Este documento presenta información sobre varias herramientas bioinformáticas como NCBI, KEGG, BLAST y Softberry. Describe los servicios que ofrece cada herramienta y sus usos principales como la búsqueda de similitudes de secuencias y mapeo metabólico. También menciona la importancia de estas herramientas para el desarrollo de proyectos de tesis que involucren problemas biológicos.
Este documento describe los sistemas de información en bioinformática. Explica que los sistemas de información son conjuntos de elementos como hardware, datos, software y procedimientos que administran información de manera organizada. Luego describe varios tipos de bases de datos bioinformáticas como las de nucleótidos, proteínas y microarrays que almacenan y proveen acceso a enormes cantidades de información genómica y otros datos biológicos. Finalmente, enfatiza que los sistemas de información deben brindar estructuras robustas y flexibles para gest
El ARN ribosomal 16S (ARNr 16S o 16S rRNA) es el componente de la subunidad menor (30S) de los ribosomas procariotas que se une a la secuencia de Shine-Dalgarno. Los genes que lo codifican son conocidos como genes del ARNr 16S, y se utilizan para la reconstrucción de filogenias debido a sus bajas tasas de evolución.
Practica 1 analisis de secuencias del gen 16 sjuancarlos74381
El documento presenta un análisis de secuencias del gen 16S utilizando el programa BioEdit. Se describen las herramientas BioEdit y NCBI que permiten editar alineamientos y analizar secuencias. Los resultados muestran que la mayoría de las secuencias analizadas correspondían a bacterias como Klebsiella, Enterobacter y Pseudomonas, determinadas mediante comparación con la base de datos de NCBI utilizando un porcentaje de identidad mayor al 70%.
AMYPdb es una base de datos en línea dedicada a las proteínas precursoras amiloides y sus secuencias de aminoácidos. Integra datos de 1,705 proteínas de 600 organismos en 33 familias. Proporciona enlaces a más de 2,300 referencias y 1,200 estructuras 3D. Christian Delamarche y otros crearon AMYPdb y realizaron análisis de secuencias a gran escala de los datos. AMYPdb ofrece un sistema wiki para insertar datos y un entorno de colaboración.
Este documento presenta una lista de recursos de internet útiles para científicos del área de las ciencias químicas y biológicas. Incluye enlaces a bases de datos de secuencias genéticas, estructuras proteicas, información toxicológica y química, así como directorios y herramientas de interés para biólogos moleculares. El documento provee una breve descripción de cada recurso para ayudar a los científicos a identificar bases de datos relevantes para sus investigaciones.
Este documento habla sobre la bioinformática y los principales bancos de datos de proteínas y estructuras de proteínas como Swiss-Prot, TrEMBL, Protein Data Bank y Swiss-Model Repository. También menciona el banco de datos NCBI MMDB que contiene modelos moleculares generados a partir de datos estructurales del Protein Data Bank.
Este documento presenta información sobre varias herramientas bioinformáticas como NCBI, KEGG, BLAST y Softberry. Describe los servicios que ofrece cada herramienta y sus usos principales como la búsqueda de similitudes de secuencias y mapeo metabólico. También menciona la importancia de estas herramientas para el desarrollo de proyectos de tesis que involucren problemas biológicos.
Este documento describe los sistemas de información en bioinformática. Explica que los sistemas de información son conjuntos de elementos como hardware, datos, software y procedimientos que administran información de manera organizada. Luego describe varios tipos de bases de datos bioinformáticas como las de nucleótidos, proteínas y microarrays que almacenan y proveen acceso a enormes cantidades de información genómica y otros datos biológicos. Finalmente, enfatiza que los sistemas de información deben brindar estructuras robustas y flexibles para gest
El ARN ribosomal 16S (ARNr 16S o 16S rRNA) es el componente de la subunidad menor (30S) de los ribosomas procariotas que se une a la secuencia de Shine-Dalgarno. Los genes que lo codifican son conocidos como genes del ARNr 16S, y se utilizan para la reconstrucción de filogenias debido a sus bajas tasas de evolución.
Practica 1 analisis de secuencias del gen 16 sjuancarlos74381
El documento presenta un análisis de secuencias del gen 16S utilizando el programa BioEdit. Se describen las herramientas BioEdit y NCBI que permiten editar alineamientos y analizar secuencias. Los resultados muestran que la mayoría de las secuencias analizadas correspondían a bacterias como Klebsiella, Enterobacter y Pseudomonas, determinadas mediante comparación con la base de datos de NCBI utilizando un porcentaje de identidad mayor al 70%.
