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9.2: Bioinformática - Biología

9.2: Bioinformática - Biología


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5.2 Bioinformática

Se ha observado una revolución sin precedentes en la ciencia con los avances tecnológicos recientes, que han proporcionado una gran cantidad de datos "ómicos". Aunque se consideró recientemente, la bioinformática y la genómica han evolucionado de manera interdependiente y han promovido un impacto histórico en el conocimiento disponible.

La bioinformática, una ciencia híbrida que vincula datos biológicos con técnicas de almacenamiento, distribución y análisis de información para respaldar múltiples áreas de investigación científica, incluida la biomedicina. Se trata principalmente de biología y genética molecular, informática, matemáticas y estadística. Los problemas biológicos a gran escala y con uso intensivo de datos se abordan desde un punto de vista computacional. La bioinformática se alimenta de experimentos de generación de datos de alto rendimiento, que incluyen determinaciones de secuencias genómicas y mediciones de patrones de expresión génica. Los proyectos de bases de datos seleccionan y anotan los datos y luego los distribuyen a través de la World Wide Web. La extracción de estos datos conduce a descubrimientos científicos y a la identificación de nuevas aplicaciones clínicas.

Una solución bioinformática generalmente implica los siguientes pasos:

  • Recopilar estadísticas de datos biológicos
  • Construye un modelo computacional
  • Resolver un problema de modelado computacional
  • Probar y evaluar un algoritmo computacional

También aborda los siguientes aspectos:

  • Tipos de información biológica y bases de datos
  • Análisis de secuencia y modelado molecular
  • Análisis genómico
  • Biologia de sistemas

En el campo de la medicina en particular, se han descubierto varias aplicaciones importantes para la bioinformática. Por ejemplo, se utiliza para identificar correlaciones entre secuencias de genes y enfermedades, para predecir estructuras de proteínas a partir de secuencias de aminoácidos, para ayudar en el diseño de nuevos fármacos y para adaptar tratamientos a pacientes individuales en función de sus secuencias de ADN (farmacogenómica). En bioinformática, ahora podemos realizar análisis globales de todos los datos disponibles con el objetivo de descubrir principios comunes que se aplican en muchos sistemas y resaltar características novedosas.

Algunas aplicaciones de la bioinformática en biotecnología se detallan a continuación:

Para gestionar una cantidad cada vez mayor de información genómica, se requieren herramientas bioinformáticas para mantener y analizar las secuencias de ADN de diferentes organismos. Determinación de homología de secuencia, búsqueda de genes, identificación de región codificante, análisis estructural y funcional de secuencias genómicas, etc., todo esto es posible mediante el uso de diferentes herramientas bioinformáticas y paquetes de software.

A continuación se muestra una lista de algunas herramientas bioinformáticas utilizadas en genómica (Tabla 5.1).

Tabla 5.1 Herramientas de bioinformática / bases de datos utilizadas en genómica

Herramientas de bioinformáticaObjetivo
CarrieBase de datos de redes reguladoras transcripcionales
CisMLHerramienta de detección de motivos
ICSFIdentificación de características estructurales conservadas en sitios de unión de TF
zarigüeyaHerramienta para la búsqueda de motivos
PromotorHerramienta de extracción de promotores de organismos eucariotas
REPFINDDeterminar repeticiones agrupadas en fragmentos de ADN
Cluster ‐ BusterHerramienta para predecir grupos de motivos en secuencias de ADN
CisterEncuentra regiones reguladoras en fragmentos de ADN.
TrébolEncuentra motivos sobrerrepresentados en secuencias de ADN
GLAMHerramienta para predecir motivos funcionales
MotifVizIdentificación de motivos sobrerrepresentados
NECorrHerramienta para analizar datos de expresión génica
VAGABUNDOPredice motivos sobrerrepresentados en fragmentos de ADN
SeqVISTAHerramienta de visor de secuencias
DNADynamoHerramienta para encontrar factores de transcripción con sitios de unión sobrerrepresentados en las regiones aguas arriba de genes humanos coexpresados

Mesa de Kahn, N.T. (2018)

La bioinformática juega un papel importante en la genómica comparada al determinar la relación genómica estructural y funcional entre diferentes especies biológicas.

A continuación se muestra una lista de algunas herramientas bioinformáticas utilizadas en genómica comparada (Tabla 5.2).

