introducció a la bioinformàtica

1. introducció a la bioinformàtica roderic guigó i serra IMIM/UPF/CRG

2. tecnologies de la genòmica • DNA sequencing • DNA microarrays • mass spectroscopy and 2-D gels • yeast two hibrids • X-ray cristallography and NMR

3. tecnologies de la genòmica L’aplicació de les tecnologies de la genòmica permet per primer cop una aproximació global al funcionament de la cél.lula viva. La biologia de ser una ciència “analítica”: la realitat és diseccionada en els seus components més elementals per tal de ser entesa ha passat a ser una ciència “sintètica”: en la qual el repte és integrar informació globlal sobre el funcionament dels éssers vius

4. bioinformàtica • La biologia, una disciplina en la que l’esforç ha estat tradicionalment dedicat a l’obtenció de les dades, ha esdevingut en poc temps una disciplina en la que les dades s’obtenen de manera gairebé automàtica, i l’esforç s’ha desplaçat cap a l’anàlisi de les dades.

5. DNA microarrays

6. bioinformàtica • la bioinformática és una nova disciplina científica, en la intersecció entre la biologia i la computació, l’objectiu de la qual és l’aplicació i el desenvolupament de mètodes per l’obtenció, l’emmagatzamatge, l’anàlisi i la integració de les dades que genera la investigació en biologia.