AMYPdb es una base de datos en línea dedicada a las proteínas precursoras amiloides y sus secuencias de aminoácidos. Integra datos de 1,705 proteínas de 600 organismos en 33 familias. Proporciona enlaces a más de 2,300 referencias y 1,200 estructuras 3D. Christian Delamarche y otros crearon AMYPdb y realizaron análisis de secuencias a gran escala de los datos. AMYPdb ofrece un sistema wiki para insertar datos y un entorno de colaboración.
Este documento presenta una lista de recursos de internet útiles para científicos del área de las ciencias químicas y biológicas. Incluye enlaces a bases de datos de secuencias genéticas, estructuras proteicas, información toxicológica y química, así como directorios y herramientas de interés para biólogos moleculares. El documento provee una breve descripción de cada recurso para ayudar a los científicos a identificar bases de datos relevantes para sus investigaciones.
Este documento habla sobre la bioinformática y los principales bancos de datos de proteínas y estructuras de proteínas como Swiss-Prot, TrEMBL, Protein Data Bank y Swiss-Model Repository. También menciona el banco de datos NCBI MMDB que contiene modelos moleculares generados a partir de datos estructurales del Protein Data Bank.
Este documento describe una práctica virtual realizada con el software MEGA para construir un árbol filogenético de 30 secuencias del gen 16s rRNA. Se descargaron las secuencias de NCBI, se alinearon y corrigieron en MEGA, y luego se construyó el árbol filogenético usando el método UPGMA, mostrando las relaciones evolutivas entre las especies estudiadas.
Este documento describe el uso del software SnapGene para simular un gel de electroforesis de ADN. Se utilizaron las secuencias de 13 microorganismos obtenidas del NCBI y se cargaron en SnapGene. Luego, se simuló un gel de agarosa que separó las moléculas de ADN según su tamaño, visualizando las secuencias de los 13 microorganismos. El procedimiento permitió familiarizarse con las funciones básicas de SnapGene para la visualización y edición de secuencias de ADN.
Este documento resume los orígenes y desarrollo de la bioinformática, incluyendo el almacenamiento y análisis de secuencias de ADN y proteínas, el reconocimiento de patrones y la predicción, y el uso de bases de datos como GenBank. También describe métodos como la homología, alineamientos múltiples, y algoritmos como Needleman-Wunsch para analizar secuencias.
INFORME DE LA PRACTICA N 04 ANALISIS DE SECUENCIAS DE ADN Y USO DEL BANCO DE ...StefaniBrillyArevalo
1. El documento presenta el análisis de 15 secuencias de ADN utilizando los programas Bioedit y BLAST.
2. Los resultados muestran la calidad de cada secuencia (mala, regular o buena) y el porcentaje de similitud y especie identificada.
3. Se concluye que Bioedit es útil para analizar la calidad de las secuencias y BLAST permite identificar las especies presentes en cada secuencia al compararlas con la base de datos.
Este documento describe una simulación de electroforesis en gel de agarosa utilizando el software SnapGene. Explica brevemente las funcionalidades de SnapGene y conceptos clave como ADN, ARN, secuencias de ADN y electroforesis. Luego detalla la metodología para realizar la simulación de electroforesis en SnapGene y analizar los resultados obtenidos.
CONSORCIO ONTOLOGÍA DE GENES: herramientas para anotación funcionalMonica Munoz-Torres
Este documento describe herramientas para la anotación funcional de genes utilizando la ontología de genes (GO). Explica cómo Apollo y la GO permiten editar y asignar términos GO de forma precisa y profunda para mejorar la anotación estructural y funcional de genomas. También describe dónde se encuentran los archivos de anotación GO y cómo la estructura de la GO como un grafo acíclico dirigido permite análisis complejos de conjuntos de datos.
Python en biología molecular (UNLUX 2008)guestadf0d8
Este documento describe el uso de Python para la bioinformática y la biología molecular. Explica que Python es un lenguaje de programación útil para el análisis de grandes cantidades de datos biológicos debido a su facilidad de uso, capacidad de integrarse con otros programas, y aptitud para aplicaciones web. También presenta ejemplos de cómo se puede usar Python y la biblioteca Biopython para tareas comunes de bioinformática como el alineamiento de secuencias y la búsqueda de similitud.