Tabla 5.2 Herramientas / bases de datos bioinformáticas utilizadas en genómica comparada

Herramientas de bioinformáticaObjetivo
EXPLOSIÓNHerramienta de alineación de secuencias de ADN o proteínas
HMMERHerramienta de búsqueda de secuencias de proteínas homólogas
Clúster OmegaHerramienta de alineaciones de secuencia múltiple
SequeromeHerramienta de creación de perfiles de secuencia
ProtParamPredice las propiedades físico-químicas de las proteínas.
novoSNPPredice la mutación de un solo punto en las secuencias de ADN
Buscador de ORFEncontrar un marco de lectura abierto en genes putativos
Huella virtualAnálisis de todo el genoma procariota
WebGeSTerPredice los sitios de terminación de genes durante la transcripción
GenscanEncuentra sitios de exón-intrón en secuencias de ADN
Herramientas de SoftberryHerramienta de anotación de genomas junto con la predicción de estructura y función de moléculas biológicas
MEGAEstudiar la relación evolutiva
MOLPHYHerramienta de análisis filogenético basada en máxima verosimilitud
PHYLIPHerramienta para estudios filogenéticos
JStreeHerramienta para ver y editar árboles filogenéticos
JalviewEs una herramienta de edición de alineación.
El banco de datos de ADN de JapónRecursos para secuencias de nucleótidos
RfamLa base de datos contiene una colección de familias de ARN
UniprotBase de datos de secuencias de proteínas
Banco de datos de proteínasLa base de datos proporciona datos sobre estructuras de ácidos nucleicos, proteínas, etc.
PROT SUIZABase de datos que contiene las secuencias de proteínas anotadas manualmente
InterProProporcionar información sobre familias de proteínas, sus dominios conservados y sitios activos.
Base de datos de identificaciones proteómicasContiene datos sobre la caracterización funcional y la modificación posterior a la traducción de proteínas y péptidos.
EnsemblBase de datos que contiene genomas anotados de eucariotas, incluidos humanos, ratones y otros vertebrados
MedherbBase de datos de hierbas medicinales

Mesa de Kahn, N.T. (2018)

Las técnicas avanzadas de base molecular llevaron a la acumulación de enormes datos proteómicos de patrones de actividad de proteínas, interacciones, perfiles, composición, información estructural, análisis de imágenes, huellas dactilares de masas de péptidos, huellas dactilares de fragmentación de péptidos, etc. Estos enormes datos podrían gestionarse utilizando diferentes herramientas de bioinformática .

A continuación se muestra una lista de algunas herramientas bioinformáticas utilizadas en proteómica (Tabla 5.3).

Tabla 5.3 Herramientas / Bases de datos bioinformáticas utilizadas en proteómica.

Herramientas de bioinformáticaObjetivo
K2 / RÁPIDOHerramienta de alineación de la estructura de proteínas
SMMHerramienta para determinar la unión de péptidos al complejo principal de histocompatibilidad
ZDOCKHerramienta de acoplamiento proteína-proteína
Benchmark de acoplamientoHerramienta para evaluar el rendimiento de los algoritmos de acoplamiento
Servidor ZDOCKUn servidor automatizado para ejecutar ZDOCK
MELANIEAnálisis proteómico para analizar imágenes 2D-Gel

Mesa de Kahn, N.T. (2018)

La bioinformática clínica es un nuevo campo emergente de la bioinformática que emplea diversas herramientas bioinformáticas, como el diseño de fármacos asistido por computadora para diseñar fármacos novedosos, vacunas, modelado de fármacos de ADN y en silico pruebas de drogas para producir medicamentos nuevos y eficaces en un período de tiempo más corto con menores riesgos.

  • Investigación y análisis del cáncer

Las herramientas bioinformáticas como NCI, NCIP (parte de NCI) y CBIIT han jugado un papel importante en genómica, proteómica, imagenología y metabolómica para incrementar nuestro conocimiento de las bases moleculares del cáncer.

Utilizando numerosas herramientas bioinformáticas, el análisis filogenético de los datos moleculares se puede lograr fácilmente en un corto período de tiempo mediante la construcción de árboles filogenéticos para estudiar su relación evolutiva basada en la alineación de secuencias.

Varias bases de datos constan de perfiles de ADN de delincuentes conocidos. Los avances en la tecnología de microarrays, las redes bayesianas y los algoritmos de programación proporcionan un método eficaz de organización e interpretación de la evidencia.

Aunque la bioinformática tiene un impacto limitado en la ciencia forense, ya que se necesitan algoritmos y aplicaciones computacionales más avanzados para que las bases de datos establecidas puedan exhibir interoperabilidad entre sí.

