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Virus intrappolati nel permafrost: ecco perché li stiamo cercando

Luca Martini di Luca Martini
08 Mar 2021 - 16:45
in Magazine
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(METEOGIORNALE.IT) I ricercatori russi hanno iniziato a studiare i tessuti molli di un cavallo di 4450 anni al fine di trovare paleovirus che potrebbero esservi rimasti conservati.

L’esperimento è stato avviato nell’ambito dell’accordo di cooperazione tra il Mammoth Museum della Northeast Federal University of Yakutia (UFNY) ei virologi del Vector Virology and Biotechnology Center.

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I campioni di tessuto mollo vengono prima prelevati e poi portati in laboratorio per eseguire le procedure biologiche molecolari standard: isolamento totale degli acidi nucleici e sequenziamento dell’intero genoma, grazie ai quali gli scienziati possono ottenere dati sull’intera biodiversità dei microrganismi nel campione.

 

Il primo esperimento è stato effettuato sul cavallo di Verkhoyansk, trovato nel 2009, la cui età geologica è di 4450 anni. Il progetto studierà anche altri animali della fauna dell’epoca dei mammut, grazie ai reperti trovati negli ultimi 10 anni in seguito allo scongelamento del permafrost della Yakutia.

 

Non ne abbiamo ancora abbastanza di virus, visto tutto quello che sta succedendo a causa del COVID? In realtà, gli studi resi possibili da queste nuove tecnologie che ci permettono di scoprire dei paleovirus sopravvissuti nel permafrost, sono assai importanti per comprendere meglio i processi evolutivi della formazione dei virus e la storia delle epidemie che si verificano sul pianeta. E forse, in futuro, a prevenire altre devastanti pandemie. (METEOGIORNALE.IT)

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Tags: cavallo di VerkhoyanskpaleoviruspermafrostvirusYakutia
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Luca Martini

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Meteorologo e geoscientist con background in Scienze Naturali, specializzazione in meteorologia e geologia applicata. Mi occupo di modellistica atmosferica, analisi di dati meteo-climatici, nowcasting per eventi estremi e valutazioni geotecniche/geomorfologiche a supporto di infrastrutture e protezione civile. Esperienza in contesti internazionali (UK, Germania). Orientato a risultati, chiarezza dei prodotti previsionali e trasferimento alle decisioni operative. Modellistica numerica; assimilazione dati, downscaling, validazione modelli Python per data analysis (xarray, pandas) GIS (QGIS/ArcGIS Pro) Gestione progetti e divulgazione tecnica

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