Este documento introduce las bases de datos en bioinformática. Explica que las bases de datos almacenan y organizan la gran cantidad de información generada por proyectos como el genoma humano para que sea accesible de manera rápida y flexible. Describe los principales tipos de bases de datos como las bibliográficas, taxonómicas, de nucleótidos, genómicas y de proteínas. También presenta algunos de los proveedores y bases de datos más importantes en cada categoría como NCBI, EBI y GenBank.
Este documento introduce las bases de datos en bioinformática. Explica que las bases de datos almacenan y organizan la gran cantidad de información generada por proyectos como el Proyecto Genoma Humano para que sea accesible de manera rápida y flexible. Detalla los principales tipos de bases de datos como las bibliográficas, taxonómicas, de nucleótidos, genómicas y de proteínas. También describe los principales proveedores de recursos como NCBI y EBI y algunas de las bases de datos más importantes dentro de cada categoría.
Informe n°01 analisis de secuencias 16 s- bqBrendaQuirper
El documento presenta los resultados del análisis de 71 secuencias de ADN mediante el uso de herramientas bioinformáticas. La mayoría de las secuencias tuvieron una calidad regular y fueron identificadas como enterobacterias por el programa NCBI BLAST. Los resultados incluyen tablas con la identidad de organismos, tamaños de secuencias y porcentajes de identidad para cada muestra.
Este documento describe el proceso de alineamiento de secuencias de ADN y generación de árboles filogenéticos utilizando el gen NIFH (fijación biológica de nitrógeno). Se identifica la calidad de las secuencias, se reconocen los microorganismos mediante BLAST, se alinean las secuencias con MEGA-X y se genera un árbol filogenético.
Este documento resume un proyecto de bioinformática sobre la producción de ácido láctico mediante la bacteria Lactobacillus delbrueckii. Describe la enzima lactato deshidrogenasa y su importancia en la producción de ácido láctico. También analiza la secuencia genética de la enzima, crea árboles filogenéticos comparando la secuencia con otras bacterias, y modela la estructura tridimensional de la proteína. El documento concluye proponiendo usar la levadura Saccharomyces cerevisiae y el vector
Este documento describe los usos de la informática en diferentes campos de la ciencia como la bioinformática y la biología computacional. Explica que la bioinformática aplica tecnología computacional para gestionar y analizar datos biológicos, mientras que la biología computacional usa métodos matemáticos y de simulación para estudiar sistemas biológicos. También describe herramientas informáticas comunes como BLAST para alinear secuencias y ClustalW para alineamientos múltiples.
Este documento describe los usos de la informática en diferentes campos de la ciencia como la bioinformática y la biología computacional. Explica que la bioinformática aplica tecnología computacional para gestionar y analizar datos biológicos, mientras que la biología computacional usa métodos matemáticos y de simulación para estudiar sistemas biológicos. También describe herramientas informáticas comunes como BLAST para alinear secuencias y ClustalW para alineamientos múltiples.
INFORME: SIMULACIÓN MOLECULAR DE ADN USANDO EL SOFTWARE SNAP GENE.pdfStefaniBrillyArevalo
El documento describe una simulación molecular del ADN utilizando el software SnapGene. Estudiantes de la Universidad Nacional de Moquegua realizaron la simulación agregando enzimas al plásmido pgem t-easy en SnapGene para adquirir conocimientos sobre el proceso. Primero buscaron y descargaron 10 secuencias al azar del banco de datos NCBI, luego las abrieron en SnapGene y simularon su digestión con enzimas diferentes para cada secuencia. Finalmente obtuvieron un gráfico que muestra los resultados de la simulación.
El documento describe las principales bases de datos del NCBI, incluyendo bases de datos sobre literatura, genomas, genes, proteínas, químicos y clínicos. Contiene más de 35 bases de datos que almacenan un total de 3.6 millones de registros sobre secuencias biológicas, estructuras, variaciones genéticas y más. Cada base de datos apoya la investigación biológica almacenando y enlazando información relevante.
El documento presenta información sobre los buscadores en Internet. Explica que los buscadores son programas que facilitan la búsqueda de información en la web y que existen diferentes tipos como directorios temáticos, motores de búsqueda y metabuscadores. También describe los componentes clave de un motor de búsqueda como el robot, índice y mecanismo de búsqueda. Finalmente, presenta estrategias lógicas para realizar búsquedas efectivas en Internet utilizando operadores booleanos.
