Te recomiendo disfrutar del episodio 537 del podcast Coffee Break: Señal y Ruido [iVoox A, iVoox B; ApplePod A, ApplePod B], titulado “Colera; Hielo; Cerebro; 3I/ATLAS”, 18 dic 2025. «La tertulia semanal en la que repasamos las últimas noticias de la actualidad científica. Cara A: Dieta para no montar en cólera (5:30). El paisaje de las fases del hielo (36:45). Cara B: El paisaje de las fases del hielo (Continuación) (00:00). Cómo se reconfigura el cerebro con la edad (39:20). Últimas observaciones de 3I/ATLAS (1:18:03). Señales de los oyentes (1:53:18). Imagen de portada de Héctor Socas Navarro. Todos los comentarios vertidos durante la tertulia representan únicamente la opinión de quien los hace… y a veces ni eso».
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Como muestra el vídeo participan por videoconferencia Héctor Socas Navarro @HSocasNavarro /@hectorsocas.bsky.social / @HSocasNavarro@bird (@pCoffeeBreak / @pCoffeeBreak.bsky), Silvana Tapia, Juan Carlos Gil Montoro @ApuntesCiencia / @ApuntesCiencia.bsky / @ApuntesCiencia@astrodon, Borja Tosar @BorjaTosar / @BorjaTosar.bsky / @BorjaTosar@astrodon (solo cara B), y Francis Villatoro @eMuleNews / @eMuleNews.bsky / @eMuleNews@mathstodon. Por cierto, agradezco a Manu Pombrol @ManuPombrol el diseño de mi fondo para Zoom; muchas gracias, Manu.
Tras la presentación de Héctor, Silvana nos habla de un artículo sobre el efecto de la dieta «para no montar en cólera». Se estudia el efecto de la dieta sobre la colonización de la microbiota intestinal por parte de la bacteria Vibrio cholerae (responsable del cólera), en modelos murinos adultos (ratones) con microbiota eliminada mediante antibióticos. Se comparan dietas en las que predomina un único macronutriente (carbohidratos, grasas o proteínas); entre las proteínas estudiadas están caseína, soja y gluten. La colonización se cuantifica por recuento bacteriano en heces y se complementa con transcriptómica (RNA-seq) del patógeno in vivo. Para identificar los reguladores implicados se usan cribados genéticos (TN-seq), mutantes dirigidos (en particular del regulador flagelar FlrA y del sistema de secreción tipo VI, T6SS), ensayos de competencia con bacterias comensales humanas (E. coli) y modelos gnotobióticos con comunidades microbianas definidas.
La figura muestra que el regulador maestro es FlrA, un nodo central que conecta la señal asociada a la dieta con la regulación del sistema T6SS (Type VI Secretion System, sistema de secreción tipo VI) a través de la señalización por c-di-GMP y del represor TsrA. La proteína reguladora FlrA es clave en V. cholerae (y otras bacterias Gram-negativas) que actúa como regulador maestro de la biosíntesis del flagelo y, de forma indirecta, como integrador del estado metabólico y competitivo de la bacteria. Las mutaciones en el gen flrA restauran la expresión del T6SS, confieren ventaja competitiva frente a comensales y alteran la estructura de la microbiota, en especial la abundancia de Bacteroides.
Se observa que las dietas ricas en proteínas reducen la colonización de V. cholerae, pero el efecto depende de la fuente proteica: la caseína y el gluten dificultan la infección, mientras que la soja la favorece. A nivel molecular, las dietas restrictivas disminuyen la expresión de genes metabólicos, de motilidad y del T6SS. El sistema T6SS funciona como una jeringuilla molecular retráctil, similar a algunas colas de bacteriófagos. La bacteria “dispara” este arpón para atravesar la membrana de una célula vecina e inyectar toxinas. T6SS es uno de los sistemas moleculares de ataque y competencia que utilizan muchas bacterias Gram-negativas para competir en un contexto de ecología bacteriana (con bacterias procariotas y células eucariotas).