Los avances en la genómica estructural / funcional y las tecnologías moleculares, como la secuenciación del genoma y los microarrays de ADN, generan un conocimiento valioso que explica la nutrición en relación con la genética de un individuo que influye directamente en su metabolismo. Debido a la afluencia de herramientas bioinformáticas, la investigación relacionada con la nutrición ha aumentado enormemente.

La regulación de la expresión génica es el núcleo de la genómica funcional que permite a los investigadores aplicar datos genómicos a tecnologías moleculares que pueden cuantificar la cantidad de genes que transcriben activamente en cualquier célula en cualquier momento (por ejemplo, matrices de expresión génica).

A continuación se muestra una lista de algunas herramientas bioinformáticas utilizadas en el estudio de expresión génica. Tabla 5.4.

Tabla 5.4 Herramientas / bases de datos bioinformáticas utilizadas en la expresión genética

Herramientas de bioinformáticaObjetivo
GeneChordsHerramienta de recuperación de genes conservados
BioconductorProporciona herramientas para el análisis de datos genómicos de alto rendimiento.
GXDBase de datos de expresión génica para el ratón de laboratorio
Buscador de repeticiones invertidasEncuentra repeticiones invertidas en el ADN genómico
BU ORCHIDLa base de datos almacena datos de escisión de radicales hidroxilo de secuencias de ADN
ODBPredice agrupaciones de genes funcionales
Soporte de pliegue de ARNPredice la estructura del ARN basándose en mutaciones en los alelos
CellNetVisHerramienta de visualización de redes y complejos biológicos
Buscador de repetición en tándemEncuentra repeticiones en tándem en el ADN genómico
VisANTHerramientas para visualizar y analizar muchas interacciones biológicas.
PROMOCIÓNIdentificación de los sitios de unión del factor de transcripción.
ConTra V.3Detección del sitio de unión del factor de transcripción

Mesa remezclada de Kahn, N.T. (2018)

Las nuevas mejoras en los algoritmos informáticos y las bases de datos de simulación estructural disponibles de estructuras reconocidas han llevado el modelado molecular a la química alimentaria convencional. Dichas simulaciones permitirán mejorar la calidad de los alimentos mediante el desarrollo de nuevos aditivos alimentarios al comprender las bases de la tenacidad, el antagonismo y la complementación del sabor.

  • Predicción de la estructura y función de las proteínas

La predicción de la topología de proteínas ahora es mucho más fácil gracias a la bioinformática que ayuda en la predicción de la estructura 3D de una proteína para obtener una idea de su función también.

A continuación se muestra una lista de algunas herramientas bioinformáticas utilizadas en la predicción de la estructura y función de las proteínas. Tabla 5.

Tabla 5.5 Herramientas / bases de datos bioinformáticas utilizadas en la predicción de la estructura y función de las proteínas

Herramientas de bioinformáticaObjetivo
CATHHerramienta para la organización categorizada de proteínas
Phyre2Herramienta para la predicción de la estructura de proteínas
HMMSTRPara la predicción de correlaciones secuencia-estructura en proteínas.
MODELADORPredice la estructura 3D de la proteína
JPRED / APSSP2Predice estructuras secundarias de proteínas.
RaptorXPredice la estructura de las proteínas
CUARCPredice la estructura de las proteínas

Mesa remezclada de Kahn, N.T. (2018)

Los médicos podrán analizar el perfil genético de un paciente y prescribir la mejor terapia farmacológica y la mejor dosis disponibles desde el principio mediante el empleo de una herramienta bioinformática.

  • Aplicaciones del genoma microbiano

Los microbios se han estudiado a un nivel muy básico con la ayuda de herramientas bioinformáticas necesarias para analizar su conjunto único de genes que les permite sobrevivir en condiciones desfavorables.


Proteómica

Proteómica es el estudio a gran escala de proteínas. [1] [2] Las proteínas son partes vitales de los organismos vivos, con muchas funciones. El proteoma es el conjunto completo de proteínas que un organismo o sistema produce o modifica. La proteómica ha permitido la identificación de cantidades cada vez mayores de proteínas. Esto varía con el tiempo y los distintos requisitos, o tensiones, que experimenta una célula u organismo. [3] La proteómica es un dominio interdisciplinario que se ha beneficiado enormemente de la información genética de varios proyectos del genoma, incluido el Proyecto del Genoma Humano. [4] Cubre la exploración de proteomas a partir del nivel general de composición, estructura y actividad de las proteínas. Es un componente importante de la genómica funcional.

Proteómica generalmente se refiere al análisis experimental a gran escala de proteínas y proteomas, pero a menudo se usa específicamente para referirse a la purificación de proteínas y la espectrometría de masas.