Este documento describe el uso del software MEGA para realizar un análisis filogenético de 10 microorganismos basado en su gen 16s. Explica que MEGA permite alinear las secuencias de los microorganismos, exportar los alineamientos en diferentes formatos y construir un árbol filogenético que muestre las relaciones evolutivas entre los microorganismos. El procedimiento incluye abrir MEGA, seleccionar los genes a analizar, alinear las secuencias, exportar los alineamientos y generar el árbol filogené
Este documento describe varias herramientas de búsqueda de similitud de secuencias como BLAST en NCBI, ExPasy, Ch-EMBnet y otras. BLAST encuentra regiones de similitud local entre secuencias y calcula su significación estadística. Estas herramientas permiten inferir relaciones evolutivas e identificar miembros con linajes cercanos. ExPasy y Ch-EMBnet ofrecen opciones para BLASTP, BLASTN y BLASTX y envío de resultados por correo.
Este documento describe una práctica virtual realizada con el software MEGA para construir un árbol filogenético de 30 secuencias del gen 16s rRNA. Se descargaron las secuencias de NCBI, se alinearon y corrigieron en MEGA, y luego se construyó el árbol filogenético usando el método UPGMA, mostrando las relaciones evolutivas entre las especies estudiadas.
Este documento describe el uso del software SnapGene para simular un gel de electroforesis de ADN. Se utilizaron las secuencias de 13 microorganismos obtenidas del NCBI y se cargaron en SnapGene. Luego, se simuló un gel de agarosa que separó las moléculas de ADN según su tamaño, visualizando las secuencias de los 13 microorganismos. El procedimiento permitió familiarizarse con las funciones básicas de SnapGene para la visualización y edición de secuencias de ADN.
Este documento resume los orígenes y desarrollo de la bioinformática, incluyendo el almacenamiento y análisis de secuencias de ADN y proteínas, el reconocimiento de patrones y la predicción, y el uso de bases de datos como GenBank. También describe métodos como la homología, alineamientos múltiples, y algoritmos como Needleman-Wunsch para analizar secuencias.
INFORME DE LA PRACTICA N 04 ANALISIS DE SECUENCIAS DE ADN Y USO DEL BANCO DE ...StefaniBrillyArevalo
1. El documento presenta el análisis de 15 secuencias de ADN utilizando los programas Bioedit y BLAST.
2. Los resultados muestran la calidad de cada secuencia (mala, regular o buena) y el porcentaje de similitud y especie identificada.
3. Se concluye que Bioedit es útil para analizar la calidad de las secuencias y BLAST permite identificar las especies presentes en cada secuencia al compararlas con la base de datos.
Este documento describe una simulación de electroforesis en gel de agarosa utilizando el software SnapGene. Explica brevemente las funcionalidades de SnapGene y conceptos clave como ADN, ARN, secuencias de ADN y electroforesis. Luego detalla la metodología para realizar la simulación de electroforesis en SnapGene y analizar los resultados obtenidos.
CONSORCIO ONTOLOGÍA DE GENES: herramientas para anotación funcionalMonica Munoz-Torres
Este documento describe herramientas para la anotación funcional de genes utilizando la ontología de genes (GO). Explica cómo Apollo y la GO permiten editar y asignar términos GO de forma precisa y profunda para mejorar la anotación estructural y funcional de genomas. También describe dónde se encuentran los archivos de anotación GO y cómo la estructura de la GO como un grafo acíclico dirigido permite análisis complejos de conjuntos de datos.
Python en biología molecular (UNLUX 2008)guestadf0d8
Este documento describe el uso de Python para la bioinformática y la biología molecular. Explica que Python es un lenguaje de programación útil para el análisis de grandes cantidades de datos biológicos debido a su facilidad de uso, capacidad de integrarse con otros programas, y aptitud para aplicaciones web. También presenta ejemplos de cómo se puede usar Python y la biblioteca Biopython para tareas comunes de bioinformática como el alineamiento de secuencias y la búsqueda de similitud.
Este documento introduce las bases de datos en bioinformática. Explica que las bases de datos almacenan y organizan la gran cantidad de información generada por proyectos como el genoma humano para que sea accesible de manera rápida y flexible. Describe los principales tipos de bases de datos como las bibliográficas, taxonómicas, de nucleótidos, genómicas y de proteínas. También presenta algunos de los proveedores y bases de datos más importantes en cada categoría como NCBI, EBI y GenBank.
