Técnicas para encontrar nuevos genes involucrados en enfermedades
Fuente: Universidad de Sevilla
Miembros del Grupo de Investigación Sistemas Informáticos de la Universidad de Sevilla llevan a cabo un estudio de distintas medidas de evaluación de biclusters (subgrupos de genes relacionados entre sí para un subgrupo de experimentos), que permiten encontrar qué genes participan en un proceso biológico determinado. Esto permite, entre otras aplicaciones, encontrar nuevos genes involucrados en enfermedades o subtipos de enfermedades que aún no hayan sido descubiertos.
El artículo científico Quality measures for gene expression biclusters? publicado en la revista especializada Plos One, presenta conclusiones relevantes sobre las peculiaridades de cada una de las distintas métricas destinadas a tal propósito, lo que permite al investigador seleccionar la medida más adecuada para un determinado experimento de búsqueda de biclusters.
El análisis y estudio presentados en este trabajo representan una aportación muy interesante en el ámbito de las técnicas de búqueda de biclusters de genes, ya que un mejor conocimiento de las medidas y sus peculiaridades repercute positivamente en futuros estudios basados en este tipo de técnicas, señala Beatriz Pontes, profesora de la Universidad de Sevilla y autora del trabajo.
El estudio basado en subgrupos de genes se emplea además para desarrollar e investigar tratamientos de fármacos, así como para realizar estudios personalizados a partir de perfiles genéticos de pacientes.
Referencia bibliográfica: Quality Measures for Gene Expression Biclusters. Beatriz Pontes , Ral Girldez, Jess S. Aguilar-Ruiz. Published: March 12, 2015. DOI: 10.1371/journal.pone.0115497
Últimas publicaciones
Científicos del Instituto de Agricultura Sostenible de Córdoba han diseñado una metodología para analizar por separado los microorganismos que habitan sobre los fragmentos de acolchados plásticos que cubren el suelo en la agricultura intensiva y los que viven en las partículas de tierra que se quedan adheridas. El trabajo podría ayudar a identificar bacterias capaces de degradar este material y contribuir así a la búsqueda de soluciones biológicas para combatir su acumulación en el campo.
Investigadores de la Universidad de Málaga han desarrollado un algoritmo de Inteligencia Artificial (IA) que realiza un agrupamiento no supervisado de objetos similares evitando el etiquetado manual. Este modelo es capaz de detectar una gran diversidad de elementos en la zona de pistas de un aeródromo, desde personas hasta aviones. Otra de las novedades es su optimización para ahorrar tiempo de cálculo y energía en las tareas de identificación, de forma que permite su uso en dispositivos de bajo consumo.
Sigue leyendo
El estudio, liderado por el Instituto de Investigación Biosanitaria de Granada con la participación de la Universidad de Granada, reveló que las niñas con mayor exposición al bisfenol A presentaban un riesgo casi tres veces mayor de desarrollar sobrepeso u obesidad. El hallazgo destaca la necesidad de seguir investigando sobre la relación entre contaminantes ambientales y enfermedades metabólicas para mejorar el bienestar de la población infantil.
Sigue leyendo
