Segura Ruiz, V.

Repositorio Institucional de la Universidad de Córdoba

60 PROTEÓMICA • NÚMERO 1 • FEBRERO 2008gura 1) y automatizado para la identifi cación y cuantifi cación masiva de péptidos mediante mar-caje isotópico estable con 18O, ofreciendo unas prestaciones superiores en cuanto a identifi cación (mayor número de identifi cados con la misma tasa de error) y en cuanto a robustez en la detección de cambios de expresión estadísticamente signi-fi cativos.BibliografíaMartinez-Bartolome, S., Martín-Maroto, F., Navarro, P.J., López-Ferrer, D., et al., Mol. Cell. Proteom-ics (in review).Ramos-Fernandez, A., Lopez-Ferrer, D. & Vazquez, J. Mol Cell Proteomics,2007, 6, 1274-1286.Elias, J.E. & Gygi, S.P. Nat Methods, 2007, 4, 207-214.La biología computacional de la proteómica post-genómicaSegura Ruiz V.Unidad de Proteómica, Genómica y Bioinformática, CIMAIntroducciónEl estudio de la expresión de genes mediante técnicas de alto rendimiento, como los microarrays de ADN, obligó a un cambio de paradigma en la inter-pretación de los resultados obtenidos con respecto a la experimentación clásica empleada en biología. La bioinformática tiene entre sus principales objetivos dar respuesta a estas nuevas necesidades desde múlti-ples disciplinas, como son la estadística y la informá-tica. En proteómica las necesidades computacionales han surgido principalmente de los experimentos de identifi cación de proteinas mediante geles 2D y es-pectrometría de masas, es decir, han estado orientadas a la gestión de grandes cantidades de información, el procesado de imagen y de espectros y la búsqueda en bases de datos. Sin embargo, la aplicación de méto-dos ya empleados en genómica a estos datos, o la apa-rición de nuevas tecnologías como los microarrays de proteínas o el SELDI-TOF, abren nuevas expectativas en el área de la proteómica, tanto en el ámbito cientí-fi co como en el ámbito clínico.Material y métodosEl análisis de los datos obtenidos en un experi-mento de microarrays de ADN  requiere una serie de procesos independientemente de la plataforma o del objetivo del estudio (Hoheisel, 2006): cálculo de los niveles de expresión utilizando el método de norma-lización adecuado, acondicionamiento de la matriz de expresión, y la aplicación del método de selección (foldchange, estadística t, modelos lineales, etc), con el fi n de identifi car los genes de interés. A partir de esta lista de genes existe una gran diversidad de op-ciones para la interpretación de los resultados: aná-lisis de los perfi les de expresión, análisis funcional, estudio de factores de transcripción, o la integración de información mediante redes de genes con progra-mas como Ingenuity (www.ingenuity.com).En el ámbito de la proteómica, con el empleo de nuevas tecnologías como los microarrays de an-ticuerpos (Madoz-Gúrpide et al, 2007) o el SELDI-TOF (Vorderwülbecke, 2005), el análisis precisa de métodos similares a los empleados en genómica, ya sea para el proceso de normalización, o para la selección, mediante métodos estadísticos y herra-mientas bioinformáticas apropiadas, de las proteínas alteradas o de la expresión diferencial de péptidos.ConclusionesLa bioinformática permite, con datos prove-nientes de la experimentación en proteómica,  el desarrollo de nuevas aplicaciones, como son la iden-tifi cación de biomarcadores o de nuevas dianas tera-péuticas para el desarrollo de medicamentos.BibliografíaJD., Hoheisel. Nature Reviews Genetics 2006, 7, 3, 200–210.PROTEÓMICA • NÚMERO 1 • FEBRERO 2008 61J., Madoz-Gúrpide, M., Cañamero, L., Sánchez, J., So-lano, P., Alfonso, JI., Casal. Molecular&Cellular Proteomics 2007, 6, 12, 2150-2164.S., Vorderwülbecke, S., Cleverley, SR., Weinber-ger, A., Wiesner. Nature Methods, 2005, 2, 393–395.Desarrollo de una base de datos de proteínas identifi cadas en estudios de interacción patógeno-hospedador: PROTEOPATHOGENFernández Vital V, Pascual-Montano A, Gil C.Departamento Microbiología II, Unidad I. Facultad de Farmacia. UCMIntroducciónA medida que la tecnología proteómica mejora en sensibilidad y resolución se hace necesario el uso de herramientas adecuadas que permitan almacenar, analizar e interpretar los datos generados en los experimentos, tareas en las que la bioinformática juega un papel esencial. La combinación de técnicas como la electroforesis bidimensional y cromato-grafía, usadas para la separación de proteínas; y la espectrometría de masas, para su identifi cación, ge-neran una enorme cantidad de datos muy complejos que han de ser convenientemente almacenados para que puedan ser consultados y analizados de manera efi ciente. El objetivo de este trabajo es el desarrollo de una base de datos que resuelva esta necesidad existente en un laboratorio de proteómica.Material y métodosDatos biológicos. Los datos almacenados co-rresponden a proteínas procedentes de diversos ex-perimentos enmarcados en estudios de patogenici-dad microbiana e interacción patógeno-hospedador. La mayor parte de las identifi caciones corresponden a la levadura Candida albicans (Fernández-Arenas et al., 2007) y a proteínas de macrófagos murinos (Martínez-Solano  et al., 2006).Implementación y estructura de la aplicación. La base de datos se presenta como un modelo servidor-cliente que permite múltiples conexiones y consultas a través de una interfaz web de acceso. El sistema gestor de bases de datos relacionales utilizado es PostgreSQL. Otros recursos usados en el desarrollo son php, Apache, Perl y R-cran. En todos los casos se trata de software de libre acceso,  ampliamente utilizado y de comprobada robustez y fi abilidad.Resultados PROTEOPATHOGEN es una base de datos en desarrollo que almacena y relaciona de forma efi ciente información relativa a proteínas implica-das en interacción patógeno-hospedador. Además la creación de una interfaz de acceso web permite realizar consultas de manera sencilla e intuitiva. La unidad básica de consulta  es la proteína, a través de la cual se puede recuperar información como el experimento y la especie de origen, los identifi -cadores o la lista de péptidos correspondiente a la identifi cación.ConclusionesEl desarrollo de una base de datos que integre y relacione la información generada en experimentos de proteómica no solo supone la forma adecuada de almacenar los datos sino que proporciona una herramienta de gran utilidad para el análisis e in-terpretación de los resultados de experimentos en proteómica.BibliografíaFernández-Arenas, E., Cabezón, V., Bermejo, C., Arroyo, J., Nombela, C., Diez-Orejas, R., Gil, C., 2007. Molecular and Cellular Proteomics 6(3), 460-78Martínez-Solano, L., Nombela, C., Molero, G., Gil, C., 2006. Proteomics 6:S133-S144

La biología computacional de la Proteómica post-genómica

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

Repositorio Institucional de la Universidad de Córdoba