Requisitos de división inferior

  • Biología: BILD 1, 3 y 4
  • Química: CHEM 6A y 6B
  • Química orgánica: CHEM 40A y 40B
  • Ciencias de la computación e ingeniería: CSE 11, CSE 12 * y CSE 21 * (los estudiantes pueden tomar CSE 8A y CSE 8B en su lugar y # 160 de CSE 11)
  • Matemáticas: MATEMÁTICAS 18, 20A, 20B y 20C
  • Física: PHYS 2A, 2B y 2C *

* Estos cursos tienen prerrequisitos y / o correquisitos adicionales que no son necesarios para la especialización. & # 160 Por favor, comuníquese con el departamento respectivo para solicitar información sobre el cumplimiento de los prerrequisitos y correquisitos.


Requisitos de la división superior

Nota: cualquier curso determinado solo puede satisfacer un requisito principal

  • Estructura de datos avanzada (CSE 100) *
  • Diseño y análisis de algoritmos (CSE 101)
  • Bioquímica estructural (BIBC 100) o bioquímica metabólica (BIBC 102)
  • Genética (BICD 100)
  • Biología Molecular (BIMM 100) o Bioquímica Molecular y Celular (Chem 114D)
  • Análisis de secuencia molecular (BIMM 181)
  • Bases de datos biológicas (BIMM 182)
  • Tecnologías genómicas aplicadas (BENG 183)
  • Laboratorio de Bioinformática Avanzada (CSE 185)
  • Probabilidad y estadística (MATH 186)
  • Electiva de biología de la división superior: complete al menos ocho unidades de cursos ofrecidos por la División de Ciencias Biológicas de UC San Diego (se requiere un total de 48 unidades de la división superior para completar la especialización). & # 160 & # 160
    • Las unidades electivas de Biología de la división superior se pueden completar con cursos numerados 100-189 tomados a través de UC San Diego & # 8217s Division of Biological Sciences. & # 160 Se recomiendan BIEB 146 y BIMM 172. & # 160 Por excepción, CSE 180 se puede aplicar a el requisito de la electiva principal. & # 160 Este curso también se recomienda, y se recomienda a los estudiantes interesados ​​que lo tomen antes de otros cursos de la división superior.
    • Las unidades electivas pueden incluir una cuarta parte de BISP 195, hasta cuatro BIxx 194 y una cuarta parte de BISP 193 o BISP 196/197/199. Las optativas también pueden incluir SIO 121, 123, 124, 125, 126, 127, 128, 129, 131, 132, 133, 134, 138, 147, 181 y 189. & # 160 Los estudiantes deben cumplir con el requisito de residencia de la División de Ciencias Biológicas.
    • Solo se puede aplicar un BISP 196/197/199 para la especialización. & # 160 Los trimestres posteriores de BISP 195, 196, 197 o 199 se pueden aplicar a los requisitos de las universidades.

    * Estos cursos tienen prerrequisitos y / o correquisitos adicionales que no son necesarios para la especialización. & # 160 Por favor, comuníquese con el departamento respectivo para solicitar información sobre el cumplimiento de los prerrequisitos y correquisitos.



    La bioinformática y la biología computacional es un campo emergente donde convergen las disciplinas biológicas y computacionales. El campo abarca el desarrollo y aplicación de herramientas y técnicas computacionales para la recolección, análisis, manejo y visualización de datos biológicos, así como métodos de modelado y simulación para el estudio de sistemas biológicos. Esencial para la investigación de las ciencias de la vida del siglo XXI y clave para nuestra comprensión de los sistemas biológicos complejos, la bioinformática y la biología computacional está teniendo un impacto en la ciencia y la tecnología de campos que van desde las ciencias agrícolas, energéticas y ambientales hasta las ciencias farmacéuticas y médicas.

    Concentraciones del programa:

    Maestría en Ciencias en Bioinformática y Biología Computacional:

    Maestría en Ciencias Profesionales en Bioinformática:

    Grados ofrecidos

    Bioinformática y Biología Computacional – M.S. (CANR)

    Bioinformática y Biología Computacional – M.S. (CAS)

    Bioinformática y Biología Computacional – M.S. (CEOE)

    Bioinformática y Biología Computacional – M.S. (CHS)

    Bioinformática y Biología Computacional – M.S. (COE)

    Fechas límites para la Aplicación

    1 de abril: consideración prioritaria para la admisión

    1 de julio: última fecha límite para postularse


    1 de octubre: consideración prioritaria para la admisión

    1 de diciembre: última fecha límite para postularse

    Solicitudes tardías sujetas a disponibilidad

    Matrícula UD

    los 2021-2022 La tasa de matrícula para estudiantes graduados de la UD por hora de crédito es $950.


