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Medición rápida de proteína en suero lácteo
La Universidad de Burgos desarrolla un sensor capaz de transformar el control de proteína en una medición rápida, directa y fiable en suero y concentrado de suero lácteo (WPC). El sistema, impulsado desde el grupo POLYMERS, se apoya en un sensor polimérico en formato film que determina el contenido proteico de forma directa mediante análisis colorimétrico de imagen, eliminando procesos complejos y mejorando su encaje en entornos de control de calidad y monitorización industrial.
Fecha: Jueves 30 de julio de 2026
La Universidad de Burgos impulsa una tecnología desarrollada por el grupo Amido-Ruca para dar un paso clave en la mejora de la terapia fotodinámica (PDT) contra el cáncer. El enfoque parte de compuestos de rutenio fotoactivables diseñados para actuar con precisión: permanecen prácticamente inactivos en ausencia de luz, pero, cuando se activan con luz roja (635 nm), generan especies reactivas de oxígeno (ROS) capaces de favorecer la muerte selectiva de las células tumorales.
Fecha: Miércoles 29 de julio de 2026
Estudiantes de Educación Infantil crean veinte comics con IA para despertar vocaciones científicas
Despertar vocaciones científicas y explicar a niños y niñas de entre 3 y 6 años quién fue Darwin, la Edad de Hielo, cómo se formuló la teoría de la deriva continental o de qué manera se descubrió Neptuno es el reto que han asumido estudiantes del Grado en Maestro de Educación Infantil.
Fecha: Miércoles 29 de julio de 2026
La investigadora Marina León Calero, del Instituto de Ciencia y Tecnología de Polímeros del CSIC (ICTP-CSIC), ha concluido una estancia de investigación de un mes en el Grupo de Investigación CIMa de la Universidad de Burgos para estudiar el comportamiento de materiales elásticos impresos en 3D mediante el equipo singular HFe 3, de la firma m+p international, único de estas características disponible en España.
Fecha: Lunes 27 de julio de 2026
Detectar en tiempo real si una masa de pan está sin fermentar, en su punto óptimo o sobrefermentada, como haría un maestro panadero; identificar residuos de productos fitosanitarios en aceitunas; optimizar la fabricación de yogures o detectar deficiencias durante la elaboración industrial de alimentos, como la falta de agua o un tiempo de amasado insuficiente. Son algunas de las aplicaciones de los modelos predictivos desarrollados en la tesis doctoral defendida el pasado 17 de julio por David Castro Reigía, del área de Química Analítica de la Universidad de Burgos.
Fecha: Viernes 24 de julio de 2026
