{"id":21459,"date":"2011-06-17T06:27:32","date_gmt":"2011-06-17T10:57:32","guid":{"rendered":"http:\/\/piel-l.org\/blog\/?p=21459"},"modified":"2011-06-19T19:34:43","modified_gmt":"2011-06-20T00:04:43","slug":"293-ventana-molecular-biologia-bioinformatica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/piel-l.org\/blog\/21459","title":{"rendered":"Biolog\u00eda-Bioinform\u00e1tica"},"content":{"rendered":"

\"\"<\/p>\n

El uso de herramientas de computaci\u00f3n en biolog\u00eda es de vieja data. La combinaci\u00f3n de la aplicaci\u00f3n de herramienta matem\u00e1ticas y computacionales en biolog\u00eda es lo que se conoce hoy d\u00eda como bioinform\u00e1tica.1<\/sup><\/strong> El t\u00e9rmino fue originalmente introducido en 1970 por Hesper y Howegeg.2 <\/sup><\/strong><\/p>\n

El desarrollo tecnol\u00f3gico de alta eficiencia para el estudio biol\u00f3gico de una c\u00e9lula u organismo ha generado una gran cantidad de data a trav\u00e9s de la secuenciaci\u00f3n y an\u00e1lisis de genomas, estudios de expresi\u00f3n gen\u00e9tica en t\u00e9rminos de transcripci\u00f3n (transcriptoma) y prote\u00ednas (prote\u00f3mica), etc. El estudio integrado y comparativo de dicha data solo ha sido posible a trav\u00e9s del desarrollo de aproximaciones matem\u00e1ticas y simulaciones computacionales, que ha permitido un avance extraordinario en la recopilaci\u00f3n, an\u00e1lisis, organizaci\u00f3n e integraci\u00f3n de informaci\u00f3n referente al conocimiento de un organismo. Un buen ejemplo de ello ha sido la comparaci\u00f3n entre genomas de diversos organismos (gen\u00f3mica comparativa), la identificaci\u00f3n de nuevos genes asociados a expresiones particulares, el an\u00e1lisis de rutas metab\u00f3licas y sus metabolitos (metabolomica)3<\/sup><\/strong> o la interacci\u00f3n de redes de prote\u00ednas o de se\u00f1alizaci\u00f3n (interactoma).4<\/sup><\/strong><\/p>\n

<\/p>\n

Este gran c\u00famulo de informaci\u00f3n biol\u00f3gica ha obligado a un cambio de la visi\u00f3n reduccionista sobre los distintos componentes de una c\u00e9lula, a una visi\u00f3n integral de la interacci\u00f3n de los mismos en la determinaci\u00f3n de su funci\u00f3n. Una aproximaci\u00f3n de ello ha sido el uso de simulaciones matem\u00e1ticas y computadoras para llevar a cabo estudios biol\u00f3gicos que permitan la aproximaci\u00f3n, el an\u00e1lisis y la predicci\u00f3n de la relaci\u00f3n genotipo-fenotipo, lo cual ha dado origen a lo que se ha llamado Biolog\u00eda In silico<\/em>.5<\/sup><\/strong><\/p>\n

A pesar del c\u00famulo de informaci\u00f3n de data no tenemos modelos matem\u00e1ticos ni herramientas de computaci\u00f3n para estudiar de manera integral los distintos niveles de una c\u00e9lula. La generaci\u00f3n de estos modelos y programas se transforma en un reto para su aplicaci\u00f3n en el estudio de una c\u00e9lula u organismo en toda la extensi\u00f3n de su complejidad, como un todo, permitiendo la interpretaci\u00f3n de los distintos procesos biol\u00f3gicos y hacer predicciones reales sobre la relaci\u00f3n fenotipo-genotipo. Tal como lo se\u00f1ala Hogeweg (2011),2<\/sup><\/strong> los organismos no son bolsas de genes (gen\u00f3mica) o expresiones (microarreglos-transcriptoma y prote\u00f3mica) o interacciones parciales (interactoma), el gran reto lo constituye el desarrollo tecnol\u00f3gico y su aplicabilidad en la biolog\u00eda de sistemas y la biolog\u00eda sint\u00e9tica.6<\/sup><\/strong> La bioinform\u00e1tica en la investigaci\u00f3n en ciencias biom\u00e9dicas, ha sido de gran importancia en la aproximaci\u00f3n de establecer una conexi\u00f3n entre el genotipo y fenotipo en enfermedades complejas como el c\u00e1ncer, dando origen a la identificaci\u00f3n de nuevos biomarcadores relacionados con el diagn\u00f3stico y nuevos blancos terap\u00e9uticos.7,8<\/sup><\/strong><\/p>\n

Finalmente, un reto de gran importancia en el futuro inmediato de la biolog\u00eda es la necesidad de introducir cambios estructurales en la docencia de cursos de pre y postgrado, donde es determinante impartir herramientas de an\u00e1lisis matem\u00e1tico, de inform\u00e1tica y trabajo computacional a fin de entender lo nuevos retos en la biolog\u00eda de sistemas.9<\/sup><\/strong><\/p>\n

Referencias<\/strong><\/p>\n

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    \n
  1. http:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Bioinformatics<\/a><\/li>\n
  2. P.Hogeweg (2011). The roots of bioinformatic in theoretical biology. <\/strong>http:\/\/www.ploscompbiol.org\/article\/info%3Adoi%2F10.1371%2Fjournal.pcbi.1002021<\/a><\/li>\n
  3. http:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Metabolomics<\/a><\/li>\n
  4. http:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Interactome<\/a><\/li>\n
  5. B. Palsson (2000). The challenges of in silico biology.<\/li>\n<\/ol>\n

    http:\/\/www.nature.com\/nbt\/journal\/v18\/n11\/full\/nbt1100_1147.html<\/a><\/p>\n

      \n
    1. Synthetic biology (2008).<\/li>\n<\/ol>\n

      http:\/\/www.parliament.uk\/documents\/post\/postpn298.pdf<\/a><\/p>\n

        \n
      1. Wang Y., et al (2007). Bioinformatic Application in Proteomic Research on Biomarker Discovery and Drug Target Validation.<\/li>\n<\/ol>\n

        http:\/\/www.benthamscience.com\/cbio\/Samples\/cbio2-1\/0002CBIO.pdf<\/a><\/p>\n

          \n
        1. Knox SS (2010). From \u2018omics\u2019 to complex disease: a systems biology approach to gene-environment interactions in cancer.<\/li>\n<\/ol>\n

          http:\/\/www.cancerci.com\/content\/pdf\/1475-2867-10-11.pdf<\/a><\/p>\n

            \n
          1. Jessica S. Dymond et al. (2009). Teaching Synthetic Biology, Bioinformatics and<\/strong> <\/strong>Engineering to Undergraduates: The Interdisciplinary Build-a-Genome Course <\/strong>http:\/\/www.genetics.org\/content\/181\/1\/13.full.pdf+html<\/a>.<\/strong><\/li>\n

             <\/p>\n<\/ol>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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