    El entorno de aprendizaje

    La especialización de pregrado en Informática Biomédica es un programa sentado que comparte instalaciones con una variedad de departamentos dentro de la Universidad y la Escuela Jacobs. Las clases pequeñas de la división superior generalmente se ofrecen en un entorno de seminario que fomenta la discusión, el desarrollo del pensamiento crítico y las habilidades para la resolución de problemas. Los cursos brindan una oportunidad para que los estudiantes exploren esta disciplina emergente que combina las ciencias de la salud con las ciencias computacionales, fomentando la solución de preguntas complejas sobre sistemas biológicos. Los estudiantes desarrollarán habilidades técnicas que tienen el potencial de impactar el futuro de la atención al paciente.

    Acerca de nuestras instalaciones

    Como programa interdisciplinario, compartimos laboratorios e instalaciones con una variedad de programas y departamentos dentro de la Universidad de Buffalo. El Departamento de Informática Biomédica ofrece una variedad de entornos de laboratorio robustos que se cruzan con una amplia gama de sistemas de información biomédica y sanitaria.

    Acerca de nuestra facultad

    Nuestra facultad tiene nombramientos en departamentos de ciencias básicas y clínicas de la Facultad de Medicina y Ciencias Biomédicas Jacobs. Numerosos profesores tienen patentes, premios de enseñanza y nombramientos en juntas editoriales asociadas con organizaciones científicas profesionales.

    Directorio de lista de profesores

    Visite la página web de la Facultad de Informática Biomédica para obtener información adicional sobre nuestra facultad.

    Perspectiva de carrera

    Según la Asociación Estadounidense de Informática Médica (AMIA), la informática, a veces confundida con ciencia de datos, big data, gestión de información de salud y análisis de datos, es el campo general que reúne todos estos dominios en una disciplina cuyo objetivo es mejorar la salud y el cuidado de la salud. . Al proporcionar a nuestros estudiantes una amplia base de capacitación, anticipamos que competirán con éxito para ingresar a los programas de capacitación médica, de enfermería, dental y otros programas de capacitación profesional clínica avanzada. Se alentará a los estudiantes interesados ​​en las ciencias básicas a realizar una formación avanzada que les lleve a obtener una maestría o un doctorado en campos como la ontología, la bioinformática y la biología computacional.

    Los informáticos trabajarán para acelerar la transformación de la atención médica recopilando, analizando y aplicando datos directamente a las decisiones de atención médica. Los datos producidos al lado de la cama o en el laboratorio son la fuerza impulsora detrás de la capacidad de la informática para innovar avances críticos que benefician directamente a las personas.

    • Informaticista clínico - rango de salario $ 50,000- $ 104,000
    • Oficial Jefe de Informática de Salud - $ 196,000
    • Analista de bioinformática, estándares de datos clínicos - $ 78,000
    • Director de información médica - $ 196,500
    • Puestos de profesores en varios niveles: $ 83,000- $ 123,000

    Selección de plantilla flexible

    Tienes control sobre el número y la clasificación de las reacciones de la plantilla.

    Gen, reacción, metabolitos

    Según todas las anotaciones disponibles, tiene control total sobre qué componentes se incluyen en la reconstrucción del borrador final.


    Especialista en Bioinformática

    El aumento en el uso de la bioinformática en todas las ramas de la ciencia ha aumentado enormemente la demanda de carreras en bioinformática. Algunas escuelas han creado programas interdisciplinarios entre sus departamentos de biología e informática que ayudan a cerrar la brecha entre las dos ciencias. Otros programas toman una parte específica de bioinformática en el contexto de la ciencia que se enseña. En muchos epidemiología Los programas, por ejemplo, la bioinformática constituyen un segmento del trabajo del curso.

