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autónoma de Puebla
Facultad en ciencias de la computación
Desarrollo de habilidades en el uso de la...
Nancy Velázquez Gutiérrez
Resumen
El Proyecto Genoma Humano está produciendo una inmensa cantidad de
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secuenciación del ADN genético utilizando sistemas dif...
personalizada. La secuencia genómica de alta velocidad junto con la tecnología
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Bibliografía
Alvarado, A., Rodríguez, O., Ricardo, L., & Alagón, A. (2014). Tú y el ADN.
UNAM, 3, P.9.
Conklin, D. (2010, ...
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Ensayo "Bioinformatica"

  1. 1. Benemérita universidad autónoma de Puebla Facultad en ciencias de la computación Desarrollo de habilidades en el uso de la tecnología, la información y la comunicación Arturo Dawe González Tarea 4: Ensayando Ensayo “Bioinformática”
  2. 2. Nancy Velázquez Gutiérrez Resumen El Proyecto Genoma Humano está produciendo una inmensa cantidad de secuencias de nucleótidos que contienen genes que codifican proteínas nuevas. La tarea de la bioinformática es interpretar esos datos. Este trabajo presenta un repaso de la bioinformática como campo enfocado en una meta central: la predicción de la estructura de la proteína y el desarrollo de algoritmos rápidos, los avances y aportaciones para la sociedad, sin dejar de lado el mejoramiento de una calidad de vida para generaciones futuras. La primera parte de este trabajo repasará los conceptos de genes y proteínas, se hablara de la historia y en que consiste la bioinformática. La segunda parte trataremos las tecnologías computacionales aplicadas a la bioinformática tres diferentes aplicaciones y las aportaciones que en el futuro ayudara a la sociedad. Introducción La Bioinformática es el campo de la ciencia en donde la biología, la informática y la tecnología se fusionan en una sola disciplina, se ha convertido en una ciencia que está entrando en auge en Latinoamérica debido a que la tecnología ha tenido un gran desarrollo. La secuenciación de genomas lleva la necesidad de obtener conclusiones de la lectura de esos millones de pares de bases, saber qué codifican, cómo se relacionan y regulan la expresión de los distintos productos génicos, además de encontrar la función de proteínas desconocidas y de generar modelos que permita estudiar su secuencia. La rapidez y eficacia de esas conclusiones se ha generado gracias al desarrollo de la Bioinformática. El ensayo que se presenta a continuación pretende dar a conocer a la bioinformática como campo enfocado en la predicción de la estructura de la proteína y el desarrollo de
  3. 3. algoritmos rápidos, los avances y aportaciones para la sociedad, sin dejar de lado el mejoramiento de una calidad de vida para generaciones futuras. Bioinformática La Bioinformática es el uso de técnicas computacionales, matemáticas y estadísticas para el análisis, interpretación y generación de datos biológicos. Hace algunos años no se escuchaba dicho término, hoy en día la bioinformática es una ciencia muy joven, si miramos a través del tiempo algunos descubrimientos fueron de la siguiente manera: 1958 Primera secuencia de proteína, 1975 Primera secuencia de ADN, 1986 Desarrollo PCR (Polímeros) y por ultimo el inicio de la era Genómica. Hay que destacar que el objetivo de la bioinformática es almacenar datos de genes a través de minería de datos como también observar que hacen los genes, por otra parte la bioinformática busca llegar a la medicina y ayudar en la obtención de curas para enfermedades como el cáncer, las enfermedades que se derivan de mutaciones, etc. Es por ello que me parece que la definición de la universidad de Colombia (2008) muestra un mejor panorama acerca del tema. La bioinformática es el resultado de la unión indisoluble entre las tecnologías informáticas y las ciencias biológicas. Fue concebida en principio para resolver interrogantes como los siguientes: ¿cómo almacenar y organizar secuencias de ADN? ¿Cómo hallar intrones y exones en secuencias de ADN genómico? En esta era postgenómica, la adquisición de nuevas y mejores herramientas computacionales ha hecho posible que la bioinformática se convierta en pieza clave para aplicaciones como filtro genético, diagnóstico molecular, hallazgo de nuevos fármacos y mejoramiento genético de cultivo. (p. 39). El proyecto del genoma humano
