Reporte práctica #3

LABORATORIO DE BIOTECNOLOGÍA
FARMACÉUTICA
INSTITUTO POLITÉCNICO NACIONAL
UNIDAD PROFESIONAL INTERDISCIPLINARIA DE INGENIERÍA CAMPUS GUANAJUATO
Instituto Politécnico Nacional
Unidad Profesional Interdisciplinaria de Ingeniería Campus Guanajuato
Práctica #3: Bioinformática
Laboratorio de Biotecnología Farmacéutica
6FV1
Integrantes (Equipo #1):
Araujo Acosta Anabella Frausto Parada Francisco Javier López Fuentes María Guadalupe Oñate Robledo Hugo Vera Ramírez Fátima del Rocío
25 de Septiembre del 2014

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OBJETIVO:
Conocer bases de datos utilizadas en el análisis bioinformático y utilizarlas mediante el análisis de una secuencia.
INTRODUCCIÓN
En los últimos años, la Bioinformática ha atraído la conjugación de varias disciplinas, entre las que están la informática, las matemáticas, la estadística, la química y las ciencias biológicas no tradicionales. Esto se debe a la disponibilidad de enormes cantidades de datos biológicos públicos y privados, y a la necesidad imperiosa de transformar datos en información biológica útil y en conocimiento.
La aplicación de estas disciplinas con técnicas computacionales inteligentes, sirven para la creación de proyectos que conlleven el descubrimiento y desarrollo defármacos, análisis del genoma y control biológico, entre otros. Esto implica el uso de tecnologías informáticas y métodos estadísticos para manejar y analizar un gran volumen de datos biológicos sobre el ADN, el ARN y las secuencias de proteínas, estructuras de las proteínas, los perfiles de expresión genética y las interacciones de la proteína.
Alcance de la Bioinformática.
La Bioinformática se compone de dos subcampos complementarios entre sí:
- El desarrollo de herramientas informáticas y bases dedatos, 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.

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PCR
La invención de la reacción en cadena de la polimerasa (PCR) por K. Mullis y sus colaboradores en 1985 ha revolucionado la biología molecular y la medicina molecular (Saiki et al., 1985). La reacción en cadena de la polimerasa es una técnica in vitro utilizada para amplificar enzimáticamente una región determinada de ADN situada entre dos regiones de ADN cuya secuencia se conoce. Mientras que antes solo podían obtenerse cantidades mínimas de un gen específico, ahora incluso un único ejemplar de un gen puede amplificarse con la PCR hasta un millón de ejemplares en tan solo unas pocas horas.
Las técnicas de PCR se han hecho indispensables para muchos procedimientos comunes, como la clonación de fragmentos específicos de ADN, la detección e identificación de genes para diagnóstico y medicina legal, y en la investigación de modelos de expresión de los genes. Más recientemente, la PCR ha permitido la investigación de nuevos campos, como el control de la autenticidad de los alimentos, la presencia de ADN modificado genéticamente y la contaminación microbiológica.
Principios de la PCR
La PCR se basa en el mecanismo de la replicación in vivo del ADN: el ADN bicatenario se desenrolla y pasa a ADN monocatenario, se duplica y se vuelve a enrollar. Esta técnica consiste en ciclos repetitivos de:
a) Desnaturalización del ADN por fusión a temperatura elevada, a fin de convertir el ADN bicatenario en ADN monocatenario;
b) Unión (anillamiento) de dos oligonucleótidos, utilizados como cebadores, al ADN diana.
c) extensión de la cadena de ADN por adición de nucleótidos a partir de los cebadores utilizando ADN polimerasa como catalizador, en presencia de iones Mg2+.
Los oligonucleótidos consisten normalmente en secuencias relativamente cortas, que son diferentes entre sí y complementarias de los sitios de reconocimiento que flanquean el segmento de ADN diana que debe amplificarse. Las fases de desnaturalización del ADN molde, anillamiento del cebador y extensión del cebador constituyen un «ciclo» del método de amplificación por PCR. La figura 1 ilustra las tres fases principales del proceso de amplificación por PCR.

