¿Cómo engañar a una termita?
A la evolución le encantan los concursos de disfraces 🥸
¿Cómo engañar a una termita?
🐛 Han descubierto en Marruecos unas increíbles larvas de moscas azules que se hacen pasar por termitas para infiltrarse en sus colonias. La investigación, publicada en Current Biology, revela que esta especie, perteneciente a la familia de los califóridos, engaña a sus anfitrionas con un sofisticado disfraz que combina imitación física y química. Este sorprendente descubrimiento ha sido realizado por un estudio internacional liderado por el Instituto de Biología Evolutiva (IBE) 🔍
🥸 Las colas de estas larvas parecen una máscara que imita la cabeza de una termita, con antenas, palpos y ojos. En realidad, esos dos puntitos que simulan ser unos ojos, son los orificios que usan para respirar. Además, su olor es idéntico al de la colonia, lo que les permite evitar ser detectada por las termitas soldado, que normalmente atacan a los intrusos 😯
🌍 Las larvas fueron halladas en termiteros de la cordillera del Anti-Atlas, donde las termitas las acicalan e incluso podrían alimentarlas mediante trofalaxis (alimentación boca a boca). De momento, se desconoce su dieta e incluso su forma adulta 🤔
🪲 Recientemente, científicos de la Universidad de São Paulo descubrieron otro ejemplo fascinante de mimetismo en el mundo de los insectos. En Australia, el escarabajo Austrospirachtha carrijoi despliega una estrategia similar a la de las larvas azules marroquíes: se disfrazan de termitas para escabullirse dentro de sus colonias. Dicha especie utiliza una adaptación conocida como fisogastría, mediante la cual su abdomen se agranda como si fuera un globo con forma de termita. Gracias al cobijo de este elaborado camuflaje, los escarabajos Austrospirachtha engañan a las termitas obreras y logran que los alimenten 😋
🥭 La polilla chupadora de fruta (Eudocima aurantia) engaña a sus depredadores con un camuflaje único: sus alas, aunque planas, parecen hojas arrugadas gracias a nanoestructuras especializadas. Dichas estructuras reflejan la luz, creando la ilusión de una forma tridimensional que simula una superficie curvada 😯
🦋 Un estudio, publicado en Current Biology, reveló que las partes brillantes de las alas coinciden con las áreas que parecerían curvas si fueran hojas. Gracias a dicha adaptación, estos insectos estarían aprovechando la forma en que los depredadores perciben las formas 3D para mejorar su camuflaje. Este mecanismo, combinado con su coloración marrón, las hace casi indistinguible de una hoja seca 🍂
La tinta de sepia convierte el olfato de los tiburones en su talón de Aquiles
🦑 La tinta de las sepias no solo sirve como cortina de humo para escapar de depredadores, sino que también bloquea el olfato de los tiburones. Según un reciente estudio, la melanina, el componente principal de la tinta, se adhiere con más fuerza a los receptores olfativos de los tiburones que el olor de la sangre de mamíferos, lo que explica por qué estos escualos huyen al detectarla 😯
🦈 Los tiburones, famosos por su agudo sentido del olfato (algunos detectan presas a varios kilómetros de distancia), tienen un número sorprendentemente limitado de receptores olfativos en comparación con los mamíferos. En promedio, los tiburones poseen genes para alrededor de 43 receptores de olores, mientras que los mamíferos cuentan con aproximadamente 850 genes de receptores olfativos, lo que los hace vulnerables a sustancias que bloquean sus sensores, como la melanina ⚫
🖥️ Utilizando modelos computacionales en 3D, la bióloga Colleen Lawless dirigió un análisis de los receptores de tres especies de tiburones, incluyendo al gran tiburón blanco (Carcharodon carcharias), confirmando las propiedades moleculares de la melanina. Así, la tinta de sepia no solo oculta a estos cefalópodos, sino que también aprovecha una debilidad clave en los tiburones, convirtiéndo su mayor fortaleza en su talón de Aquiles 🎯
¿A qué tienen miedo las ballenas?
🐋 Algunas especies de ballenas barbadas, también conocidas como misticetos, emplean una sorprendente estrategia acústica para evadir la detección de sus principales depredadores: las orcas. Estos cetáceos hablan a frecuencias tan bajas que resultan inaudibles para las orcas, según revela un estudio de la Universidad de Washington. La investigación analizó los cantos de diversas especies de ballenas y los contrastó con el rango auditivo de las orcas, descubriendo que algunas ballenas aprovechan esta limitación para protegerse 🤨
🤫 Especies como la majestuosa ballena azul (Balaenoptera musculus) o los rorcuales (Balaenoptera) emiten sonidos graves por debajo de los 100 Hz, un umbral que las orcas no pueden detectar. Esta táctica, denominada cripsis acústica, les permite comunicarse entre sí durante actividades como la búsqueda de pareja o la alimentación, sin alertar a sus depredadores 🐋
🎵 En cambio, otras especies, como las yubartas (Megaptera novaeangliae) o las ballenas grises (Eschrichtius robustus), utilizan frecuencias mucho más altas, que pueden alcanzar hasta los 1.500 Hz. ¿Significa esto que no temen a las orcas? No exactamente. Estas ballenas han adoptado una estrategia diferente: cuando se sienten amenazadas, optan por el contraataque y se agrupan en aguas costeras, confiando en la protección que les brinda su manada 💪
🌊 Este fascinante hallazgo no solo destaca la complejidad de las interacciones en el ecosistema marino, sino que también revela la existencia de un paisaje sonoro submarino moldeado por el miedo a las orcas 🐋🐋🐋
⛈️ ¿Conoces la historia de Richardson y sus ideas visionarias para predecir la meteorología? 🌦️
💬 «Es posible que algún día de un impreciso futuro se puedan realizar los cálculos antes de que el tiempo se eche encima.»
⛈️ Lewis Fry Richardson, pionero en la predicción meteorológica, ideó un método matemático para anticipar el tiempo que sentó las bases de la meteorología moderna. En su obra de 1922, Weather Prediction by Numerical Process, Richardson propuso resolver complejas ecuaciones para pronosticar la meteorología en tiempo real. Sin embargo, el proceso resultó laborioso y lento: sus cálculos de seis horas de predicción le tomaron semanas a mano. Richardson también soñó con una fábrica de pronósticos compuesta por miles de calculadores humanos trabajando en conjunto para lograr predicciones rápidas y precisas. Su visión se convirtió en realidad décadas más tarde, cuando la tecnología informática permitió el desarrollo de modelos meteorológicos basados en sus principios 🌦️
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