Informe n°01 analisis de secuencias 16 s- bq

UNIVERSIDAD NACIONAL DE MOQUEGUA
ESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERIA AMBIENTAL
“AÑO DEL BICENTENARIO DEL PERÚ: 200 AÑOS DE INDEPENDENCIA”
INFORME N° 01:
“ANALISIS DE SECUENCIA DEL GEN”
DOCENTE:
Hebert Soto Gonzales
ESTUDIANTE:
Brenda Quirper Ccama
AREA:
Biotecnologia
CICLO:
VIII Ciclo
Ilo – Perú
2021

INTRODUCCION
Los ácidos nucleicos y las proteínas, macromoléculas comunes a todos los seres vivos,
cambian con el tiempo. Por ello, pueden considerarse como cronómetros moleculares o
documentos de la historia evolutiva. Asumiendo que los cambios se producen al azar y
que aumentan con el tiempo de manera lineal, las diferencias en la secuencia de los
monómeros (nucleótidos o aminoácidos) que integran macromoléculas homólogas,
presentes en dos formas de vida, reflejan la distancia evolutiva existente entre ellas.
La secuenciación del ADN significa determinar el orden de los cuatro componentes
básicos químicos, llamados "bases", que forman la molécula de ADN. La secuencia les
informa a los científicos la clase de información genética que se transporta en un
segmento específico de ADN. Por ejemplo, los científicos pueden usar la información de
las secuencias para determinar qué tramos de ADN contienen genes y qué tramos
transportan instrucciones regulatorias, que activan o desactivan genes. Además, y de
manera muy importante, los datos de las secuencias pueden resaltar los cambios en un
gen que pueden causar enfermedades.
El cromatograma que usamos es donde se representan los resultados de la separación de
una mezcla mediante técnicas cromatográficas. En el eje de las ordenadas se representa
el valor medido de alguna propiedad física a partir de la cual se ha detectado la presencia
de una sustancia, o bien una unidad relativa que la cuantifica (igualmente basada en la
medición de alguna propiedad), mientras que en el de las abscisas el tiempo. Un
cromatograma con diferentes máximos, cada uno de ellos asociado a la presencia de uno
de los componentes de la mezcla original, este tambien se mide lo que tarda en abandonar
al sistema de separación una de estas sustancias tomando como referencia su máximo (lo
que se denomina tiempo de retención, equivalente a la suma del tiempo que tarda en salir
del sistema la fase móvil o eluyente y el tiempo efectivo que es retenido cada componente
o eluato.
BLAST es el acrónimo de Basic Local Alignment Search Tool. Fué desarrollado por
Altschul en 1990 y es el algoritmo mas empleado por el NCBI. La principal característica
del BLAST es su velocidad, pudiendo tomar pocos minutos cualquier búsqueda en la
totalidad de la base de datos,los resultados se presentan en pantalla inmediatamente
después de calculados. BLAST resulta el algoritmo a escoger en una búsqueda preliminar
de similitud entre una secuencia problema y las bases de datos disponibles. Provee como
primer resultado una medida cuantitativa de la similaridad de la secuencia problema
contra cada una de las secuencias de la bases de datos.
Para finalizar usamos el programa BIOEDIT gratuito que nos sirve para edicion de
alineamiento y analisis de secuencias que funciona unicamente sobre ambiente. Sin lugar
a duda, uno de los programas mas conocidos para edicion de secuencias de dicho sistema.

OBJETIVOS
• Revisar los fundamentos de las tecnicas de secuenciación de ácidos nucleicos.
• Efectuar el análisis y la selección de electroferogramas automatizados de
secuenciacion mediante la aplicación de software BIOEDIT en especifico el
estudio del gen ribosomal 16S.
MATERIALES
• Software BioEdit
• NCBI
• Excel
• BLAST
• Laptop
• Word
METODOLOGIA
• BioEdit
Iniciamos convirtiendo nuestras secuencias al cromatograma del bioedit , siendo
asi revisamos muy bien y guardamos en otra carpeta con el mismo nombre las 71
secuencias correspondientes a lso 3 archivos brindados por el docente a cargo de
la materia.
En la ventana principal de BioEdit. El alineamiento de nuestras secuencias es
mostrado en la parte central derecha de la pantalla y las secuencias
correspondientes a la izquierda. Por defecto cada aminoácido es resaltado en un
color diferente, este esquema de colores puede ser cambiado en cualquier
momento mediante la utilización de las diferentes opciones en la barra de
herramientas.