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Para comprender los principios de la PCR y sus aplicaciones, debe atenderse en primer lugar a la naturaleza de la molécula del ADN, por lo que en la sección siguiente se describen la estructura y la replicación del ADN.
Figura 1. Fases de la amplificación por PCR (imagen: Andy Vierstraete, 1999).
Tras cada ciclo, las hebras de ADN recién sintetizadas pueden servir de ADN molde para el ciclo siguiente. Como se indica en la figura 6, el producto principal de esta reacción exponencial es un segmento de ADN bicatenario cuyos extremos vienen definidos por los extremos 5’ de los oligonucleótidos cebadores y cuya longitud viene dada por la distancia entre los cebadores. Los productos de una primera ronda de amplificación efectiva son moléculas de ADN de diferentes tamaños, cuyas longitudes pueden superar la distancia entre los sitios de unión de los dos cebadores. En la segunda ronda, estas moléculas generan hebras de ADN de longitud definida que se acumulan de forma exponencial en rondas posteriores de amplificación y constituyen los productos dominantes de la reacción. Así, la amplificación, que es el número final de ejemplares de la secuencia diana, se expresa con la siguiente ecuación: (2푛−2푛)푥

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Donde n es el número de ciclos, 2n es el número de moléculas del primer producto obtenidas tras el primer ciclo y de los segundos productos obtenidos tras el segundo ciclo con longitud indefinida, x es el número de ejemplares del ADN molde original.
Teóricamente, al cabo de 20 ciclos de PCR habrá una amplificación de 220 veces, suponiendo que cada ciclo tiene un rendimiento del 100 %. El rendimiento de una PCR varía de un ADN molde a otra y depende del grado de optimización que se haya conseguido.
Figura 2. La amplificación exponencial del ADN mediante PCR.
En esta práctica vamos a utilizar BLAST, una herramienta bioinformática básica, para comparar secuencias de ADN contra una base de datos (GenBank). En el contexto de esta práctica BLAST nos permitirá identificar de qué organismo se deriva una secuencia así como información relevante sobre cómo fue obtenida y con qué objetivo.
Es importante tener en cuenta que BLAST tiene otras aplicaciones más allá de las que usaremos en esta práctica, por ejemplo identificación de proteínas homólogas y asignación de función a genes, entre otras.

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METODOLOGÍA

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RESULTADOS Y DISCUSIÓN DE RESULTADOS
Primeramente para la realización de la práctica se seleccionó una parte de una secuencia de una bacteria, en nuestro caso elegimos Lactobacillus sakei, es una especie de bacteria del género Lactobacillus. Es una especie Lactobacillus facultativamente heterofermentativos (colocado en el Grupo II, con especies capaces de producir ya sea alcohol o ácido láctico a partir de azúcares).
La diversidad genética dentro Lactobacillus sakei se puede evaluar mediante el uso de cebadores de PCR diseñados específicamente para la detección usando ADN polimórfico amplificado al azar.
Debido a la facilidad de trabajo de Lactobacillus sakei, la elegimos ya que como se menciona, se pueden diseñar primers al azar.
La secuencia con la cual se trabajó es la siguiente:
>Lactobacillus_sakei_
ACGAACGCTGGCGGCGTGCCTAATACATGCAAGTCGAACGCACTCTCGTTTAGATTGAAGGAGCTTGCTCCTGATTGATAAACATTTGAGTGAGTGGCGGACGGGTGAGTAACACGTGGGTAACCTGCCCTAAAGTGGGGGATAACATTTGGAAACAGATGCTAATACCGCATAAAACCTAACACCGCATGGTGTAGGGTTGAAAGATGGTTTCGGCTATCACTTTAGGATGGACCCGCGGTGCATTAGTTAGTTGGTGAGGTAAAGGCTCACCAAGACC
GTGATGCATAGCCGACCTGAGAGGGTAATCGGCCACACTGGGACTGAGACACGGCCCAGACTCCTACGGGAGGCAGCAGTAGGGAATCTTCCACAATGGACGAAAGTCTGATGGAGCAACGCCGCGTGAGTGAAGAAGGTTTTCGGATCGTAAAACTCTGTTGTTGGAGAAGAATGTATCTGATAGTAACTGATCAGGTAGTGACGGTATCCAACCAGAAAGCCACGGCTAACTACGTGCCAGCAGCCGCGGTAATACGTAGGTGGCAAGCGTTGTCCGG
ATTTATTGGGCGTAAAGCGAGCGCAGGCGGTTTCTTAAGTCTGATGTGAAAGCCTTCGGCTCAACCGAAGAAGTGCATCGGAAACTGGGAAACTTGAGTGCAGAAGAGGACAGTGGAACTCCATGTGTAGCGGTGAAATGCGTAGATATATGGAAGAACACCAGTGGCGAAGGCGGCTGTCTGGTCTGTAACTGACGCTGAGGCTCGAAAGCATGGGTAGCAAACAGGATTAGATACCCTGGTAGTCCATGCCGTAAACGATGAGTGCTAGGTGTTGGAG
GGTTTCCGCCCTTCAGTGCCGCAGCTAACGCATTAAGCACTCCGCCTGGGGAGTACGACCGCAAGGTTGAAACTCAAAGGAATTGACGGGGGCCCGCACAAGCGGTGGAGCATGTGGTTTAATTCGAAGCAACGCGAAGAACCTTACCAGGTCTTGACATCCTTTGACCACTCTAGAGATAGAGCTTTCCCTCTCGGGGACAAAGTGACAGGTGGTGCATGGTTGTCGTCAGCTCGTGTCGTGAGATGTTGGGTTAAGTCCCGCAACGAGCGCAACCCTT