7. bioinformàtica

8. la seqüència del genoma humà decodificació del genoma ACTCAGCCCCAGCGGAGGTGAAGGACGTCCTTCCCCAGGAGCCGGTGAGAAGCGCAGTCGGGGGCACGGGGATGAGCTCAGGGGCCTCTAGAAAGATGTAGCTGGGACCTCGGGAAGCCCTGGCCTCCAGGTAGTCTCAGGAGAGCTACTCAGGGTCGGGCTTGGGGAGAGGAGGAGCGGGGGTGAGGCCAGCAGCAGGGGACTGGACCTGGGAAGGGCTGGGCAGCAGAGACGACCCGACCCGCTAGAAGGTGGGGTGGGGAGAGCATGTGGACTAGGAGCTAAGCCACAGCAGGACCCCCACGAGTTGTCACTGTCATTTATCGAGCACCTACTGGGTGTCCCCAGTGTCCTCAGATCTCCATAACTGGGAAGCCAGGGGCAGCGACACGGTAGCTAGCCGTCGATTGGAGAACTTTAAAATGAGGACTGAATTAGCTCATAAATGGAAAACGGCGCTTAAATGTGAGGTTAGAGCTTAGAATGTGAAGGGAGAATGAGGAATGCGAGACTGGGACTGAGATGGAACCGGCGGTGGGGAGGGGGAGGGGGTGTGGAATTTGAACCCCGGGAGAGAAAGATGGAATTTTGGCTATGGAGGCCGACCTGGGGATGGGGAAATAAGAGAAGACCAGGAGGGAGTTAAATAGGGAATGGGTTGGGGGCGGCTTGGTAACTGTTTGTGCTGGGATTAGGCTGTTGCAGATAATGGAGCAAGGCTTGGAAGGCTAACCTGGGGTGGGGCCGGGTTGGGGTCGGGCTGGGGGCGGGAGGAGTCCTCACTGGCGGTTGATTGACAGTTTCTCCTTCCCCAGACTGGCCAATCACAGGCAGGAAGATGAAGGTTCTGTGGGCTGCGTTGCTGGTCACATTCCTGGCAGGTATGGGGCGGGGCTTGCTCGGTTTTCCCCGCTTCTCCCCCTCTCATCCTCACCTCAACCTCCTGGCCCCATTCAAGCACACCCTGGGCCCCCTCTTCTTCTGCTGGTCTGTCCCCTGAGGGGAAAGCCCAGGTCTGAGGCTTCTATGCTGCTTTCTGGCTCAGAACAGCGATTTGACGCTCTGTGAGCCTCGGTTCCTCCCCCGCTTTTTTTTTTTCAGCCAGAGTCTCACTCTGTCGCCCAGGCTGGAGTGCAGTGGCGCAATCTCAGCTCACTGCAAGCTCCGCCTCCCGGGTTCACGCTATTCTCCCGCCTCAGCCTCCCGAGTAGCTGGGACTACAGGCGCCCGCCACCATGCCCGGCTAATTTTTTGTACTTTGAGTAGGGAAGGGGTTTCACTGTATTATCCAGGATGGTCTCTATCTCCTGACCTCGTGATCTGCCCGCCTGGCCTCCCAAAGTGCTGGAATTACAGGCGTGAGCCTCCGCGCCCGGCCTCCCCATCCTTAATATAGGAGTTAGAAGTTTTTGTTTGTTTGTTTTGTTTTGTTTTTGTTTTGTTTTGAGATGAAGTCCCTCTGTCGCCCAGGCTGGAGTGCAGTGGCTCCCAGGCTGGAGTTCAGTGGCTGGATCTCGGCTCACTGCAAGCTCCGCCTCCCAGGTTCACGCCATTCTCCTGCCTCAGCCTCCGGAGTAGCTGGGACTACAGGAACATGCCACCACACCCGACTAACTTTTTTTGTATTTTTAGTAGAGACGGGGTTTCACCATGTTGGCCAGGCTGGTCTGGAACTCCTGACCTCAGGTGATCTGCCTGCTTCAACCTCCCAAAGTGCTGGGATTACAGACGTGGGCCACCGCGCCCGGCTGGGAGTTAAGAGGTTTCTAATGCATTGCATTAGAATACCAGACACGGGACAGCTGTGATCTTTATTCTCCATCACCCCACACAGCCCTGCCTGGGGCACACAAGGACACTCAATACACGCTTTTCGGGCGCGGTGGCTCAAGCTGTAATCCCAGCACTTTGGGAGGCTGAGGCGGGTGGTACATGAGGTCAGGAGATCGAGACCATCCTGGCTAACATGGTGAAACCCCGTCTCTACTAAAAATACAAAAAACTAGCCCGGGCGTGGTGGCGGGCGCCTGTAGTCCCAGCTACTCGGAGGCTGAGGCAGGAGAATGGCGTGAACCTGGGAGGCGGAGCTTGCAGTGAGCCGAGATCGCGCCACTGCACTCCAGCCTGGGTGACACAGCGCGAGACTCCGTCTCAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAATACACGCTTTTCCGCTAGGCACGGTGGCTCACCCCTGTAATCCCAGCATTTTGGGAGGCCAAGGTGGGAGGATCACTTGAGCCCAGGAGTTCAACACCAGACTCAGCAACATAGTGAGACTCTCTCTACTAAAAATACAAAAATTAGCCAGGCCTGGTGCCACACACCTGTGGTCCCAGCTACTCAGAAGGCTAAGGCAGGAGGATCGCTTAAGCCCAGAAGGTCAAGGTTGCAGTGAACCACGTTCAGGCCACTGCAGTCCAGCCTGGGTGACAGAGCAAGACCCTGTCTGTAAATAAATAACGCTTTTCAAGTGATTAAACAGACTCCCCCCTCACCCTGCCCACCATGGCTCCAAAGCAGCATTTGTGGAGCACCTTCTGTGTGCCCCTAGGTACTAGCTGCCTGGACGGGGTCAGAAGGAACCTGAACCACCTTCAACTTGTTCCACACAGGATGCCAGGCCAAGGTGGAGCAACCGGTGGAGCCAGAGACAGAACCCGACGTTCGCCAGCAGGCTGAGTGGCAGAGCGGCCAGCCCTGGGAGCTGGCACTGGGTCGCTTTTGGGATTACCTGCGCTGGGTGCAGACACTGTCTGAGCAGGTGCAGGAGGAGCTGCTCAGCCCCCAGGTCACCCAGGAACTGACGTGAGTGTCCCCATCCCGGCCCTTGACCCTCCTGGTGGGCGGCTATACCTCCCCAGGTCCAGGTTTCATTCTGCCCCTGCCACTAAGTCTTGGGGGCCTGGGTCTCTGCTGGTTCTAGCTTCCTCTTCCCATTTCTGACTCCTGGCTTTAGCTCTCTGGAATTCTCTCTCTCAGTTCTGTTTCTCCCTCTTCCCTTCTGACTCAGCCTGTCACACTCGTCCTGGCGCTGTCTCTGTCCTTCACTAGCTCTTTTATATAGAGACAGAGAGATGGGGTCTCACTGTGTTGCCCAGGCTGGTCTTGAACTTCTGGGCTCAAGCGATCCTCCCACCTCGCCTCCCAAAGTGCTGGGAATAGAGACATGAGCCACCTTGCTCGGCCTCCTAGCTCTTTCTTCGTCTCTGCCTCTGCTCTCTGCGTCTGTCTTTGTCTCCTCTCTGCCTCTGTCCCGTTCCTTCTCTCTTGGTTCACTGCCCTTCTGTCTCTCCCTGTTCTCCTTAGGAGACTCTCCTCTCTTCCTTCTCGAGTCTCTCTGGCTGATCCCCATCTCACCCACACCTATCC