• Bloc de Notas
Ahora el siguiente paso es abrir los archivos guardados del Bioedit en un bloc de
notas, archivo por archivo, seucencia por secuencia, mostrando asi todas las
proteinas y lo que procedemos a hacer es una limpieza , quiere decir, que la
proteina N desde donde se repita mas , a partir de ahí se borrara cierta cantidad, a
esto le llamamos una limpieza de secuencia, antes de ser pasada al NCBI.
• NCBI
Al abrir el NCBI nos vamos a BLAST , luego hacemos click en
Nucleotidos , seguidamente copiamos lo que guardamos en el bloc de
notas despues de la limpieza de secuencia de cada archivo, y pegamos
en el espacio que nos da el BLAST, esperamos 1-2 minutos y nos
procede a brindar una serie de soluciones, nosotros elegimos la
primera ya que es la que tiene mas porcentaje de identidad y se
entiende que es la mejor solucion, y estos datos lo pasamos a nuestra
tabla de excel.
• Excel
Para finalizar al abrir excel procedemos a hacer nuestra tabla de
resultados de cada secuencia, asi tambien colocamos espacios para el
nombre de cada archivo, la calidad de cada secuencia , el porcentaje
de identidad , el organismo que nos arroja el NCBI, y asi tambien el
tamaño de la secuencia, la variacion de esos datos antes mencionados
con ayuda del BLAST.
RESULTADOS

CODIGO
CALIDAD
DE LA
SECUENCIA
TAMAÑO DE
LA ORGANISMO
% DE
IDENTIDAD
BUENA MALA REGULAR SECUENCIA
DIVERSOS-_A07_1H_01 X 437 NEGATIVO -
DIVERSOS-_A08_9H_02 X 725 Herbaspirillum seropedicae 94%
DIVERSOS-_A09_1_01 X 600 Pseudomonas putida - BACT 83.21%
DIVERSOS-_A10_9_02 X 524 bacteria no cultivada 88.82%
DIVERSOS-_A11_17_01 X 544 NEGATIVO -
DIVERSOS-_B07_2H_03 X 586 Stenotrophomonas 75.99%
DIVERSOS-_B08_10H_04 X 636
Leclercia adecarboxilata-
BACT 85.95%
DIVERSOS-_B09_2_03 X 550
Klebsiella grimontii -
BACTERIA 84.24%
DIVERSOS-_B10_10_04 X 562 Enterobacter soli - BACTERIA 71.76%
DIVERSOS-_B11_18_03 X 573 Pseudomonas sp. - BACTERIA 72.62%
DIVERSOS-_C07_3H_05 X 576 Leclercia adecarboxilata 93.32%
DIVERSOS-_C08_11H_06 X 630 Enterobacter sp. NA10140 94.48%
DIVERSOS-_C09_3_05 X 580 Phytobacter diazotrophicus 87.88%
DIVERSOS-_C10_11_06 X 583 Pseudomonas plecoglossicida 70.65%
DIVERSOS-_C11_19_05 X 550 Klebsiella aerogenes 65.62%
DIVERSOS-_D07_4H_07 X 614 Staphylococcus epidermidis 91.88%
DIVERSOS-_D08_12H_08 X 519 Staphylococcus sp. US-13 87.58%
DIVERSOS-_D09_4_07 X 614 Phytobacter diazotrophicus 89.98%
DIVERSOS-_D10_12_08 X 632 Pseudomonas sp. ERO06 82.84%
DIVERSOS-_E07_5H_09 X 533 NEGATIVO -
DIVERSOS-_E08_13H_10 X 634 Paraburkholderia silvatlantica 79.97%
DIVERSOS-_E09_5_09 X 559 Enterobacter hormaechei 85.02%
DIVERSOS-_E10_13_10 X 581 bacteria no cultivada 67.48%
DIVERSOS-_F07_6H_11 X 619 Enterobacter ludwigii 95.89%
DIVERSOS-_F09_6_11 X 658 Klebsiella sp. 81.75%
DIVERSOS-_F10_14_12 X 648 NEGATIVO -
DIVERSOS-_G07_7H_13 X 567 Enterobacter sp. 93.18%
DIVERSOS-_G09_7_13 X 498 Enterobacter sp. 73.68%
DIVERSOS-_G10_15_14 X 643 Enterobacter cloacae 96.28%
DIVERSOS-_H07_8H_15 X 623 NEGATIVO -
DIVERSOS-_H09_8_15 X 563 NEGATIVO -
DIVERSOS-_H10_16_16 X 583 Enterobacter sp. IICDBZ9 84.77%
USER_01-419NZ_A01 X 713 Klebsiella michiganensis 78.96%
USER_02-526NZ_B01_03 X 612 Klebsiella sp. 88.15%
USER_03-419AZ_C01_05 X 745 Klebsiella sp. 97.35%
USER_04_88NZ_D01_07 X 597 Klebsiella pneumo 95.46
USER_05_88AZ_E01_09 X 519 Klebsiella pneumoniae 96.91
USER_06_526Y1_F01_11 X 333 Klebsiella pneumoniae 95.91
USER_07_419Y1_G01_13 X 293 Enterobacter sp. WF14-6 98.61
USER_08_375H_H01_15 X 486 Klebsiella oxytoca 73.75
USER_09_419YZ_A02_02 X 357 Enterobacter sp. CB7 95.81