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ATTACTAGTTGCCAGCATTTAGTTGGGCACTCTAGTGAGACTGCCGGTGACAAACCGGAGGAAGGTGGGGACGACGTCAAATCATCATGCCCCTTATGACCTGGGCTACACACGTGCTACAATGGATGGTACAACGAGTTGCGAGACCGCGAGGTTTAGCTAATCTCTTAAAACCATTCTCAGTTCGGATTGTAGGCTGCAACTCGCCTACATGAAGCCGGAATCGCTAGTAATCGCGGATCAGCATGCCGCGGTGAATACGTTCCCGGGCCTTGTACAC
ACCGCC
Se procedió a ingresar a la página de BLAST, en la sección de “nucleotide blast”, expuesto en la figura 3.
Figura 3. Página de BLAST.
Posteriormente de ingresar en esta sección, se copió y pegó la secuencia en el recuadro como se muestra en la figura 4.

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Figura 4. Introducción de la secuencia en la página de BLAST
Se eligió la opción de “Others” debido a que no se trata de una secuencia de humano ni de ratón.
Se corrió el BLAST, generalmente tarda un poco de tiempo debido a que la información de la secuencia es muy grande.
Figura 5. Tiempo de espera en la identificación de la secuencia.
Si no se tiene la secuencia, se puede buscar en la biblioteca de BLAST, en este caso no es necesario buscar una secuencia, pero sí es de suma importancia verificar que la secuencia con la que se trabajará es de la especie que se tiene pensado.

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Figura 6. Identificación de secuencia introducida en BLAST.
Como se puede observar en la imagen 6, se trata efectivamente de un fragmento de secuencia de Lactobacillus sakei.
Se puede ver también en la figura 6 que se tienen las distintas alineaciones de la secuencia de esta bacteria, por lo cual se procedió a abrir la primera y obtener lo siguiente: Query 1 ACGAACGCTGGCGGCGTGCCTAATACATGCAAGTCGAACGCACTCTCGTTTAGATTGAAG 60 |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||| Sbjct 1 ACGAACGCTGGCGGCGTGCCTAATACATGCAAGTCGAACGCACTCTCGTTTAGATTGAAG 60 Query 61 GAGCTTGCTCCTGATTGATAAACATTTGAGTGAGTGGCGGACGGGTGAGTAACACGTGGG 120 |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||| Sbjct 61 GAGCTTGCTCCTGATTGATAAACATTTGAGTGAGTGGCGGACGGGTGAGTAACACGTGGG 120 Query 121 TAACCTGCCCTAAAGTGGGGGATAACATTTGGAAACAGATGCTAATACCGCATAAAACCT 180 |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||| Sbjct 121 TAACCTGCCCTAAAGTGGGGGATAACATTTGGAAACAGATGCTAATACCGCATAAAACCT 180 Query 181 AACACCGCATGGTGTAGGGTTGAAAGATGGTTTCGGCTATCACTTTAGGATGGACCCGCG 240 |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||| Sbjct 181 AACACCGCATGGTGTAGGGTTGAAAGATGGTTTCGGCTATCACTTTAGGATGGACCCGCG 240 Query 241 GTGCATTAGTTAGTTGGTGAGGTAAAGGCTCACCAAGACCGTGATGCATAGCCGACCTGA 300 ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||