Silvana destaca que el trabajo demuestra que la dieta, en particulas las proteínas ingeridas, modulan la susceptibilidad a la colonización por V. cholerae (y por ende a otras bacterias patógenas). Y lo hacen afectando al patógeno, pero también reconfigurando sus interacciones competitivas con el resto de la microbiota intestinal. FlrA actúa como integrador de señales metabólicas inducidas por la dieta, regulando el T6SS y, con ello, el equilibrio patógeno-comensal. Estos resultados apuntan a posibles intervenciones dietéticas como estrategia complementaria para limitar infecciones entéricas. Por supuesto, los resultados en ratones no se generalizan a humanos (la microbiota de los ratones ha sido simplificada usando antibióticos y sus dietas controladas son muy diferentes de la diversidad nutricional humana). El artículo es Rui Liu, Yue Zhang, …, Ansel Hsiao, «Diet modulates Vibrio cholerae colonization and competitive outcomes with the gut microbiota,» Cell Host & Microbe 33: 2085-2099 (10 Dec2025), doi: https://doi.org/10.1016/j.chom.2025.11.004.
Juan Carlos nos habla del complejo paisaje de las fases del hielo de agua. Una sustancia muy sencilla (H₂O) pero con una enorme variedad de fases (incluso algunas teorizadas aún no observadas), tanto como sólido, líquido y gas. Nos cuenta un artículo publicado en The Innovation sobre las fases del hielo de agua, que propone una nueva fase llamada L (porque se ha descubierto mediante Learning, o sea, aprendizaje). Toda una «orgía de estructuras» sólidas, algunas con hidrógenos móviles entre los oxígenos, otras con moléculas de agua capaces de rotar, y muchas otras mucho más exóticas. Juan Carlos comenta que nuestro amigo, el físico cacharrista Javier Fernández Panadero afirmó que «lo del agua es que no te lo acabas».
El artículo presenta un nuevo algoritmo de predicción de estructuras cristales (CSP) usando simulación de dinámica molecular con potencial profundo (DPMD). Este algoritmo combina simulaciones cuánticas (dinámica molecular) con algoritmos neuronales de aprendizaje profundo (Deep Learning) entrenados con datos ab initio. Ahora se avanza en este tipo de algoritmos combinándolos con un algoritmo evolutivo (USPEX, Universal Structure Predictor: Evolutionary Xtallography, nombre que en ruso recuerda a uspekh que significa éxito). Este enfoque permite explorar la compleja superficie de energía del hielo a temperaturas finitas, algo clave para reorganizar redes de enlaces de hidrógeno que suelen quedar atrapadas en mínimos locales en cálculos DFT a cero kelvin. Se exploran presiones desde 1 bar hasta 10 GPa, con celdas de hasta 64 moléculas de agua, generando más de 131 000 estructuras candidatas. Un proceso iterativo de aprendizaje activo refina el potencial neuronal cuando aparecen configuraciones fuera del dominio bien descrito y se usa una filtración basada en la envolvente convexa energía-densidad que selecciona las fases más relevantes.
Hay 22 fases conocidas del hielo. El nuevo método computacional (que es «una belleza que me sublibella» según Juan Carlos) logra redescubrir todas estas fases de hielo experimentales conocidas, incluidas las fases más difíciles como hielo IV e hielo V, y el esquivo XVII. También se encuentran estructuras predichas por ordenador (no observadas aún). Todo ello valida la nueva estrategia computacional. Además, identifican 34 nuevas fases candidatas, que se estima que tiene alta probabilidad de ser observables en experimentos. Uno de ellos es el hielo amarillo a 263 K y 0.54 GPa.
Se analizan todos los candidatos mediante un análisis de componentes principales (PCA), los autores muestran una evolución estructural continua de los polimorfos del hielo con la densidad, desde redes abiertas hasta estructuras interpenetradas de alta densidad. Esta figura dicen que tiene forma de cocodrilo, pero yo creo que se parece más a un tiburón blanco. A partir de cálculos de energía libre, se predice una nueva fase estable a nivel termodinámica, denominada hielo L (por Learning), estable a presiones entre 0.38 y 0.57 GPa y a temperaturas entre 253 y 291 K, con una topología inédita basada en cadenas espirales interconectadas y una red auto-interpenetrada.
Nos cuenta Juan Carlos que los resultados amplían de forma significativa el panorama conocido de los polimorfos del hielo y sugieren que el diagrama de fases del agua aún está incompleto. La predicción de ice L proporciona un objetivo concreto para futuros experimentos en condiciones de presión intermedia, con posibles implicaciones para la física del hielo en el interior de planetas y lunas heladas. El enfoque metodológico es además transferible a otros materiales con topologías de red complejas, como Si, C, o SiO₂. Por cierto, en octubre se ha descubierto el hielo XXI (21), aunque Juan Carlos no sabe si está entre los 34 candidatos del nuevo artículo. El artículo es Yuefeng Lei, Xiangyang Liu, …, Haiyang Niu, «Deep potential-driven structure exploration of ice polymorphs,» The Innovation (Cell Press) 6: 100881 (05 May 2025), doi: https://doi.org/10.1016/j.xinn.2025.100881.