En el presente cuadro se analizaron 71 muestras, secuencias, archivos de cromatogramas
en el cual encontramos ciertos porcentajes buenos, tanto malos , como tambien regulares,
analizando el presente cuadro de resultados basados en la conversion de secuencias que
pasamos del BioEdit al NCBI buscando con este soluciones para cada secuencia podemos
observar que la mayoria de secuencias su calidad es regular exactamente 17 de las
secuencias alcanzaron una calidad regular, siguiendo de esta 11 secuencias con una buena
calidad gracias al NCBI , y para finalizar tenemos 6 secuencias con una calidad mala ,
esto se debe a la aparicion y exceso de la proteina N en las secuencias. Tambien los
resultados arrojaron que los organismos solucion para las secuencias la mayoria son
enterobacterias , entra algunos que son bacterias no cultivadas, a continuacion se
observara en las siguientes imágenes el paso a paso de cada secuencia transformada por
el NCBI y los resultados que este programa nos arrojo
USER_10_88H_B02_04 X 662 Sphenophorus levis 72.46
USER_11_375NZ_C02_06 X 624 bacteria no cultivado 75.43
USER_12_526YZ_D02_08 X 430 Klebsiella sp. BR3357 95.25
USER_13_483NZ_E02_10 X 729 Enterobacter sp. 88.89
USER_14_483H_F02_12 X 602 Enterobacter hormaechei 88.47
USER_15_456NZ_G02_14 X 728 parcial Bacillus cereus 92.27
USER_01_A03_01 X 461 Kosakonia arachidis 81.9
USER_02_B03_03 X 806
bacteria del suelo no
cultivado 71.52
USER_03_C03_05 X 654 Klebsiella variicola 74.5
USER_04_D03_07 X 617 Kosakonia oryzae 81.47
USER_05_E03_09 X 728 Enterobacter sp. 89.57
USER_06_F03_11 X 657 NEGATIVO -
USER_07_G03_13 X 785 NEGATIVO -
USER_08_H03_15 X 738 bacteria no cultivado 72.17
USER_09_A04_02 X 769 NEGATIVO -
USER_10_B04_04 X 762 Achromobacter sp. 76.67
USER_11_C04_06 X 725 Enterobacter cloacae 72.58
USER_12_D04_08 X 779 Enterobacteriaceae HGH0104 85.71
USER_13_E04_10 X 557 Erwinia amylovora 72.26
USER_14_F04_12 X 824 Pantoea deleyi 75.82
USER_15_G04_14 X 645 Klebsiella sp. 90.84
USER_16_H04_16 707 Kosakonia sacchari 77.42
USER_1Y2_F04_12 X 657 Kosakonia radic 79.2
USER_2Y2_G04_14 X 557 Herbaspirillum sp. 86.75
USER_3Y2_H04_16 X 531 NEGATIVO 79.04
USER_17_A04_02 X 819 Rhizobium lusita 71.09
USER_18_B04_04 X 857 Enterobacter sp. 81
USER_19_C04_06 X 762 Pseudomonas jessenii 68.31
USER_20_D04_08 X 630 Klebsiella pneumoniae 73.08
USER_21_E04_10 X 21 bacteria no cultivado 74.24