Este documento introduce las bases de datos en bioinformática. Explica que las bases de datos almacenan y organizan la gran cantidad de información generada por proyectos como el Proyecto Genoma Humano para que sea accesible de manera rápida y flexible. Detalla los principales tipos de bases de datos como las bibliográficas, taxonómicas, de nucleótidos, genómicas y de proteínas. También describe los principales proveedores de recursos como NCBI y EBI y algunas de las bases de datos más importantes dentro de cada categoría.
Informe n°01 analisis de secuencias 16 s- bqBrendaQuirper
El documento presenta los resultados del análisis de 71 secuencias de ADN mediante el uso de herramientas bioinformáticas. La mayoría de las secuencias tuvieron una calidad regular y fueron identificadas como enterobacterias por el programa NCBI BLAST. Los resultados incluyen tablas con la identidad de organismos, tamaños de secuencias y porcentajes de identidad para cada muestra.
Este documento describe el proceso de alineamiento de secuencias de ADN y generación de árboles filogenéticos utilizando el gen NIFH (fijación biológica de nitrógeno). Se identifica la calidad de las secuencias, se reconocen los microorganismos mediante BLAST, se alinean las secuencias con MEGA-X y se genera un árbol filogenético.
Este documento resume un proyecto de bioinformática sobre la producción de ácido láctico mediante la bacteria Lactobacillus delbrueckii. Describe la enzima lactato deshidrogenasa y su importancia en la producción de ácido láctico. También analiza la secuencia genética de la enzima, crea árboles filogenéticos comparando la secuencia con otras bacterias, y modela la estructura tridimensional de la proteína. El documento concluye proponiendo usar la levadura Saccharomyces cerevisiae y el vector
Este documento describe los usos de la informática en diferentes campos de la ciencia como la bioinformática y la biología computacional. Explica que la bioinformática aplica tecnología computacional para gestionar y analizar datos biológicos, mientras que la biología computacional usa métodos matemáticos y de simulación para estudiar sistemas biológicos. También describe herramientas informáticas comunes como BLAST para alinear secuencias y ClustalW para alineamientos múltiples.
Este documento describe los usos de la informática en diferentes campos de la ciencia como la bioinformática y la biología computacional. Explica que la bioinformática aplica tecnología computacional para gestionar y analizar datos biológicos, mientras que la biología computacional usa métodos matemáticos y de simulación para estudiar sistemas biológicos. También describe herramientas informáticas comunes como BLAST para alinear secuencias y ClustalW para alineamientos múltiples.
INFORME: SIMULACIÓN MOLECULAR DE ADN USANDO EL SOFTWARE SNAP GENE.pdfStefaniBrillyArevalo
El documento describe una simulación molecular del ADN utilizando el software SnapGene. Estudiantes de la Universidad Nacional de Moquegua realizaron la simulación agregando enzimas al plásmido pgem t-easy en SnapGene para adquirir conocimientos sobre el proceso. Primero buscaron y descargaron 10 secuencias al azar del banco de datos NCBI, luego las abrieron en SnapGene y simularon su digestión con enzimas diferentes para cada secuencia. Finalmente obtuvieron un gráfico que muestra los resultados de la simulación.
El documento describe las principales bases de datos del NCBI, incluyendo bases de datos sobre literatura, genomas, genes, proteínas, químicos y clínicos. Contiene más de 35 bases de datos que almacenan un total de 3.6 millones de registros sobre secuencias biológicas, estructuras, variaciones genéticas y más. Cada base de datos apoya la investigación biológica almacenando y enlazando información relevante.
El documento presenta información sobre los buscadores en Internet. Explica que los buscadores son programas que facilitan la búsqueda de información en la web y que existen diferentes tipos como directorios temáticos, motores de búsqueda y metabuscadores. También describe los componentes clave de un motor de búsqueda como el robot, índice y mecanismo de búsqueda. Finalmente, presenta estrategias lógicas para realizar búsquedas efectivas en Internet utilizando operadores booleanos.