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Sbjct 241 GTGCATTAGTTAGTTGGTGAGGTAAAGGCTCACCAAGACCGTGATGCATAGCCGACCTGA 300 Query 301 GAGGGTAATCGGCCACACTGGGACTGAGACACGGCCCAGACTCCTACGGGAGGCAGCAGT 360 |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||| Sbjct 301 GAGGGTAATCGGCCACACTGGGACTGAGACACGGCCCAGACTCCTACGGGAGGCAGCAGT 360 Query 361 AGGGAATCTTCCACAATGGACGAAAGTCTGATGGAGCAACGCCGCGTGAGTGAAGAAGGT 420 |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||| Sbjct 361 AGGGAATCTTCCACAATGGACGAAAGTCTGATGGAGCAACGCCGCGTGAGTGAAGAAGGT 420 Query 421 TTTCGGATCGTAAAACTCTGTTGTTGGAGAAGAATGTATCTGATAGTAACTGATCAGGTA 480 |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||| Sbjct 421 TTTCGGATCGTAAAACTCTGTTGTTGGAGAAGAATGTATCTGATAGTAACTGATCAGGTA 480 Query 481 GTGACGGTATCCAACCAGAAAGCCACGGCTAACTACGTGCCAGCAGCCGCGGTAATACGT 540 |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||| Sbjct 481 GTGACGGTATCCAACCAGAAAGCCACGGCTAACTACGTGCCAGCAGCCGCGGTAATACGT 540 Query 541 AGGTGGCAAGCGTTGTCCGGATTTATTGGGCGTAAAGCGAGCGCAGGCGGTTTCTTAAGT 600 |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||| Sbjct 541 AGGTGGCAAGCGTTGTCCGGATTTATTGGGCGTAAAGCGAGCGCAGGCGGTTTCTTAAGT 600 Query 601 CTGATGTGAAAGCCTTCGGCTCAACCGAAGAAGTGCATCGGAAACTGGGAAACTTGAGTG 660 |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||| Sbjct 601 CTGATGTGAAAGCCTTCGGCTCAACCGAAGAAGTGCATCGGAAACTGGGAAACTTGAGTG 660 Query 661 CAGAAGAGGACAGTGGAACTCCATGTGTAGCGGTGAAATGCGTAGATATATGGAAGAACA 720 |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||| Sbjct 661 CAGAAGAGGACAGTGGAACTCCATGTGTAGCGGTGAAATGCGTAGATATATGGAAGAACA 720 Query 721 CCAGTGGCGAAGGCGGCTGTCTGGTCTGTAACTGACGCTGAGGCTCGAAAGCATGGGTAG 780 |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||| Sbjct 721 CCAGTGGCGAAGGCGGCTGTCTGGTCTGTAACTGACGCTGAGGCTCGAAAGCATGGGTAG 780 Query 781 CAAACAGGATTAGATACCCTGGTAGTCCATGCCGTAAACGATGAGTGCTAGGTGTTGGAG 840