DIVERSOS-_A07_1H_01
DIVERSOS-_A08_9H_02
DIVERSOS-_A09_1_01
DIVERSOS-_A10_9_02
DIVERSOS-_A11_17_01

DIVERSOS-_B07_2H_03
DIVERSOS-_B08_10H_04
DIVERSOS-_B09_2_03
DIVERSOS-_B10_10_04

DIVERSOS-_B11_18_03
DIVERSOS-_C07_3H_05
DIVERSOS-_C08_11H_06
DIVERSOS-_C09_3_05

DIVERSOS-_C10_11_06
DIVERSOS-_C11_19_05
DIVERSOS-_D07_4H_07
DIVERSOS-_D08_12H_08

DIVERSOS-_D09_4_07
DIVERSOS-_D10_12_08
DIVERSOS-_E07_5H_09

DIVERSOS-_E08_13H_10
DIVERSOS-_E09_5_09
DIVERSOS-_E10_13_10

DIVERSOS-_F07_6H_11
DIVERSOS-_F09_6_11
DIVERSOS-_F10_14_12
DIVERSOS-_G07_7H_13

DIVERSOS-_G09_7_13
DIVERSOS-_G10_15_14
DIVERSOS-_H07_8H_15
DIVERSOS-_H09_8_15
DIVERSOS-_H10_16_16

USER_04set2007_01-419NZ_A01_01
USER_04set2007_02-526NZ_B01_03
USER_04set2007_03-419AZ_C01_05

USER_04SET2007_04_88NZ_D01_07
USER_04SET2007_05_88AZ_E01_09
USER_04SET2007_06_526Y1_F01_11
USER_04SET2007_07_419Y1_G01_13

USER_04SET2007_08_375H_H01_15
USER_04SET2007_09_419YZ_A02_02
USER_04SET2007_10_88H_B02_04
USER_04SET2007_11_375NZ_C02_06

USER_04SET2007_12_526YZ_D02_08
USER_04SET2007_13_483NZ_E02_10
USER_04SET2007_14_483H_F02_12
USER_04SET2007_15_456NZ_G02_14

USER_12SET2007_01_A03_01
USER_12SET2007_02_B03_03
USER_12SET2007_03_C03_05
USER_12SET2007_04_D03_07

USER_12SET2007_05_E03_09
USER_12SET2007_06_F03_11
USER_12SET2007_07_G03_13
USER_12SET2007_08_H03_15

USER_12SET2007_09_A04_02
USER_12SET2007_10_B04_04
USER_12SET2007_11_C04_06
USER_12SET2007_12_D04_08

USER_12SET2007_13_E04_10
USER_12SET2007_14_F04_12
USER_12SET2007_15_G04_14
USER_12SET2007_16_H04_16

USER_12SET2007_1Y2_F04_12
USER_12SET2007_2Y2_G04_14
USER_12SET2007_3Y2_H04_16
USER_12SET2007_17_A04_02

USER_12SET2007_18_B04_04
USER_12SET2007_19_C04_06
USER_12SET2007_20_D04_08
USER_12SET2007_21_E04_10

CONCLUSIONES
• Para finalizar nos dimos cuenta que la familia de programas BLAST es la más
utilizada para buscar secuencias similares en una base de datos dada una secuencia
problema.
• Esta práctica consta de dos partes, en la primera nos familiarizaremos con el
interfaz web del servidor BLAST del NCBI y en la segunda utilizaremos BLAST
para resolver algunos problemas prácticos.
• Podemos concluir que el Bioedit es una herramienta muy importante para la
edicion de analisis de secuencias sobre ambiente , para sistemas operativos, facil
y practico.
• En conclusion pudimos observar distintas calidades de secuencias y con los
cromatogramas pudimos ver el porque y a que se devia, asi tambien pudimos
buscar solucion con ayuda del programa NCBI y el BLAST, fueron una
herramienta claves para nuestro analisis en esta ocasión.
BIBLIOGRAFIA
• https://blast.ncbi.nlm.nih.gov/Blast.cgi
• https://www.scielo.sa.cr/pdf/tem/v30s1/0379-3982-tem-30-s1-30.pdf
• http://ve.scielo.org/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0798-
04772016000100011
• https://www.tplaboratorioquimico.com/laboratorio-
quimico/procedimientos-basicos-de-laboratorio/que-es-la-
cromatografia.html
• http://bioinf.ibun.unal.edu.co/documentos/Blast/blast.php
• https://bioinf.comav.upv.es/courses/intro_bioinf/practica_blast.html

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