Este documento describe el uso del software MEGA para realizar un análisis filogenético de 10 microorganismos basado en su gen 16s. Explica que MEGA permite alinear las secuencias de los microorganismos, exportar los alineamientos en diferentes formatos y construir un árbol filogenético que muestre las relaciones evolutivas entre los microorganismos. El procedimiento incluye abrir MEGA, seleccionar los genes a analizar, alinear las secuencias, exportar los alineamientos y generar el árbol filogené
Este documento describe varias herramientas de búsqueda de similitud de secuencias como BLAST en NCBI, ExPasy, Ch-EMBnet y otras. BLAST encuentra regiones de similitud local entre secuencias y calcula su significación estadística. Estas herramientas permiten inferir relaciones evolutivas e identificar miembros con linajes cercanos. ExPasy y Ch-EMBnet ofrecen opciones para BLASTP, BLASTN y BLASTX y envío de resultados por correo.
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Mi Carnaval, Aplicación web para la gestión del carnaval y la predicción basa...micarnavaltupatrimon
Mi Carnaval es la plataforma que permite conectar al usuario con la cultura y la emoción del Carnaval de Blancos y Negros en la ciudad de Pasto, esta plataforma brinda una amplia oferta de productos, servicios, tiquetería e información relevante para generarle valor al usuario, además, la plataforma realiza un levantamiento de datos de los espectadores que se registran, capturando su actividad e información relevante para generar la analítica demográfica del evento en tiempo real, con estos datos se generan modelos predictivos, que permiten una mejor preparación y organización del evento, de esta manera ayudando a reducir la congestión, las largas filas y, así como a identificar áreas de alto riesgo de delincuencia y otros problemas de seguridad.
Casos de éxito en Negocios online: Estrategias WPO que funcionan - Presentac...Javier Martinez Seco
El 15 de junio de 2024 Javier Martínez Seco, director de Ecode, presentó en SEonthebeach 2024 una ponencia titulada "Casos de éxito en Negocios online - Estrategias WPO que funcionan". Javier compartió su experiencia de más de 15 años en el ámbito de las tecnologías web, destacando su especialización en desarrollo web a medida, SEO técnico y optimización del rendimiento web (WPO).
- Presentación inicial: Javier Martínez es ingeniero informático especializado en tecnologías web, con un historial que incluye la creación y mejora de más de 1000 sitios web y negocios online. Realiza auditorías, consultorías, formación a equipos de desarrollo y desarrollo a medida.
- Sitios web que funcionan bien desde el principio: destacó la diferencia entre un sitio web que simplemente "funciona" y uno que "funciona bien". Ejemplos reales desarrollados por Ecode.
- Calidad en el rendimiento web: explicó qué aspectos deben considerarse para conseguir calidad en el rendimiento de una web. Detalló los procesos que el navegador debe seguir para renderizar una página web, incluyendo la descarga del documento HTML, CSS y demás recursos (imágenes, tipografías, ficheros JavaScript).
- Estrategias de carga óptima: Javier presentó estrategias de carga óptima teniendo en cuenta diferentes objetivos y condiciones de trabajo. Habló sobre la importancia de simular condiciones reales de usuario y ajustar la velocidad y CPU para estas simulaciones. También mencionó la extensión de Chrome Web Vitals.
- Pruebas de rendimiento: indicó cómo probar el rendimiento de carga de una página web en su primera visita.
- Realidad del sector y mercado actual: Javier describió la situación actual del sector, donde se priorizan tecnologías populares que facilitan el trabajo de creación web. Sin embargo, advirtió sobre la dependencia de tecnologías conocidas y la necesidad de adaptar el negocio online a estas tecnologías.
- Ejemplos de cargas no óptimas: presentó ejemplos de malas cargas de diferentes webs populares desarrolladas con CMS y tecnologías como Shopify, Webflow, Prestashop, Magento, Salesforce, Elementor, WordPress y Drupal. La tecnología lenta es tecnología mala.
- ¿Merece la pena hacerlo mejor?: Javier subrayó la importancia de medir la situación actual y evaluar la oportunidad de mejora.
- Javier finalizó la ponencia hablando sobre cómo trabaja actualmente con su empresa Ecode, enfocada en construir sitios web muy optimizados desde el inicio. Presentó un caso de éxito: La Casa del Electrodoméstico, una tienda online a medida con una facturación anual de millones de euros y más de 10 millones de carritos de compra, donde más del 90% de las sesiones cumplen con los parámetros LCP, INP y CLS durante toda la sesión.