    Hay varios campos de estudio que incorporan en gran medida la bioinformática. Proteómica, por ejemplo, es la ciencia de clasificar y comprender las proteínas y sus orígenes. Se necesitan computadoras para modelar el código genético, la secuenciación de aminoácidos y la estructura tridimensional de las proteínas. Usando estos modelos, incluso podemos predecir cómo ciertas proteínas interactuarán con otras moléculas. Con el tiempo, es posible que podamos modelar un organismo completo y estudiar cómo tienen lugar todas las reacciones en todo el organismo. Lo mismo es cierto de genética y otras ciencias que se basan en el procesamiento del ADN. Antes de las computadoras, procesar incluso una pequeña porción de ADN no era realista y llevaría años a un ser humano, simplemente basándose en la gran cantidad de elementos involucrados. El análisis de ADN, proteínas y otros tejidos por computadora también se extiende a otras especialidades. Incluso los títulos en justicia penal requerirán algunos conocimientos de bioinformática. Las huellas dactilares y las pruebas de ADN constituyen la mayoría de las pruebas en muchos casos penales, y la bioinformática es fundamental para obtener y validar estas pruebas.

    Muchos títulos de bioinformática son títulos de posgrado, ya que se requiere mucho conocimiento tanto de computadoras como de biología para comprender el software de computadora complejo y los sistemas de biología intrincados. Sin embargo, algunas escuelas están desarrollando licenciaturas interdisciplinarias en bioinformática. El campo de la bioinformática se está expandiendo rápidamente, desde la medición de neuronas en el cerebro hasta el uso de computadoras para rastrear cultivos. Como tal, el número de carreras relacionadas con la ciencia también se está expandiendo rápidamente.


    Alineación del genoma y predicción de genes

    La alineación de secuencias es sin duda uno de los "problemas fundamentales" de la bioinformática. La disponibilidad de genomas secuenciados de muchas especies ha puesto de relieve la necesidad de métodos para realizar múltiples alineamientos fiables de genomas completos. La alineación de las secuencias del genoma completo es mucho más difícil de lograr que la alineación de las secuencias de aminoácidos de las proteínas individuales, debido a las secuencias mucho más largas involucradas (que van desde megabases a decenas de megabases), las complejas relaciones evolutivas entre los genomas (como las duplicaciones). , deleciones y translocaciones) y tasas de mutación heterogéneas a lo largo de la secuencia. Los diferentes métodos a menudo producen alineaciones discrepantes con el mismo conjunto de secuencias genómicas, y Martin Tompa (Universidad de Washington, Seattle, EE. UU.) Ha intentado navegar a través de esta complejidad. En lugar de proponer otro método para la alineación de secuencias múltiples, presentó un enfoque para evaluar la calidad de una alineación múltiple dada. Este es un objetivo aparentemente más modesto; sin embargo, fue capaz de identificar regiones confiables y de alta calidad en la alineación múltiple, lo cual es muy importante porque el análisis del genoma comparativo posterior se ve comprometido por alineaciones incorrectas. Tompa presentó datos que muestran que alrededor del 10% de las posiciones en múltiples alineaciones del genoma humano con otros genomas de vertebrados, una técnica ampliamente utilizada en estudios genómicos comparativos, probablemente sean incorrectas.

    La predicción de genes en secuencias genómicas presenta problemas similares. Los métodos actuales para predecir las estructuras exónicas de genes que codifican proteínas a partir de secuencias genómicas se basan generalmente en modelos computacionales que capturan nuestra comprensión de la forma en que las proteínas se codifican en los genomas. Sin embargo, estudios recientes de la actividad transcripcional del genoma humano, que fueron posibles gracias a los avances en las tecnologías de secuenciación de microarrays y de alto rendimiento, están desafiando la noción misma de un gen codificador de proteínas. Uno de nosotros (RG) presentó los resultados de una encuesta de este tipo, utilizando matrices de mosaico de todo el genoma, que indica, contrariamente a la creencia común, que la mayoría de los genes que codifican proteínas en los seres humanos ocupan grandes porciones del espacio genómico y sus límites son bastante difusos. exhibiendo superposiciones extensas con genes vecinos. De manera similar, Steven Salzberg (Universidad de Maryland, College Park, EE. UU.) Informó que las superposiciones de genes son mucho más frecuentes de lo que se anticipaba anteriormente en los genomas procariotas y presentó un modelo evolutivo para explicar su retención. También describió extensiones a su trabajo de predicción genética usando el programa Glimmer http://www.cbcb.umd.edu/software/glimmer que intentan hacer frente a tal complejidad.

    La avalancha de datos es, por supuesto, beneficiosa en general. Mario Stanke (Universidad de Göttingen, Alemania) presentó un método mediante el cual los datos generados para identificar genes en un genoma pueden usarse para identificar genes en otro. En este enfoque, las secuencias de ADNc de una especie, que se supone que corresponden a ARNm que codifican proteínas, se alinean con su genoma, y ​​luego se mapea la alineación, a través de synteny, con el genoma que debe anotarse, utilizando el programa Augustus http: //augustus.gobics.de. Sorprendentemente, este enfoque funcionó mejor que la alineación directa de ADNc "no nativos" a un genoma que necesita anotación, que ha sido el enfoque típico.