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|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||| Sbjct 781 CAAACAGGATTAGATACCCTGGTAGTCCATGCCGTAAACGATGAGTGCTAGGTGTTGGAG 840 Query 841 GGTTTCCGCCCTTCAGTGCCGCAGCTAACGCATTAAGCACTCCGCCTGGGGAGTACGACC 900 |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||| Sbjct 841 GGTTTCCGCCCTTCAGTGCCGCAGCTAACGCATTAAGCACTCCGCCTGGGGAGTACGACC 900 Query 901 GCAAGGTTGAAACTCAAAGGAATTGACGGGGGCCCGCACAAGCGGTGGAGCATGTGGTTT 960 |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||| Sbjct 901 GCAAGGTTGAAACTCAAAGGAATTGACGGGGGCCCGCACAAGCGGTGGAGCATGTGGTTT 960 Query 961 AATTCGAAGCAACGCGAAGAACCTTACCAGGTCTTGACATCCTTTGACCACTCTAGAGAT 1020 |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||| Sbjct 961 AATTCGAAGCAACGCGAAGAACCTTACCAGGTCTTGACATCCTTTGACCACTCTAGAGAT 1020 Query 1021 AGAGCTTTCCCTCTCGGGGACAAAGTGACAGGTGGTGCATGGTTGTCGTCAGCTCGTGTC 1080 |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||| Sbjct 1021 AGAGCTTTCCCTCTCGGGGACAAAGTGACAGGTGGTGCATGGTTGTCGTCAGCTCGTGTC 1080 Query 1081 GTGAGATGTTGGGTTAAGTCCCGCAACGAGCGCAACCCTTATTACTAGTTGCCAGCATTT 1140 |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||| Sbjct 1081 GTGAGATGTTGGGTTAAGTCCCGCAACGAGCGCAACCCTTATTACTAGTTGCCAGCATTT 1140 Query 1141 AGTTGGGCACTCTAGTGAGACTGCCGGTGACAAACCGGAGGAAGGTGGGGACGACGTCAA 1200 |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||| Sbjct 1141 AGTTGGGCACTCTAGTGAGACTGCCGGTGACAAACCGGAGGAAGGTGGGGACGACGTCAA 1200 Query 1201 ATCATCATGCCCCTTATGACCTGGGCTACACACGTGCTACAATGGATGGTACAACGAGTT 1260 |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||| Sbjct 1201 ATCATCATGCCCCTTATGACCTGGGCTACACACGTGCTACAATGGATGGTACAACGAGTT 1260 Query 1261 GCGAGACCGCGAGGTTTAGCTAATCTCTTAAAACCATTCTCAGTTCGGATTGTAGGCTGC 1320 |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||| Sbjct 1261 GCGAGACCGCGAGGTTTAGCTAATCTCTTAAAACCATTCTCAGTTCGGATTGTAGGCTGC 1320

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Query 1321 AACTCGCCTACATGAAGCCGGAATCGCTAGTAATCGCGGATCAGCATGCCGCGGTGAATA 1380 |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||| Sbjct 1321 AACTCGCCTACATGAAGCCGGAATCGCTAGTAATCGCGGATCAGCATGCCGCGGTGAATA 1380 Query 1381 CGTTCCCGGGCCTTGTACACACCGCC 1406 |||||||||||||||||||||||||| Sbjct 1381 CGTTCCCGGGCCTTGTACACACCGCC 1406
Ya que contamos con todas las alineaciones de la secuencia parcial de ADN de esta bacteria, procedemos a introducir la secuencia en la página de Prime3plus.
Esta página nos sirve para seleccionar y diseñar nuestros primers u oligonucleótidos.
Figura 7. Página de Primer3Plus.
Como se observa en la Figura 7, primero se debe seleccionar la parte de la secuencia que se busca amplificar por medio de la técnica de PCR, para seleccionar esta sección debemos utilizar los corchetes “[ ]”, que se muestran en la parte inferior de la Figura 7, y automáticamente al seleccionar nuestra región para amplificar, se seleccionarán los primers.