La ponencia de Javier Martínez Seco en SEonthebeach 2024 ofreció una visión completa y práctica sobre la optimización del rendimiento web, demostrando cómo las estrategias WPO bien implementadas pueden marcar la diferencia en el éxito de los negocios online.
DuckDuckGo, es el motor de búsqueda centrado en la privacidad que lleva años creciendo como una sólida alternativa a buscadores como Google, Bing y Yahoo. Sobre todo, una alternativa para todos aquellos que no quieran ser rastreados y que quieran maximizar la privacidad cuando buscan cosas en Internet.
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2. Las bases de datos secundarias contienen información derivada de bases de datos
primarias, las bases de datos secundarias almacenan información, como
secuencias conservadas, residuos de sitios activos y secuencias de firmas, los
datos del banco de datos de proteínas se almacenan en bases de datos
secundarias.
3. La base de datos SCOP es una clasificación jerárquica integral generada
manualmente de estructuras de proteínas conocidas, organizado en función de sus
relaciones evolutivas estructurales, la base de datos se divide en cuatro niveles
jerárquicos: clase, fold, superfamilia de proteínas presenta un probable origen
evolutivo común, una familia de proteínas presenta un relación evolutiva clara.
SCOP (base de datos)
4.
5. La base de datos CATH es un recurso en línea gratuito y disponible
públicamente que proporciona información sobre las relaciones evolutivas de
los dominios de proteínas. Fue creado a mediados de la década de 1990 por
la profesora Christine Orengo y colegas como Janet Thornton y David Jones,y
continúa siendo desarrollado por el grupo Orengo en el University College de
Londres. CATH comparte muchas características generales con el recurso
SCOP, sin embargo, también hay muchas áreas en las que la clasificación
detallada difiere mucho.
CATH
6.
7. PROSITE es una base de datos de familias y dominios de proteínas creada por Amos Bairoch en 1988, 12
Consiste en entradas que describen dominios, familias y sitios funcionales así como patrones de aminoácidos.
Estos son manualmente verificados por un equipo del Instituto Suizo de Bioinformática e integrado con la base
de datos de Swiss-Prot.
Sus usos incluyen la identificación de posibles funciones de las proteínas recientemente descubiertas y el
análisis de aquellas ya conocidas pero con actividades previamente desconocidas. PROSITE ofrece
herramientas para el análisis de secuencias de proteínas y detección de motivos de proteínas; es parte de los
servidores de análisis de proteómica de ExPASy.
La base de datos ProRule se basa en las descripciones de dominio de PROSITE.3 Esta proporciona
información adicional acerca de funcionalidades o de aminoácidos estructuralmente críticos. Las reglas
contienen información sobre los residuos biológicamente significativos, como sitios activos, sitios de unión a
sustrato o cofactores, modificaciones postraduccionales o enlaces disulfuro, para ayudar a determinar la
función. Estas pueden automáticamente generar anotaciones basados en los motivos de PROSITE.
PROSITE del Instituto Suizo de
Bioinformática
8. Herramientas de software
SIB desarrolla y suministra software para la comunidad mundial de
investigación en ciencias de la vida, como SWISS-MODEL (modelado de
homología de estructuras de proteínas), SwissDrugDesign (diseño de
fármacos asistido por computadora), Melanie ( plataforma de análisis de gel
2D ), MSight ( imágenes y análisis LC-MS software ), OMA (Orthology Matrix),
V-pipe (canalización de genómica viral), DeepView / Swiss-PdbViewer
(visualización, modelado y análisis de proteínas) y utilidades Newick
(procesamiento de árboles filogenéticos de alto rendimiento).
9. eMOTIF en Stanford
eMOTIF-SCAN es un programa que utiliza la herramienta agrep que soporta
patrones aproximados y expresiones regulares contra la bases de datos de motivos de
prote´ınas de eMOTIF. Patmtach tiene una ventaja sobre eMOTIF, ya que utiliza
Nrgrep que fue mostrado como la herramienta más rápida para búsqueda de cadenas
Los programas fuzznuc y fuzzpro disponibles en EMBOS4
(European Molecular Biología Open Source Software Suite) provee búsqueda de patrones
para secuencias de
proteínas y de nucleótidos. El inconveniente es que estos dos programas no soportan
repeticiones para grupos de nucleótidos o amino ácidos. Esta era una característica
deseada de Pat Match y fue una razón por la fue elegido Negreo sobre fuzznuc y fuzzpro