@ThomasEmilioVilla pregunta: «¿El Hielo VII podría dar origen a solitones en forma de rotones?» Juan Carlos contesta que no hay evidencia de solitones de tipo rotón en el hielo VII. ThomasEmilioVilla pregunta: «¿El hielo VII pues empieza a tener comportamento vagamente de superfluido?» Juan Carlos contesta que tampoco se ha observado un comportamiento superfluido. Por cierto, los rotones aparecen en el espectro de excitaciones de un superfluido (el ejemplo clásico es el helio-4). El hielo VII es un sólido cristalino estable a altas presiones (≈ 2–60 GPa) con una red cúbica de oxígenos localizados que no permite la superfluidez. Por ello no puede haber solitones topológicos de tipo rotón en el hielo VII.
(Raúl) @c-osmi7462 pregunta: «¿Se incluyen las fuerzas de van der Waals en las simulaciones?» Contesta Juan Carlos que el modelo Lenard-Jones incluye las fuerzas de dispersión de van der Waals.
Me toca comentar un artículo en Nature Communications sobre cómo se reconfigura el cerebro con la edad. Ha tenido mucho eco, incluyendo algo que me sorprendió, un editorial del director de El País, el 25 de noviembre, al hilo de la pieza de Jessica Mouzo, «Las cinco ‘edades’ del cerebro humano: hay cambios cruciales alrededor de los 9, los 32, los 66 y los 83 años», El País, 25 nov 2025. El trabajo analiza cómo cambia la topología estructural del cerebro humano a lo largo de toda la vida. Para ello combinan nueve cohortes de pacientes entre 0 y 90 años de edad (dHCP, BCP, CALM, RED, ACE, HCPd, HCP-Young Adult, camCAN y HCP-Aging) con una N total de 4216 sujetos, de los que 3802 son neurotípicos. Se usa la imagenología por difusión, que usa la imagen por resonancia magnética (MRI) con técnicas de difusión (dMRI). Esta técnica no invasiva se usa como proxy para la conectividad neuronal (habiendo sido validada en ensayos con animales) y se usa para diagnosticar enfermedades neurodegenerativas, como la enfermedad de Alzheimer.
La tractografía es una técnica computacional que usa datos de resonancia magnética de difusión para reconstruir (a partir de la dirección de la difusión de agua en cada vóxel) las trayectorias tridimensionales que representan las rutas probables de los fascículos de sustancia blanca del cerebro. Estas estructuras son la base del conectoma estructural humano moderno. El agua se difunde de forma más a lo largo del axón que a través de la mielina y de las membranas; cuando en un vóxel los axones están alineados, la difusión es anisotrópica; la medida de dicha anisotropía permite inferir la orientación local del haz de axones en los fascículos de sustancia blanca que contectan las diferentes regiones del cerebro entre sí.
La dMRI permite estimar la red de conectividad estructural del encéfalo en personas de todas las edades (desde neonatos de 1 año). Pero antes de comparar la evolución con la edad de la topología hay que realizar un proceso de normalización de todas los bancos de imágenes usados. Tras dicho proceso se obtienen redes sobre las que se calculan 12 métricas de teoría de redes (global efficiency, characteristic path length, small-worldness, strength, modularity, core/periphery, s-core, k-core, local efficiency, clustering coefficient, betweenness y subgraph centrality) usando la Brain Connectivity Toolbox. Estas métricas se correlacionan con la edad mediante modelos aditivos generalizados (GAM) controlando por sexo, atlas y dataset. A partir de las métricas con relación significativa con la edad (todas salvo k-core) construyen 968 proyecciones UMAP (variando nearest neighbors y min. distance) y ajustan curvas polinómicas a las trayectorias que relación la edad con el parámetro, para identificar puntos de inflexión donde se producen cambios topológicos (turning points).