    Incluso con las técnicas de secuenciación rápida más nuevas, el costo de cobertura requerido para un ensamblaje completo de un genoma sigue siendo prohibitivo y muchos genomas se secuencian con una cobertura de solo tres a cinco veces, lo que da como resultado secuencias del genoma fragmentarias incluso cuando no hay ensamblaje incorrecto. . Tatiana Tatusova (Institutos Nacionales de Salud, Bethesda, EE. UU.) Ilustró los peligros de asumir que se pueden obtener datos biológicamente significativos a partir de tales borradores de genomas utilizando enfoques computacionales estándar. Mostró, por ejemplo, que la baja cobertura de la secuencia del genoma se correlaciona con el cambio de marco que interrumpe la secuencia de la proteína inferida. Ella ilustró esto comparando anotaciones en el genoma de la vaca (menos de 5 × cobertura) con el equivalente en el genoma del ratón (más de 5 × cobertura).

    La filogenética en particular ha sentido el impacto de la avalancha de datos genómicos. A medida que se dispone de más secuencias para un mayor número de especies, la construcción de árboles filogenéticos se vuelve computacionalmente más exigente. Aunque se están desarrollando algoritmos para minimizar el tiempo de computación y la memoria, incluso los biólogos expertos en computación todavía necesitan ayuda para seleccionar los algoritmos más apropiados y ejecutarlos. Jean-Michel Claverie (Universidad del Mediterráneo, Marsella, Francia) ha reconocido este desafío y es uno de los líderes del proyecto Phylogeny.fr. El objetivo de este proyecto es proporcionar algoritmos de última generación para la reconstrucción filogenética de manera integrada con una interfaz fácil de usar. Estos algoritmos son accesibles para los biólogos experimentales como un servidor web http://www.Phylogeny.fr, que proporciona los recursos computacionales necesarios para analizar conjuntos de datos más grandes. Nuestra experiencia personal con las herramientas generadas dentro de este proyecto es muy positiva.


    Bioinformática

    El Programa de Ciencias Biomédicas de la Universidad de Michigan es un programa de entrada interdisciplinario que coordina las admisiones y el primer año de doctorado. estudios para 13 programas departamentales, incluida la bioinformática.

    PIBS le ofrece la flexibilidad y la conveniencia de postularse a cualquiera de nuestros programas participantes a través de una sola solicitud. Lo invitamos a explorar a fondo la bioinformática y los otros programas antes de seleccionar sus preferencias principales cuando presente la solicitud.

    Salta a:

    Reseña del programa

    El Programa de Bioinformática aceptó a sus primeros estudiantes en 2001, estableciéndose como uno de los primeros programas de Bioinformática en la nación. La bioinformática en la Universidad de Michigan se encuentra en el Departamento de Medicina Computacional y Bioinformática (DCM & ampB), un centro interdisciplinario cuya misión es catalizar la investigación y la enseñanza sobre problemas biomédicos donde los métodos cuantitativos y computacionales pueden ser de valor decisivo.

    Los estudiantes de nuestro programa provienen de muchos orígenes: ciencias biológicas, ciencias de la computación y ciencias cuantitativas básicas como estadística, matemáticas, química y física. Un número significativo se une al programa después de alguna experiencia laboral o capacitación de posgrado (por ejemplo, maestría).

    La bioinformática mantiene un cuerpo estudiantil de aproximadamente 40 Ph.D. estudiantes, más estudiantes de maestría. Son asesorados por la facultad de DCM & ampB, que tiene más de 100 miembros y representa a más de 20 departamentos y programas y seis facultades dentro de la Universidad. Los miembros de la facultad con experiencia biológica y más cuantitativa están bien representados.

    Áreas de investigación

    La bioinformática ofrece una amplia gama de oportunidades de investigación, desde aplicaciones para problemas médicos clínicos y enfermedades específicas hasta trabajo computacional en sistemas biológicos sintéticos. Hay grupos muy activos en:
    • Genómica, genómica regulatoria y epigenómica
    • Estructura de proteínas, proteómica y empalme alternativo
    • Bioinformática integradora multi “ómica”
    • Biología de sistemas y análisis de redes
    • Ciencia de datos biomédicos, bioinformática traslacional y farmacogenómica
    • Desarrollo metodológico en biología computacional
    • Aplicaciones a enfermedades genéticas complejas
    • Nucleoma 4D
    • Análisis de celda única
    • Procesamiento de señales / imágenes y aprendizaje automático
    La bioinformática ha recibido una subvención de formación apoyada por los NIH desde 2005. Nuestros estudiantes son elegibles para una amplia gama de otras subvenciones de formación relacionadas con áreas de investigación más específicas, como la genomaciencias o la proteómica del cáncer.

