BioInformática Una nueva ciencia Interdisciplinar

1. BioInformáticaUna nueva ciencia Interdisciplinar Norberto Díaz Díaz Bioinformatics Group of Seville (BIGS) Dpto. de Lenguajes y Sistemas Informaticos Universidad de Sevilla

2. Un grupo de científicos tratando de definir la bioinformática…

3. ¿Qué es la Bioinformática? • Bioinformática • Conjunto de métodos matemáticos, estadísticos y computacionales para resolver problemas biológicos, utilizando para ello el ADN, las proteínas e información relacionada (Fredj Tekaia, Instituto Pasteur)

4. De ~nada a ~todo Biología Molecular:‘un gen una proteína’ ‘un gen un laboratorio’ ‘un gen una tesis’ Genómica : ‘un genoma una tesis’ • Antes se estudiaba el efecto de un gen • …ignorando así al 99.99% restante • Ahora tenemos datos de todos los genes • ¿Qué hacer con ellos? • ¿Cómo derivar nuevo conocimiento? •  Es necesario un nuevo enfoque, un cambio de paradigma “If you can’t do Bioinformatics, you can’t do Biology”… J.D. Tisdall, 2003

5. ¿Un laboratorio de Biología?

6. Data Jungle Secuenciación Genómica Biología estructural Biología Molecular Medicina Fisiología Genética Expresión génica

7. Nociones Biológicas

8. MICROARRAYS I La respuesta de los genes (su expresión genética) bajo ciertos estímulos experimentales es recogida en biochips o microarrays.

9. MICROARRAYS II • Podemos considerar un microarray como una matriz NxM en la que: • - Cada una de las N filas representa a un gen. • Cada una de las M columnas representa una condición experimental. • Cada elemento de la matriz es un número real el cual representa el nivel de expresión de un gen bajo una condición experimentalel valor de la transcripción de mRNA del gen transformado matematicamente para facilitar su posterior análisis. Objetivo1: encontrar grupos de genes que se co-expresen. Objetivo2: intentar inferir un pathway a partir de esos conjuntos.

10. RESULTADOS Y ANALISIS

11. Validación Biológica Objetivo: determinar relevancia biológica de un conjunto de genes. 1º) Obtener y Procesar datos Biológicos; interpretación biológica del resultado Conocimiento Biológico: - KEGG, Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes - GO, Gene Ontology 2º) Comparar solución obtenida con la real Técnicas propias: - CoGE: Cluster of Gene Evaluator - Especificidad

12. Path 1 Gen1 Gen... Gen M Genoma 1 Genoma ... Genoma N Aprendizaje Automático Clustering, Biclustering Path 2 KEGG . . . Path H Organismos Pathways (Descripción de un proceso biológico) CoGE (Cluster of Gene Evaluator) Organismo Gen 1 Gen 3 Gen 7

13. CoGE, ejecución con Fenilalanina

14. Especificidad usando “Gene Ontology” GO Grafo Acíclico Dirigido Molecular Function Biological Process Cellular Component Objetivo1: minimizar la distancia que separa a cada gen. Objetivo2: maximiar el nivel de árbol ontológico donde se encuentran

15. Proyecto ofertados • Validación Biológica • Representación en forma de árbol las especificidades • Uso de la potencia de los pahtways para diseñar una técnica de validación de redes • Identificación y valoración de genes específicos • Comparación de clusters en diferentes organismos • Otros • http://www.lsi.us.es/~ndiaz/proyectosFinCarrera.html

16. FIN