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Al momento de seleccionar la sección para amplificar, se obtienen los primers como se expone en la figura 8.
Figura 8. Región a amplificar y oligonucleótidos.
Al obtener los primers, estos se llevan para analizarlos en la página Oligo Analyzer.
El diseño cuidadoso de primers es uno de los aspectos más importantes de la PCR. Primers mal diseñados pueden amplificar otros fragmentos de ADN distintos a los buscados (amplificación inespecífica). En el diseño de los mismos algunas reglas se han demostrado como útiles, por ejemplo:
1) Cada primer individual debe contar con una longitud de 18-24 bases.
2) Se debe mantener un contenido de G:C (Guanina:Citosina) entre 40 y 60 %.
3) Los dos primers del par deben de tener temperatura de fusión “Tm” cercanos, dentro de los 5 °C.
4) La secuencia de los primers individuales debe iniciarse y terminarse con 1 o 2 bases púricas.
5) Evitar regiones con potencialidad para formar estructuras secundarias internas.
6) Evitar poli X.
7) Secuencias adicionales pueden ser agregadas en el extremo 5’ del primer (no incluir cuando se estima la Tm del primer).
8) Se pueden agregar degeneraciones en algunas posiciones del primer:
a - Se incrementa el riesgo de amplificación inespecífica.

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b - Se disminuye la concentración en la mezcla de cada uno de los primers posibles
c - No se recomienda utilizar más de 64 primers diferentes en la mezcla.
Figura 9. Características de oligonucleótidos.
En la página de Oligo Analyzer se tienen las opciones para analizar estas diferentes características de los primers, como se muestra en la figura 9, en base a lo mostrado por la figura 8.
En este caso se trabajó con Self-Dimer.

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Figura 10. Características a analizar de los oligonucleótidos.

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A continuación se muestran los valores de delta G para los cebadores diseñados. Dimer Sequence 5'- GACGAAAGTCTGATGGAGCA -3' Maximum Delta G: -36.4 kcal/mole Delta G: -3.61 kcal/mole Base Pairs: 2 5' GACGAAAGTCTGATGGAGCA || 3' ACGAGGTAGTCTGAAAGCAG Delta G: -3.14 kcal/mole Base Pairs: 2 5' GACGAAAGTCTGATGGAGCA || 3' ACGAGGTAGTCTGAAAGCAG Delta G: -2.92 kcal/mole Base Pairs: 3 5' GACGAAAGTCTGATGGAGCA ||| ::: 3' ACGAGGTAGTCTGAAAGCAG Delta G: -1.95 kcal/mole Base Pairs: 2 5' GACGAAAGTCTGATGGAGCA || : : :: 3' ACGAGGTAGTCTGAAAGCAG Delta G: -1.95 kcal/mole Base Pairs: 2

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5' GACGAAAGTCTGATGGAGCA || :: 3' ACGAGGTAGTCTGAAAGCAG Delta G: -1.6 kcal/mole Base Pairs: 2 5' GACGAAAGTCTGATGGAGCA : || :: : 3' ACGAGGTAGTCTGAAAGCAG Delta G: -1.6 kcal/mole Base Pairs: 2 5' GACGAAAGTCTGATGGAGCA || :: 3' ACGAGGTAGTCTGAAAGCAG Delta G: -1.57 kcal/mole Base Pairs: 2 5' GACGAAAGTCTGATGGAGCA || :: 3' ACGAGGTAGTCTGAAAGCAG Delta G: -1.57 kcal/mole Base Pairs: 2 5' GACGAAAGTCTGATGGAGCA || :: 3' ACGAGGTAGTCTGAAAGCAG Delta G: -1.57 kcal/mole Base Pairs: 2 5' GACGAAAGTCTGATGGAGCA || :: 3' ACGAGGTAGTCTGAAAGCAG

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Delta G: -1.47 kcal/mole Base Pairs: 2 5' GACGAAAGTCTGATGGAGCA : || : 3' ACGAGGTAGTCTGAAAGCAG
Los dímeros de cebadores son un obstáculo frustrante para encontrar mientras se ejecutan reacciones en cadena de polimerasa o PCR. Se producen cuando los extremos de los cebadores son complementarios, lo cual induce a la vinculación. Los cebadores enlazados se muestran como bandas cortas en su longitud utilizados en un gel de agarosa.
CONCLUSIONES
Lamentablemente no es posible asegurar con un 100% de certeza que un primer diseñado mediante una herramienta bioinformática va a ser completamente efectivo, pero sin duda ayudará a aproximarse a la solución más óptima de una manera muy rápida y sencilla.
Sin embargo, se cumplieron los objetivos de la práctica, ya que se conoció el funcionamiento básico de diversas bases de datos de Bioinformática, aplicándolos al análisis de una secuencia de ADN.
CUESTIONARIO
1.- ¿Cuáles son las ramas de la Ciencia en las que participa la Bioinformática?
R= La Biología, La biotecnología, La farmacéutica, La Medicina, La Informática.
2.- ¿Para qué sirve el análisis Bioinformático de una secuencia de ADN?
R= Un enfoque basado en la bioinformática reduce significativamente el tiempo y el costo requerido para desarrollar medicamentos con mayor potencia, con menosefectos 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. Alguna estadística bayesiana sofisticada y basada en la verosimilitud de los métodos de análisis de ADN se han aplicado en el análisis forense de la identidad.