En las curvas de las 12 métrices se observa como el ajuste (curva roja) es muy poco significativo por la enorme dispersión de los datos. Si eliminamos la curva roja y solo vemos los puntos negros es imposible reconstruir dicha curva a partir de los datos. ¿Los puntos de inflexión en dichas curvas en color rojo se encuentran en los datos? Yo tengo muy serias dudas de que así sea. Pero los autores observan en las curvas cuatro puntos de inflexión alrededor de los 9, 32, 66 y 83 años. Se interpretan como límites de cinco épocas topológicas: 0–9, 9–32, 32–66, 66–83 y 83–90 años.
En la primera (0–9, n=733) la densidad disminuye hasta un mínimo ~14 años, la integración global (efficiency) desciende y aumentan la segregación local y el clustering, siendo este último el mejor predictor de edad. Entre 9–32 años (n=1728) todas las métricas se correlacionan con la edad: aumenta la integración (global efficiency crece y characteristic path length drecrece), disminuye la modularidad global y crecen la segregación local y la fuerza; la small-worldness es el principal marcador de edad y cambia de signo en 32 años, que emerge como el punto de inflexión más fuerte, coincidiendo con picos de eficiencia (~29 años) y mínimos de path length (~29 años). En la edad adulta 32–66 (n=1.092) la integración disminuye, la segregación (clustering, local efficiency, s-core) aumenta de forma amplia (significativa en >70 de las 90 regiones), y la centralidad cambia poco. A partir de 66 años se acentúa la modularidad y la reorganización hacia redes más separadas en módulos, y en la vejez tardía 83–90 (n=93) solo la subgraph centrality sigue correlacionada con la edad, sugiriendo un debilitamiento de la relación entre edad y topología, y una importancia creciente de nodos muy centrales en regiones occipitales y somatosensoriales. En conjunto, el estudio concluye que la topología estructural cerebral sigue trayectorias altamente no lineales con fases bien diferenciadas de integración/segregación y cuatro edades clave que marcan cambios de régimen en el desarrollo y el envejecimiento.
El artículo realiza una interpretación neurológica de sus resultados basada en lo que sabemos sobre el desarrollo de las capacidades cognitivas. En mi opinión es muy arriesgada y solo muestra los sesgos de los propios autores. El artículo es Alexa Mousley, Richard A. I. Bethlehem, …, Duncan E. Astle, «Topological turning points across the human lifespan,» Nature Communications 16: 10055 (25 Nov 2025), doi: https://doi.org/10.1038/s41467-025-65974-8.
Héctor nos resume las últimas observaciones de 3I/ATLAS en cinco artículos. El primero es Josep M. Trigo-Rodríguez, Maria Gritsevich, Jürgen Blum, «Spectrophotometric evidence for a metal-bearing, carbonaceous, and pristine interstellar comet 3I/ATLAS,» arXiv:2511.19112 [astro-ph.EP] (24 Nov 2025), doi: https://doi.org/10.48550/arXiv.2511.19112. se parece a los cuerpos transneptunianos hechos de condritas carbonáceas del tipo CR. El cometa 3I/ATLAS es un objeto interestelar primitivo, rico en carbono y con una fracción metálica significativa. Su comportamiento cerca del perihelio es similar al de un cometa transneptuniano transicional del Sistema Solar. Su espectro es similar al de cometas con condritas carbonáceas CR. Además se detectó de forma temprana Ni en la coma, antes de la detección de Fe (cuando en cometas del Sistema Solar suele ser al revés, primero Fe y luego Ni). En este cometa los granos metálicos finos interactúan con agua y otros volátiles, desencadenando reacciones catalíticas tipo Fischer–Tropsch que aportan energía adicional y explican la composición oxidante y la morfología compleja de la coma. Por tanto, 3I/ATLAS es un mensajero excepcional de la formación planetaria extrasolar y subraya la necesidad de misiones de interceptación y observaciones espaciales para caracterizar futuros visitantes interestelares.
El segundo artículo es Nathan X. Roth, …, Pablo Santos-Sanz, …, Lillian X. Hart, «CH₃OH and HCN in Interstellar Comet 3I/ATLAS Mapped with the ALMA Atacama Compact Array: Distinct Outgassing Behaviors and a Remarkably High CH₃OH/HCN Production Rate Ratio,» arXiv:2511.20845 [astro-ph.EP] (25 Nov 2025), doi: https://doi.org/10.48550/arXiv.2511.20845. Se observa metanol (CH₃OH) con un cociente con cianuro de hidrógeno (CH₃OH/HCN) del orden de 100, que es mucho mayor de lo típico de los cometas del Sistema Solar; aunque hay cometas del Sistema Solar con valores más extremos. La catálisis metálica típica de muchos cometas es responsable del metanol y de su alto cociente con el HCN. A partir de observaciones con ALMA entre 2.6 y 1.7 UA antes del perihelio, se muestra una liberación de HCN compatible con sublimación del núcleo, mientras que el origen del metanol proviene de la coma, quizás granos helados. La producción de CH₃OH aumenta de manera abrupta al cruzar la región de sublimación del agua, lo que sugiere un cambio de régimen en la actividad del cometa. El cometa 3I/ATLAS nos informa con ello de su formación en su sistema planetario muy diferente al nuestro.
