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Jueves, 15 de Julio de 2010 09:09

Investigadores de la Universidad de C�rdoba dise�an una herramienta bioinform�tica para reconocer genes

A.I.
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Miembros del grupo de investigación junto a los equipos informáticos Miembros del grupo de investigaci�n junto a los equipos inform�ticos GC/AI

Expertos del grupo de investigaci�n en Inteligencia Computacional y Bioinform�tica de la Universidad de C�rdoba desarrollan una aplicaci�n inform�tica que permite reconocer genes, es decir, aquellas partes del genoma (conjunto de todo el material gen�tico de una especie) que cuentan con la funci�n de codificar las prote�nas que gobiernan todo el desarrollo de un ser vivo. Este trabajo se sit�a en el marco de un proyecto de investigaci�n de excelencia que la Consejer�a de Econom�a, Innovaci�n y Ciencia ha incentivado con 291.012 euros.


En los �ltimos a�os, el secuenciado sistem�tico del genoma de gran variedad de organismos, como microbios, hongos, plantas y animales, ha puesto a disposici�n de los investigadores una cantidad de informaci�n sin precedentes en cuanto a tama�o, complejidad y usos potenciales.

No obstante, el procesado de esta informaci�n para poder distinguir aquellas partes �tiles del genoma, es decir, las que codifican prote�nas, de las que no contienen informaci�n de inter�s es una tarea compleja. Hasta ahora, separar unas secuencias de otras se ha realizado mediante la comparaci�n con genomas de especies similares o mediante m�todos estad�sticos. Sin embargo, ambas opciones cuentan con una serie de limitaciones que han llevado a los investigadores de la UCO a proponer como alternativa t�cnicas de computaci�n evolutiva, es decir, estrategias de Inteligencia Artificial que se aplican en problemas donde no hay una formulaci�n matem�tica que permita la aplicaci�n de otras t�cnicas cl�sicas. �Por ejemplo, si tenemos que detectar un gen relacionado con una enfermedad producida porque no hay una correcta transcripci�n de una secuencia, la flexibilidad de la computaci�n evolutiva nos podr�a permitir detectar el punto en el que se ha producido una escisi�n alternativa en la cadena gen�tica, y por tanto, d�nde est� el problema�, explica el responsable del proyecto, Nicol�s Garc�a Pedrajas.

Dada su utilidad, los expertos aplican computaci�n evolutiva al campo del reconocimiento estructural de genes. La informaci�n de los genomas (el conjunto de genes) de las especies que se han secuenciado son de acceso libre para la comunidad cient�fica. No obstante, esa cantidad de datos debe ser descifrada para averiguar qu� partes de todo el material se corresponden con genes, es decir, cu�les cuentan con una funci�n en el organismo. De esta forma, los investigadores cordobeses han desarrollado un programa inform�tico que descifra secuencias gen�ticas, es decir, traduce el c�digo y separa los genes de los trozos sin funci�n codificante. �As� predecimos la estructura de los genes, es decir, los localizamos dentro de todo el material gen�tico, que para nosotros son datos�, explica Garc�a Pedrajas.

Una vez perfeccionen el sistema de predicci�n los expertos pretenden implementar una plataforma bajo la filosof�a del software libre y accesible desde Internet para que todos los investigadores de las �reas de conocimiento relacionadas puedan compartir ideas, m�todos y algoritmos.

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