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3.- Menciona metodologías de Biología Molecular que complementarían los resultados obtenidos en un análisis Bioinformático en el estudio de un ADN, ARN o proteína.
R=
1) Ve a la página de BLAST y da click en “nucleotide blast”
2) Selecciona “upload file” y sube el archivo de tu equipo en el folder ‘Secuencias’ (o puedes copiar y pegar el texto en el campo de texto)
3) No cambies ningún parámetro y da click en el botón “BLAST” al final de la página.
4) Da click al mejor hit en la sección de “Descriptions”. Esto te va a llevar al alineamiento de la secuencia y el hit en la base de datos. Contesta las siguientes preguntas:
i) Cuál fue el mejor hit?
ii) A qué especie pertenece?
iii) El hit es genoma nuclear? Mitocondrial? Plásmido?
5) Da click en el link a la derecha de “Sequence Id” , este link corresponde al identificador de GenBank y te llevará a la entrada de la secuencia.
6) Explora la información de esta entrada y confirma tus respuestas del punto 4). Toma nota sobre las principales características de esta secuencia.
7) Para obtener más información sobre esta secuencia da click al id de PUBMED, esto te llevará al abstract del artículo donde se publicó .
8) Usa el abstract para identificar la relevancia del artículo. Contesta las siguientes preguntas.
i) Qué tan antigua es la secuencia?
ii) Cuál es la pregunta central del artículo?
iii) Cuál fue el propósito de obtener esta secuencia?
iv) Se mencionan retos y-/o problemas enfrentados en el estudio? y en su caso, Cómo los resolvieron?
v) Cuál es la conclusión principal del artículo?

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REFERENCIAS
[1] PHOEBE CHEN, Yi-Ping. Bioinformatics Technologies. Alemania: Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2005. 396p. ISBN 3-540-20873-9.
[2] XION, Jin. Essential Bioinformatics. Estados Unidos de América: Cambridge University Press, 2006. 331p. ISBN 978-0-511-16815-4.
[3] HARJINDER S, Gill y PRAKASH C, Rao. Data Warehousing. La Integracion de Informacion para la Mejor Toma de Decisiones. México: Prentice Hall, 1996. 382p. ISBN 968-880-792-3.
[4] BioStar models of clinical and genomic data for biomedical data warehouse design [en línea]. WANG, Liangjiang; RAMANATHAN, Murali y ZHANG, Aidong.State University of New York at Buffalo: New York, Estados Unidos de América, 2005 - [citado el 30 de marzo de 2011]. Disponible desde Internet en: http://www.cse.buffalo.edu/DBGROUP/bioinformatics/papers/ijbra05.pdf
[5] PHOEBE CHEN, Yi-Ping. Bioinformatics Technologies. Alemania: Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2005. 396p. ISBN 3-540-20873-9.
[6] GEER, Renata C. y SAYERS, Eric W. Entrez: Making use of its power. En: Briefings in Bioinformatics. vol. 4, no. 2. Junio, 2003. p. 179.
[7] FU, Limin. Knowledge Discovery Based on Neural Networks. En: Communications of the ACM (CACM). vol. 42, Issue: 11, Noviembre 1999. p. 47-50.
[8] UBERBACHER, Edward y Mural, Richard. Locating Protein Coding Regions in Human DNA Sequences Using a Multiple Sensor-Neural Network Approach. En: Proceedings of the National Academy of Sciences of United States of America. vol. 88, Diciembre de 1991. p. 11261-11265.

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