Biocomputación, IA y Capital Q.
Auditamos nuestro propio pipeline: el canal termodinámico no añade valor en missense (AUC +0.000 sobre la señal evolutiva, que ya da ~0.90), pero clasifica variantes sinónimas (AUC 0.63–0.71), donde el modelo de lenguaje de proteína es ciego. Corregir el propio registro como producto.
leer →La CNN sinónima se reduce a dos observables físicos interpretables — el ΔΔG de apilamiento con signo (Turner) + el sesgo G>A — que quedan a la par en la comparación pareada gen a gen (AUC 0,671 vs 0,659) y generalizan entre genes. Glass-box, desplegable como pip install ef-synonymous + herramienta web gratuita.
leer →Comparativa formal en 7 genes con meta-análisis estratificado. EF alcanza ΔAUC de −0,024 a −0,040 frente a predictores masivos — queda por debajo de los tres en conjunto, y supera a CADD en el canal de sodio SCN1A (0,913 vs 0,832). Que la señal sea ortogonal y aditiva es una hipótesis por probar.
leer →CNN 1D multicanal que combina la energía libre de apilamiento del mRNA con señal evolutiva de ESMC-300M. 8 genes en el preprint, AUC intra-gen hasta 0,99; panel de 42 genes con resultados no publicados. Transferibilidad zero-shot entre familias de proteínas.
leer →El perfil ΔG de apilamiento aporta una dimensión propia frente a la estructura secundaria (78 % de su varianza no es ni composición ni apareamiento). Optimizador dual: prueba de concepto computacional que obtiene valores de ΔG y MFE más favorables que BNT162b2 y mRNA-1273, sin validación experimental.
leer →Las variantes sinónimas no cambian la proteína pero sí el perfil termodinámico del mRNA. Un predictor CNN con señal termodinámica pura: AUC 0,683 ± 0,018, sin superar a SpliceAI. Marco conceptual Λ = S ⊗ Φ.
leer →Un modelo de empresa donde la unidad de capital no es la hora de trabajo ni el activo físico, sino el token: el cómputo de inferencia que, gobernado y capturado, se acumula como conocimiento propio y defendible.
leer →Un tablero Kanban donde varios agentes colaboran bajo supervisión humana: broker de aprobación fail-closed, auditoría hash-chain, RBAC y adaptador multi-LLM. Nació como banco de pruebas de los pipelines del laboratorio.
leer →Una adaptación del Business Model Canvas a nueve bloques para forzar las decisiones caras —segmento, autonomía, KPIs, integraciones, costes, riesgos— antes de escribir una línea de código.
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