9. la seqüència i l’estructura de les proteïnes QIKDLLVSSSTDLDTTLVLVNAIYFKGMWKTAFNAEDTREMPFHVTKQESKPVQMMCMNNSFNVATLPAEKMKILELPFASGDLSMLVLLPDEVSDLERIEKTINFEKLTEWTNPNTMEKRRVKVYLPQMKIEEKYNLTSVLMALGMTDLFIPSANLTGISSAESLKISQAVHGAFMELSEDGIEMAGSTGVIEDIKHSPESEQFRADHPFLFLIKHNPTNTIVYFGRYWSP

10. la funció dels gens

11. gene function

12. gene function ACTCAGCCCCAGCGGAGGTGAAGGACGTCCTTCCCCAGGAGCCGGTGAGAAGCGCAGTCGGGGGCACGGGGATGAGCTCAGGGGCCTCTAGAAAGATGTAGCTGGGACCTCGGGAAGCCCTGGCCTCCAGGTAGTCTCAGGAGAGCTACTCAGGGTCGGGCTTGGGGAGAGGAGGAGCGGGGGTGAGGCCAGCAGCAGGGGACTGGACCTGGGAAGGGCTGGGCAGCAGAGACGACCCGACCCGCTAGAAGGTGGGGTGGGGAGAGCATGTGGACTAGGAGCTAAGCCACAGCAGGACCCCCACGAGTTGTCACTGTCATTTATCGAGCACCTACTGGGTGTCCCCAGTGTCCTCAGATCTCCATAACTGGGAAGCCAGGGGCAGCGACACGGTAGCTAGCCGTCGATTGGAGAACTTTAAAATGAGGACTGAATTAGCTCATAAATGGAAAACGGCGCTTAAATGTGAGGTTAGAGCTTAGAATGTGAAGGGAGAATGAGGAATGCGAGACTGGGACTGAGATGGAACCGGCGGTGGGGAGGGGGAGGGGGTGTGGAATTTGAACCCCGGGAGAGAAAGATGGAATTTTGGCTATGGAGGCCGACCTGGGGATGGGGAAATAAGAGAAGACCAGGAGGGAGTTAAATAGGGAATGGGTTGGGGGCGGCTTGGTAACTGTTTGTGCTGGGATTAGGCTGTTGCAGATAATGGAGCAAGGCTTGGAAGGCTAACCTGGGGTGGGGCCGGGTTGGGGTCGGGCTGGGGGCGGGAGGAGTCCTCACTGGCGGTTGATTGACAGTTTCTCCTTCCCCAGACTGGCCAATCACAGGCAGGAAGATGAAGGTTCTGTGGGCTGCGTTGCTGGTCACATTCCTGGCAGGTATGGGGCGGGGCTTGCTCGGTTTTCCCCGCTTCTCCCCCTCTCATCCTCACCTCAACCTCCTGGCCCCATTCAAGCACACCCTGGGCCCCCTCTTCTTCTGCTGGTCTGTCCCCTGAGGGGAAAGCCCAGGTCTGAGGCTTCTATGCTGCTTTCTGGCTCAGAACAGCGATTTGACGCTCTGTGAGCCTCGGTTCCTCCCCCGCTTTTTTTTTTTCAGCCAGAGTCTCACTCTGTCGCCCAGGCTGGAGTGCAGTGGCGCAATCTCAGCTCACTGCAAGCTCCGCCTCCCGGGTTCACGCTATTCTCCCGCCTCAGCCTCCCGAGTAGCTGGGACTACAGGCGCCCGCCACCATGCCCGGCTAATTTTTTGTACTTTGAGTAGGGAAGGGGTTTCACTGTATTATCCAGGATGGTCTCTATCTCCTGACCTCGTGATCTGCCCGCCTGGCCTCCCAAAGTGCTGGAATTACAGGCGTGAGCCTCCGCGCCCGGCCTCCCCATCCTTAATATAGGAGTTAGAAGTTTTTGTTTGTTTGTTTTGTTTTGTTTTTGTTTTGTTTTGAGATGAAGTCCCTCTGTCGCCCAGGCTGGAGTGCAGTGGCTCCCAGGCTGGAGTTCAGTGGCTGGATCTCGGCTCACTGCAAGCTCCGCCTCCCAGGTTCACGCCATTCTCCTGCCTCAGCCTCCGGAGTAGCTGGGACTACAGGAACATGCCACCACACCCGACTAACTTTTTTTGTATTTTTAGTAGAGACGGGGTTTCACCATGTTGGCCAGGCTGGTCTGGAACTCCTGACCTCAGGTGATCTGCCTGCTTCAACCTCCCAAAGTGCTGGGATTACAGACGTGGGCCACCGCGCCCGGCTGGGAGTTAAGAGGTTTCTAATGCATTGCATTAGAATACCAGACACGGGACAGCTGTGATCTTTATTCTCCATCACCCCACACAGCCCTGCCTGGGGCACACAAGGACACTCAATACACGCTTTTCGGGCGCGGTGGCTCAAGCTGTAATCCCAGCACTTTGGGAGGCTGAGGCGGGTGGTACATGAGGTCAGGAGATCGAGACCATCCTGGCTAACATGGTGAAACCCCGTCTCTACTAAAAATACAAAAAACTAGCCCGGGCGTGGTGGCGGGCGCCTGTAGTCCCAGCTACTCGGAGGCTGAGGCAGGAGAATGGCGTGAACCTGGGAGGCGGAGCTTGCAGTGAGCCGAGATCGCGCCACTGCACTCCAGCCTGGGTGACACAGCGCGAGACTCCGTCTCAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAATACACGCTTTTCCGCTAGGCACGGTGGCTCACCCCTGTAATCCCAGCATTTTGGGAGGCCAAGGTGGGAGGATCACTTGAGCCCAGGAGTTCAACACCAGACTCAGCAACATAGTGAGACTCTCTCTACTAAAAATACAAAAATTAGCCAGGCCTGGTGCCACACACCTGTGGTCCCAGCTACTCAGAAGGCTAAGGCAGGAGGATCGCTTAAGCCCAGAAGGTCAAGGTTGCAGTGAACCACGTTCAGGCCACTGCAGTCCAGCCTGGGTGACAGAGCAAGACCCTGTCTGTAAATAAATAACGCTTTTCAAGTGATTAAACAGACTCCCCCCTCACCCTGCCCACCATGGCTCCAAAGCAGCATTTGTGGAGCACCTTCTGTGTGCCCCTAGGTACTAGCTGCCTGGACGGGGTCAGAAGGAACCTGAACCACCTTCAACTTGTTCCACACAGGATGCCAGGCCAAGGTGGAGCAACCGGTGGAGCCAGAGACAGAACCCGACGTTCGCCAGCAGGCTGAGTGGCAGAGCGGCCAGCCCTGGGAGCTGGCACTGGGTCGCTTTTGGGATTACCTGCGCTGGGTGCAGACACTGTCTGAGCAGGTGCAGGAGGAGCTGCTCAGCCCCCAGGTCACCCAGGAACTGACGTGAGTGTCCCCATCCCGGCCCTTGACCCTCCTGGTGGGCGGCTATACCTCCCCAGGTCCAGGTTTCATTCTGCCCCTGCCACTAAGTCTTGGGGGCCTGGGTCTCTGCTGGTTCTAGCTTCCTCTTCCCATTTCTGACTCCTGGCTTTAGCTCTCTGGAATTCTCTCTCTCAGTTCTGTTTCTCCCTCTTCCCTTCTGACTCAGCCTGTCACACTCGTCCTGGCGCTGTCTCTGTCCTTCACTAGCTCTTTTATATAGAGACAGAGAGATGGGGTCTCACTGTGTTGCCCAGGCTGGTCTTGAACTTCTGGGCTCAAGCGATCCTCCCACCTCGCCTCCCAAAGTGCTGGGAATAGAGACATGAGCCACCTTGCTCGGCCTCCTAGCTCTTTCTTCGTCTCTGCCTCTGCTCTCTGCGTCTGTCTTTGTCTCCTCTCTGCCTCTGTCCCGTTCCTTCTCTCTTGGTTCACTGCCCTTCTGTCTCTCCCTGTTCTCCTTAGGAGACTCTCCTCTCTTCCTTCTCGAGTCTCTCTGGCTGATCCCCATCTCACCCACACCTATCC

13. LA SEQÜÈNCIA DEL GENOMA HUMÀ

14. computing at Celera Genomics

15. 200 teraflops • 1000 vegades més potent que deep blue • Més potent que els 500 ordinadors més potents avui en dia

16. llei de Moore

17. growth of genomic data (http://www.dna.affrc.go.jp/htdocs/growth/)

18. de que tracta la bioinformàtica?

