X can be anything from happiness, to political affiliation, to your preference for cilantro. There are quite a few people who respond to these studies with “but surely that’s not genetic!” I work on the genetics of psychiatric disorders and have fielded this question from most people with whom I discuss my research: “Isn’t something like depression just caused by things that happen to you or your upbringing? Why do we place the blame on genetics instead?”

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Science and social media: How “oversharing” is helping human genetics

By Christina Vallianatos

We live in an age where oversharing is overabundant. From your best friend’s artsy food pictures (#boozybrunch), to your coworker live-Tweeting her labor experience (“C-section in 20 minutes!”), it seems like we know the intimate details of everyone’s lives, all the time.

But what if some of those TMI moments weren’t necessarily “too much information”? What if they’re actually helping to solve one of the biggest dilemmas in human genetics: the identification of disease-causing genes?

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