  4. 4. En 1988 inició en diversos laboratorios de investigación científica ubicados en diferentes países del mundo, la aventura biológica más grande: el Proyecto del Genoma Humano. Este proyecto representa un esfuerzo de colaboración a nivel internacional y tiene como objetivo la secuenciación completa de la información genética humana y la de organismos de relevancia en los campos de la salud y la alimentación. A siete años del iniciar el Proyecto del Genoma Humano, los científicos han desarrollado con éxito la primera etapa del mismo: consiguieron la secuenciación completa del genoma de algunos animal como el gusano Caenorhabditis elegans. Ahora inicia lo que se considera como la etapa más complicada: la identificación de todos los genes que forman el ADN humano. Historia de la bioinformática La bioinformática es una ciencia de naturaleza interdisciplinaria, cuya historia se partió en dos después que por vez primera se secuenció en forma completa una proteína, la insulina, por parte de Frederick Sanger y sus colegas en la Universidad de Cambridge, durante la década comprendida entre 1945 y 1955 Sanger y su equipo, mediante un laborioso proceso analítico, separaron e identificaron los fragmentos de la degradación de la proteína y determinaron el orden de aparición de los aminoácidos, algo que nadie hasta ese momento había sido capaz de hacer. La difusión de las nuevas técnicas para secuenciar el ADN y las proteínas, así como el volumen cada vez mayor de secuencias almacenadas en los bancos de datos, hicieron necesaria la creación de algoritmos a fin de catalogar y comparar secuencias, en los que se reconoce como pionera a Margaret Oakley Dayhoff, connotada investigadora del Centro Médico de la Universidad de Georgetown. La doctora Dayhoff desarrolló métodos computacionales que le permitieron comparar secuencias proteicas y a partir de los alineamientos entre ellas investigar las relaciones y por tanto la historia evolutiva entre los diferentes reinos,
  5. 5. phyla y taxa biológicos. Para Higashida piensa que “en la actualidad, existen bases secundarias, llamadas también bases de conocimiento porque contienen el conocimiento biológico acumulado necesario para comprender el funcionamiento y la utilidad en todos los niveles de organización de un ser vivo.” (p. 35). Para el futuro, se espera disponer de una representación computacional completa de la célula y del organismo con el fin de entender los principios que determinan el elevado nivel de complejidad de los sistemas bioló- gicos Tecnologías computacionales aplicadas a la bioinformática La biología al igual que todas las ciencias que son base de la investigación científica, proveen grandes volúmenes de información que requieren de técnicas computacionales avanzadas para permitir hacer procesamiento en tiempo real. Muchas de estas técnicas se enmarcan dentro de temas de investigación y desarrollo informático que tienen que ver con el almacenamiento y procesamiento de datos, entre las cuales podemos mencionar las bases de datos (BD) relacionales y semánticas, las bodegas de datos, minería de datos y algunas técnicas de inteligencia artificial, entre otras. Base de datos biológicos Las bases de datos biológicas se pueden dividir en tres categorías: Bases de datos primarias, las cuales contienen datos biológicos originales. Son archivos de secuencia en bruto o datos estructurales. Bases de datos secundarias que contienen información procesada computacionalmente, con base en datos primarios. Las bases de datos de secuencias de proteínas traducidas contienen la anotación funcional perteneciente a esta categoría. Bases de datos especializadas, aquellas que atienden a un interés de investigación en particular. Muchos de los problemas detectados en las investigaciones científicas, radican en la necesidad de conectar las bases de datos secundarias y especializadas a las bases de datos primarias. Máquinas de aprendizaje
  6. 6. Una máquina de aprendizaje es un proceso adaptativo que permite a las computadoras aprender de la experiencia, aprender con el ejemplo, y aprender por analogía. Existen dos buscadores de genes más populares que dieron lugar a las Redes Neuronales Artificiales. GRAIL es el primer programa buscador de genes, que fue diseñado para identificar genes, exones, y varias características en las secuencias de ADN. Otro sistema de buscador de genes es Gene Parser, que fue diseñado para identificar y determinar la fina estructura de los genes de la proteína en las secuencias de ADN genómico. Un sistema neural artificial para clasificación de genes llamado GenCANS fue desarrollado para analizar y gestionar un gran volumen de datos de secuenciación molecular del Proyecto del Genoma Humano. El algoritmo genético ha sido aplicado con éxito para resolver muchos problemas prácticos en muchas disciplinas, en particular, en la bioinformática, estos se han utilizado para resolver los problemas de alineación de secuencias múltiples. Soft Computing en Bioinformática. Con los avances en la biotecnología, se generan enormes volúmenes de datos biológicos. Además, es posible que existan importantes relaciones ocultas y correlaciones en los datos. Para Dennis Coon (1998) En bioinformática, los sistemas difusos juegan un papel importante para la construcción de sistemas basados en el conocimiento. Hay muchas áreas de aplicación de la ciencia biomédica y la bioinformática, donde las técnicas de lógica difusa pueden ser aplicadas con éxito. Algunas de las aplicaciones importantes de la lógica difusa son las siguientes: aumentar la flexibilidad de los motivos de proteínas, estudiar las diferencias entre polinucleótidos, analizar los datos experimentales de expresión utilizando la teoría difusa de resonancia adaptativa, alinear las secuencias basadas en