19. predicció de gens

20. predicció de gens

21. alineament de seqüències Margaret Dayhoff i colaboradors van començar a compilar les seqüències d’aminoàcids conegudes: els Atlas of Protein Sequence and structure. En la quarta edició a finals dels 60, l’Atlas contenia al voltant de 300 seqüències de proteïnes.

22. alineament de seqüències

23. alineament de seqüències Les seqüències d’aminoàcids i de nucleòtids són portadores de gran quantiat de informació sobre la funció i la història d’aquestes molècules: seqüències similars indiquen una funció o una història similar. El problema de determinar el grau de similitud entre dues seqüències és clau en Biologia Molecular. Query: 25 IPREVIERLARSQIHSIRDLQRLLEIDSVGSEDSLDTSLRAHGVHATKHVPEKRPLPIRR 84 IP E+ + L+ I S DLQRLL+ DS G ED + L H+ + R Sbjct: 10 IPEELYKMLSGHSIRSFDDLQRLLQGDS-GKEDGAELDLNMTRSHSGGELESLA----RG 64 Query: 85 KRSI------EEAVPAVCKTRTVIYEIPRSQVDPTSANFLIWPPCVEVKRCTGCCNTSSV 138 KRS+ E A+ A CKTRT ++EI R +D T+ANFL+WPPCVEV+RC+GCCN +V Sbjct: 65 KRSLGSLSVAEPAMIAECKTRTEVFEISRRLIDRTNANFLVWPPCVEVQRCSGCCNNRNV 124 Query: 139 KCQPSRVHHRSVKVAKVEYVRKKPKLKEVQVRLEEHLECAC 179 +C+P++V R V+V K+E VRKKP K+ V LE+HL C C Sbjct: 125 QCRPTQVQLRPVQVRKIEIVRKKPIFKKATVTLEDHLACKC 165

24. cerques de similaritat en bases de dades FASTA 1982: Wilbur and Lipman, 1985: Lipman and Pearson BLAST 1990: Altschul, Gish, Miller, Myers and Lipman

25. growth factors and oncogens. Doolittle: Search of the Platelet Derived Growth Factor sequence >sp|P01128|TSIS_SMSAV TRANSFORMING PROTEIN P28-SIS Length = 226 Score = 140 bits (350), Expect = 2e-33 Identities = 75/161 (46%), Positives = 100/161 (61%), Gaps = 11/161 (6%) Query: 25 IPREVIERLARSQIHSIRDLQRLLEIDSVGSEDSLDTSLRAHGVHATKHVPEKRPLPIRR 84 IP E+ + L+ I S DLQRLL+ DS G ED + L H+ + R Sbjct: 10 IPEELYKMLSGHSIRSFDDLQRLLQGDS-GKEDGAELDLNMTRSHSGGELESLA----RG 64 Query: 85 KRSI------EEAVPAVCKTRTVIYEIPRSQVDPTSANFLIWPPCVEVKRCTGCCNTSSV 138 KRS+ E A+ A CKTRT ++EI R +D T+ANFL+WPPCVEV+RC+GCCN +V Sbjct: 65 KRSLGSLSVAEPAMIAECKTRTEVFEISRRLIDRTNANFLVWPPCVEVQRCSGCCNNRNV 124 Query: 139 KCQPSRVHHRSVKVAKVEYVRKKPKLKEVQVRLEEHLECAC 179 +C+P++V R V+V K+E VRKKP K+ V LE+HL C C Sbjct: 125 QCRPTQVQLRPVQVRKIEIVRKKPIFKKATVTLEDHLACKC 165

26. predicció de l’estructura de les proteïnes

27. modelització molecular

28. disseny de fàrmacs

29. reconstrucció filogenètica Construcció de filogènies a partir de les seqüències compilades per Dayhoff

30. genomics as information science

31. anàlisi comparativa de genomes: Helicobacter pylori

32. gens humans implicats en malaties, en llevat

33. informàtica de microarrays

34. interaccions entre proteïnes

35. gene function

36. computational biology, biological computations decodificació del genoma LM Adelman, “Molecular computations of soluctions to combinatorial problems”, Science 1994.