    Requisitos del programa

    Trabajo de curso

    Se requiere que los estudiantes tomen cursos en cada una de las siguientes áreas:


    • Introducción a la bioinformática
    • Computación e informática de amplificadores
    • Probabilidad y estadísticas de amplificación
    • Biología Molecular
    • Bioinformática 602 (Journal Club) tomada una vez en el primer año.
    • Bioinformática 603 (Journal Club) que se toma una vez que los estudiantes presentan trabajos para discusión
    • Curso de Responsabilidad y Ética en la Investigación (PIBS 503)
    • Un curso de bioinformática avanzada ofrecido o incluido en una lista cruzada por el programa de posgrado en bioinformática
    • Un curso adicional de bioinformática avanzada en cualquier programa


    Los detalles sobre los cursos disponibles en cada una de estas áreas se pueden encontrar en el sitio web del departamento. Los cursos pueden ser ofrecidos por Bioinformática.
    u otras unidades.

    También se espera la asistencia a seminarios semanales. Los seminarios ofrecidos incluyen una serie semanal de oradores invitados, presentaciones de "Herramientas y tecnología de amplificación" que destacan una herramienta o tecnología, ya sea en desarrollo o en uso actual, que sea de interés para los investigadores del NCIBI y BISTRO, un seminario animado donde los estudiantes presentan su investigación en curso. .

    Examen preliminar

    Los estudiantes toman un examen preliminar en su segundo año, generalmente al final del tercer o cuarto trimestre. El examen preliminar debe mostrar tanto creatividad como habilidad, y no debe ser idéntico al trabajo de tesis del estudiante. Los objetivos del examen son dobles. El primer objetivo es demostrar que los estudiantes han desarrollado la capacidad de analizar un problema científico y desarrollar estrategias adecuadas para llevar a cabo un plan de investigación. El segundo objetivo es demostrar que los estudiantes tienen suficientes conocimientos de Bioinformática necesarios para llevar a cabo la investigación de su tesis. Los estudiantes a veces desarrollan sus propuestas preliminares en un artículo y / o un capítulo de tesis más tarde.

    Requisito de enseñanza

    La docencia, en bioinformática o en otros departamentos, se alienta y se espera durante al menos un período de la mayoría de los estudiantes de bioinformática. Individual circumstances such as English language ability, interest, and funding situation of the mentor are considered.

    Expected Length of Program

    The expected time to degree is typically 5 years.

    Student Interests

    Approximately 8 - 15 new students join the Ph.D. program each year. Each term, contact between faculty and students is encouraged through research events & social gatherings. Given the interdisciplinary nature of the program, students are encouraged to develop and pursue their own research interests. In an effort to support students’ academic growth, the department and other units (such as Rackham Graduate School) offer funding to assist students with conference participation or workshop attendance.

    50% of program alumni choose academia, while others with go into industry with many working at biotechnology companies. Aware of this, current students are provided opportunities to meet with guest seminar speakers or visitors from industry. In addition, outside internships are encouraged if related to a student’s research as they have proven to be valuable experiences.

    The program supports student-led initiatives that are focused on building community such as student organized social activities, a pre-Thanksgiving dinner, and group run in the local marathon. Separately, Bioinformatics coordinates an annual off-site weekend retreat and an annual picnic.


    Several Bioinformatics students also are engaged with, or have developed, on-campus academic and civic groups. These include, but are not limited, to Michigan Science Writers (MiSciWriters), InnoWorks, and Girls Who Code. The Bioinformatics Program is proud of their efforts & provides support as needed.


    Ver el vídeo: La Bioinformática (Septiembre 2022).


Comentarios:

  1. Osip

    No en este caso.

  2. Cuchulain

    Los accesorios de teatro salen

  3. Eadweald

    Y así también sucede :)

  4. Samum

    En él algo es. Ahora todo es claro, muchas gracias por la información.

  5. Scottroc

    Está de acuerdo, muy buena pieza.

  6. Jukora

    Podemos decir que esta es una excepción :)

  7. Nefin

    Está de acuerdo, es una frase notable

  8. Chapalu

    Genial, muy divertido mensaje.

  9. Hadwyn

    Bravo, tu pensamiento es brillante.



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