Genómica funcional

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Una micromatriz de ADN.

La genómica funcional es un campo de la biología molecular que se propone utilizar la vasta acumulación de datos producidos por los proyectos de genómica (como los "proyectos genoma" de los distintos organismos) para describir las funciones e interacciones entre genes (y proteínas). A diferencia de la genómica y la proteómica, la genómica funcional se centra en los aspectos dinámicos de los genes, como su transcripción, la traducción las interacciones proteína-proteína, en oposición a los aspectos estáticos de la información genómica como la secuencia del ADN o su estructura.

Campos de aplicación[editar]

La genómica funcional incluye aspectos relativos a la función del mismo genoma como el análisis de mutaciónes y polimorfismos (como los SNPs), así como la medida de las actividades moleculares. Esto último comprende otras "-ómicas" como la transcriptómica (expresión génica), la proteómica (expresión de las proteínas), la fosfoproteómica y la metabolómica. En conjunto estas modalidades en el objeto de medición cuantifican los distintos procesos biológicos e impulsa el conocimiento de la función de los genes y proteínas y sus interacciones.

Técnicas usadas frecuentemente[editar]

La genómica funcional utiliza principalmente técnicas de alto rendimiento para describir la abundancia de productos génicos como el mRNA y las proteínas. Entre estas técnicas se encuentran la hibridación in situ, la mutagénesis experimental y el uso de animales transgénicos y obtenidos por desactivación génica o knockout. Algunas plataformas tecnológicas típicas son:

  • Micromatrices de ADN y SAGE del mRNA. Basados en la hibridación de ácidos nucleicos, se utiliza un fragmento conocido de ADN como sonda para encontrar secuencias complementarias, que quedarían marcadas por fluorescencia.
  • Electroforesis bidimensional en gel y espectrometría de masas para proteínas.
  • Secuencias indicadoras: se clonan los fragmentos genómicos en cromosomas bacterianos artificiales (BAC), capaces de contener la región codificante y las secuencias reguladoras de un gen. Después la región codificante a estudiar se reemplaza por una secuencia indicadora que codifique un producto fácilmente reconocible. El BAC se inserta en un embrión y se crea un organismo transgénico. La secuencia reguladora del gen clonado garantiza que se exprese en un momento y situación adecuados, dando lugar al producto conocido, generalmente un pigmento fluorescente.

Dada la gran cantidad de datos producidos por estas técnicas y la pretensión de encontrar pautas biológicas significativas en ellos, la bioinformática es crucial para este tipo de análisis. Ejemplos de técnicas de este tipo son el agrupamiento de datos o el análisis de componentes principales para un aprendizaje automático sin supervisión (detección de clases) así como redes neuronales artificiales o máquinas de soporte vectorial para aprendizaje automático supervisado (Predicción de clases, clasificación estadística).

Predicción de la función mediante la secuencia[editar]

Es posible deducir la secuencia de aminoácidos de una proteína codificada por un gen mediante la secuencia de nucleótidos de este, aunque es un proceso muy costoso. El desarrollo de métodos informáticos que identifiquen la función de un gen mediante su secuencia de ADN ha permitido abaratar y acelerar la determinación de estas funciones. Uno de estos métodos consiste en la determinación de la función mediante una búsqueda de la homología, basada en la comparación de las secuencias del ADN y la proteína de un organismo u organismos diferentes. Se comparan los genes a estudiar con genes ya estudiados y registrados en bases de datos y es posible determinar la función de esos genes mediante la comparación con genes ortólogos o genes parálogos que estén presentes en la base de datos.

Véase también[editar]

Enlaces externos[editar]

Bibliografía[editar]

  • PRIMROSE S.B.; TWYMAN R.M. Principles of Genome Analysis and Genomics. 3ª ed. Blackwell Publishing, 2003.
  • PIERCE. Genética, un enfoque conceptual. 3ªed. Editorial Médica Panamericana, 2009.