El tercer artículo es T. Marshall Eubanks, Craig E. DeForest, …, Carlos Gomez de Olea Ballester, «Tracking the Activity of the Interstellar Object 3I/ATLAS through its Perihelion,» arXiv:2511.20810 [astro-ph.EP] (25 Nov 2025), doi: https://doi.org/10.48550/arXiv.2511.20810. Se usan datos de seguimiento de 3I/ATLAS durante su paso por el perihelio de coronógrafos solares (SOHO/LASCO, GOES-19/CCOR-1) y de la misión PUNCH (Polarimeter to Unify the Corona and Heliosphere) de la NASA. Se ha logrado modelar la evolución de la coma y predecir su magnitud óptica, separando las contribuciones de gas y polvo, y mostrando una asimetría pre- y post-perihelio. El resultado principal es que 3I/ATLAS no mostró fragmentación del núcleo ni comportamientos anómalos extremos durante el perihelio, sino una actividad cometaria compatible con un desarrollo progresivo de una coma gaseosa. Además, el modelo permitirá planificar observaciones desde varias naves interplanetarias y sienta un precedente metodológico para el seguimiento de futuros objetos interestelares en geometrías solares desfavorables
El artículo de M. Serra-Ricart, J. Licandro, M. R. Alarcon, «Pre-perihelion detection of a wobbling high-latitude jet in the interstellar comet 3I/ATLAS,» arXiv:2512.12819 [astro-ph.EP] (14 Dec 2025), doi: https://doi.org/10.48550/arXiv.2512.12819. El cometa interestelar 3I/ATLAS mostró, antes del perihelio, un chorro (jet) con un ángulo que muestra una modulación periódica (la primera vez que se observa en un objeto interestelar). La posición angular del jet oscila de forma periódica alrededor de ~280°, lo que es consistente con un origen en una región activa cercana a uno de los polos del núcleo. Esta oscilación permite inferir una periodicidad de 7.74 ± 0.35 h, compatible con un periodo de rotación del núcleo de ≈ 15.5 h. Sin necesidad de una fotometría de alta precisión, se muestra que la morfología de la coma puede caracterizar el estado rotacional y la geometría del núcleo de cometas interestelares.
Y el quinto artículo, Yiyang Guo, Luyao Zhang, …, Xiaohu Yang, «Search for Past Stellar Encounters and the Origin of 3I/ATLAS,» The Astronomical Journal 170: 362 (01 Dec 2025), doi: https://doi.org/10.3847/1538-3881/ae1833. Se intenta identificar, sin éxito, la estrella progenitora de 3I/ATLAS a partir de estimar su trayectoria pasada. Se encuentran 25 encuentros estelares previos, a menos de un pársec de su trayectoria, usando integración numérica orbital de ∼30 millones de estrellas de Gaia DR3. Todos ocurren a velocidades relativas más altas (≳ 20 km/s) de lo compatible con los mecanismos conocidos de eyección desde sistemas planetarios o binarios. Además se muestra que un sistema binario amplio (wide binary) de enanas M produce una desviación orbital ínfima. También se muestra que la influencia acumulada de encuentros estelares durante miles de millones de años es insuficiente para explicar la elevada velocidad actual de 3I/ATLAS. Por tanto, el objeto debió ser eyectado ya con una velocidad grande. A partir de su cinemática galáctica y considerando las distribuciones de velocidad y las fracciones poblacionales, se concluye que su origen en el disco fino de la Vía Láctea es muy probable (≈ 96–97 %), rechanzado la hipótesis de su origen en el disco grueso galáctico. Así se concluye que 3I/ATLAS es un mensajero de la población típica del disco fino más que un relicto extremo del halo o del disco grueso.