  7. 7. una difusa refundición de un algoritmo de programación dinámica, la secuenciación del ADN genético utilizando sistemas difusos, analizar los datos de expresión génica, analizar las relaciones entre los genes y descifrar una red genética, y clasificar las secuencias de aminoácidos en diferentes super familias. (p.80) La ciencia del futuro Sin duda, la posibilidad de estudiar y manipular los genes representa una revolución en la ciencia que cambiará nuestra forma de ver el mundo y vivir en los próximos años, ya que su aplicación en la medicina, la industria y la alimentación traerá beneficios hasta ahora impensables. Así como el ADN es la molécula que almacena la información de los sistemas vivos, las computadoras son los sistemas de información artificiales desarrollados por los humanos. No es sorprendente que nuestros sistemas digitales de información sean necesarios para el estudio de los sistemas de información de los seres vivos. Representan una herramienta que favorece y hace más rápido el trabajo de los científicos. Por este motivo, en los años recientes se ha desarrollado el campo de la bioinformática. Avances y aportaciones tecnológicos en la ciencia La Bioinformática no sólo se ha convertido en una ciencia esencial para la genómica básica y la investigación en biología molecular, también está teniendo un gran impacto en muchas áreas de la biotecnología y las ciencias biomédicas. Un enfoque basado en la bioinformática reduce significativamente el tiempo y el costo requerido para desarrollar medicamentos con mayor potencia, con menos efectos secundarios, y una menor toxicidad que el uso del tradicional ensayo y error. En medicina forense, los resultados de los análisis filogenéticos moleculares han sido aceptados como pruebas en los tribunales penales. Vale la pena mencionar que la genómica y la bioinformática están a punto de revolucionar los sistemas de salud mediante el desarrollo de la medicina
  8. 8. personalizada. La secuencia genómica de alta velocidad junto con la tecnología informática sofisticada permitirá por ejemplo que un médico en una clínica, pueda secuenciar el ADN de un paciente de forma rápida, y detectar así posibles mutaciones dañinas del genoma, convirtiéndose en protagonista para participar en el diagnóstico precoz y el tratamiento eficaz de enfermedades. Las bases de datos del genoma de plantas y análisis de expresión génica de este perfil han desempeñado un papel importante en el desarrollo de nuevas variedades de cultivos que tienen una mayor productividad y más resistencia a las enfermedades. En concreto, la bioinformática abarca el desarrollo de bases de datos o de conocimiento para almacenar y recuperar datos biológicos, algoritmos para analizar y determinar sus relaciones con los datos biológicos, y las herramientas estadísticas para identificar e interpretar conjuntos de datos. Conclusión La Bioinformática se compone de dos subcampos complementarios entre sí: El desarrollo de herramientas informáticas y bases de datos, y la aplicación de estas en la generación de conocimientos biológicos para comprender mejor los sistemas vivos. El desarrollo de herramientas incluye el software de grabación de secuencias, el análisis estructural y funcional de estas, así como la construcción y la conservación de bases de datos biológicas. El análisis de los datos biológicos a menudo genera nuevos problemas y desafíos que a su vez estimulan el desarrollo de mejores herramientas computacionales. La Bioinformática puede considerarse como un pilar imprescindible en los proyectos de genómica y proteómica en los que es necesario organizar resultados, analizarlos, generar hipótesis y proponer nuevos experimentos. Esta actividad ha hecho que la Bioinformática se convierta en un componente básico para el desarrollo de la biología molecular, la biotecnología y la biomedicina. Con lo anterior mencionado queda claro que la bioinformática es una nueva ciencia esencial para el desarrollo de beneficios para al mundo entero y por consiguiente el mejoramiento de la calidad de vida para generaciones futuras.
  9. 9. Bibliografía Alvarado, A., Rodríguez, O., Ricardo, L., & Alagón, A. (2014). Tú y el ADN. UNAM, 3, P.9. Conklin, D. (2010, Enero). La Bioinformática: una perspectiva de la estructura de proteínas. Ensayos, 8, pp. 23-38. Franco, M., Cediel, J., Payan, C. (2008, Enero). Breve historia de la bioinformática. Colombia Médica, 39, pp.117-120. Medina, J., Garzón, F., & Tafurth, P. (2012). Bioinformática. Florida: Caldas. Meneses, C., Rozo, L., & Franco, J. (2011, Diciembre). Tecnologías bioinformáticas para el análisis de secuencias de ADN. Scientia et Technica , 49, pp. 116-121. Pinzón, A. (2007). Introducción a la bioinformática. Los Andes: cPhD. Citas textuales Franco, M., Cediel, J., Payan, C. (2008, Enero). Breve historia de la bioinformática. Colombia Médica, 39, pp.117-120. Coon, D. (1998). Ciencias del futuro. California: MGF. Higashida, B. (1995). Biotecnologia. México: Interamericana Mac Graw Hill.

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