Y pasamos a Señales de los Oyentes. @NestorEduardo pregunta: «¿Suelen pasar objetos interestelares donde podríamos posar sondas de polizón y usarlos como transporte? ¿Se podría acoplar magnéticamente una sonda de exploración con una antena automatizada?» Héctor contesta que es muy difícil posar una sonda en un objeto interestelar porque se requiere un Delta-V brutal ya que 3I/ATLAS se mueve a 68 km/s y viene en dirección contraria a la Tierra que se mueve a 30 km/s. Un Delta-V de casi 100 km/s es imposible con los que cohetes actuales, que solo alcanzan pocos km/s. La única opción sería intentar colisionar. Comenta @NestorEduardo: ¿Ya lo hicimos con el Halley, no? En realidad no se colisionó, solo se atravesó la coma del Halley en 1986 (Giotto de ESA pasó a 596 km del núcleo, las soviéticas Vega 1 y 2, y las japonesas Suisei y Sakigake, hicieron sobrevuelos que atravesaron la coma. No hubo ningún impacto con el núcleo. Comenta en esta línea @Darexxi21: «Al Halley fueron 2 sondas y se quedaron en la cola». Héctor recuerda que son objetos del Sistema Solar podemos interceptar y aterrizar, algo inalcanzable para objetos interesteleres (salvo que vengan con una velocidad compatible con la velocidad de la Tierra).
@CristinaHerGar propone: «En los puntos de Lagrange Sol-Tierra con un reactor nuclear pequeño y propulsión iónica o magnetoplasma o un mix. En cierto punto se activa el reactor y se impulsa la sonda hacia el objeto». Héctor dice que esto tampoco funciona. Se necesita impulso y energía, pero se necesita un gran impulso. Los propulsores iónicos acelerar muy poco durante mucho tiempo. Para que esta propuesta funcionara sería necesario conocer la trayectoria del objeto interestelar desde muy lejos, para planificarlo todo con muchísimo tiempo de propulsión, algo imposible por su pequeño tamaño.
@LorenzoEescartínHéctor comenta: «[Héctor] debería confesar cuanta pasta ha ganado con la apuesta». Héctor confiesa que no ha ganado nada.
@CristinaHerGar pregunta: «¿Cuánto tarda en excitarse o desexcitarse un campo cuántico en tiempo propio, de un reloj en reposo relativo a la excitación y en el de la expansión global?» Contesto que una excitación con energía ΔE tiene una escala de tiempo asociada Δt ∼ ℏ/ΔE, según el principio de indeterminación de Heisenberg para un cambio en energía y su duración. Este tiempo se mide en reposo relativo. Por otro lado, no tiene sentido físico la medida de dicha duración usando un reloj cosmológico (con una escala de tiempo es 1/H(z) o similar, que es enorme comparada con 1/ΔE).
@JavierBenavides2669 pregunta: «¿Las neuronas se regeneran o no lo hacen?» Contesto que, en general, las neuronas no se regeneran en el cerebro humano adulto. Pero hoy sabemos que existe neurogénesis muy limitada y localizada, sobre todo en el hipocampo; pero el número de nuevas neuronas es muy pequeño. Lo relevante en el funcionamiento del encéfalo no es el número de neuronas, sino el número de sinapsis. La plasticidad neuronal del cerebro está asociada a la reorganización de las sinapsis. Héctor destaca este punto: aprender fomenta la aparición de sinapsis nuevas y la remodelación de circuitos neuronales. Incluso sin nuevas neuronas, el cerebro puede cambiar. Esta neuroplasticidad es máxima en la infancia y la adolescencia, cuando el cerebro está en pleno desarrollo. En la edad adulta disminuye, pero no desaparece: seguimos aprendiendo toda la vida.
@Gabrielespin pregunta: «¿Se puede hacer una aproximación porcentual sobre la procedencia del agua de nuestro planeta?» Héctor contesta que nuestra agua es extraterrestre, cayó del espacio cuando el planeta se enfrió. Se pensaba que su origen eran cometas, pero hoy sabemos que los cometas aportaron un pequeño porcentaje. Comento ahora que las estimaciones porcentuales tienen muchas incertidumbres (no hay una cifra única y consensuada).La fuente principal fueron asteroides y meteoritos de tipo condritas carbonáceas, que aportaron entre un 60 % y un 90 %. Los cometas aportaron un porcentaje pequeño, menos del 10 % del agua total. También hay agua de origen endógeno, de los materiales hidratados del interior de la Tierra. Si hay que concretar en números, parece razonable un 5 % cometario, un 75 % de condritas y un 20 % endógeno.
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