Contenido

• Introducción a la genómica
• Introducción a la proteómica
• Genómica funcional
• Proteómica funcional
• Diferencias entre genómica y proteómica
• Transcriptómica | Metabolimics
• Bioinformática
• ¿Cómo se relacionan el genoma y el proteoma?
• Aplicación de genómica y proteómica
• Por qué las bases de datos informáticas son importantes en genómica y proteómica
• Aplicación de genómica y proteómica en la mejora de cultivos
• Genómica y proteómica en cáncer
• Conclusiones

Diferencias entre genómica y proteómica

En el dominio de la genómica, estudiamos sobre el conjunto de genes presentes dentro de un organismo o una célula, mientras que la proteómica es el estudio detallado de todo el conjunto de proteínas de un organismo o una célula. Sin embargo, la genómica y la proteómica son campos estrechamente relacionados de las ciencias "ómicas".

Introducción a la genómica

La genómica es el campo de la biología relacionado con el descubrimiento y la toma de nota del genoma completo de un organismo. El genoma se considera como el conjunto total de genes presentes en la célula de un organismo. La genómica es, por tanto, el estudio e investigación de la estructura genética de los seres vivos.

Determinación de la secuencia de genómica. ADN fue solo el comienzo de la genómica. Posteriormente, esta secuencia de genes se utilizó para examinar la función de los diversos genes presentes en el ADN (una parte de la genómica funcional), para comparar genes de dos organismos (una parte de la genómica comparativa) o para producir la estructura tridimensional de proteínas de cada familia de proteínas, ofreciendo posteriormente una idea de su estructura 3D (una parte de la genómica estructural).

Para los procesos agrícolas basados ​​en cultivos, el motivo fundamental detrás de la introducción de la genómica basada en aplicaciones es comprender el genoma completo de las plantas. Los genes de importancia agronómica se pueden distinguir y enfocar para proporcionar alimentos más nutritivos y seguros al mismo tiempo que se protege el medio ambiente.

La genómica es un comienzo para echar un vistazo a las otras corrientes científicas vinculadas a la "ómica". La información genética de un organismo, su genotipo, es responsable de la morfología o apariencia externa del organismo, conocido como el “fenotipo” de ese organismo. Aunque, el fenotipo de un organismo también depende de los factores ambientales

El ADN en el genoma es solo una parte de los procesos de la vida que mantiene vivo a un organismo, por lo que interpretar el ADN es una etapa hacia la comprensión del ciclo. No obstante, sin la ayuda de nadie más, no indica todo lo que ocurre dentro del ser vivo.

Introducción a la proteómica

La proteómica se considera como el análisis y estudio a gran escala de proteínas, generalmente mediante estrategias bioquímicas. La palabra proteómica se ha relacionado tradicionalmente con mostrar una gran cantidad de proteínas de un organismo o línea celular determinados en geles de poliacrilamida bidimensionales (2D-PAGE).

 En este contexto, la proteómica se remonta a la última parte de la década de 1970 cuando los investigadores comenzaron a reunir la información o la base de datos de proteínas utilizando la estrategia recientemente creada de electroforesis en gel bidimensional. Esto se produjo en una lista amplia

de manchas de geles bidimensionales para hacer conjuntos de datos de cada proteína expresada en un organismo. Aunque, en un caso, cuando tales geles podían ejecutarse de forma reproducible entre laboratorios, identificar las proteínas era problemático como resultado de una necesidad

de estrategias sensibles y analíticas rápidas para la identificación, detección y caracterización de proteínas (por ejemplo, secuenciación automatizada del ADN y reacción en cadena de la polimerasa para el examen del ADN).

Durante la década de 1990, la espectrometría de masas para muestras biológicas surgió como una estrategia analítica asombrosa que eliminó una gran parte de las restricciones, limitaciones y deficiencias de la investigación y el análisis de proteínas. Este giro de los acontecimientos, combinado con la accesibilidad de toda la secuencia de codificación humana en la base de datos disponible públicamente, denota el comienzo de otra era.

Hoy en día, el término proteómica cubre una parte significativa del análisis de genes funcionales o 'genómica funcional', incluidos los estudios de interacción a través del sistema híbrido de dos levaduras, la localización e identificación de proteínas a gran escala. La investigación más extensa a gran escala de la estructura de la proteína, en cualquier caso, generalmente se excluye y en su lugar se le asigna "genómica subyacente".

 Además, los procedimientos que se dirigen solo a genes o ARNm, como experimentos antisentido o mutagénesis a gran escala, no deben considerarse parte de la proteómica.

¿Por qué es necesaria la proteómica?

Hay varias razones que justifican la importancia de la proteómica en la investigación moderna, vamos a discutir por qué la proteómica es necesaria para la biología molecular actual.

La proteómica da una idea de la función biológica de las proteínas mediante el uso de una gran cantidad de conjuntos de datos. La proteómica obtiene conjuntos de datos mediante secuencias de aminoácidos de proteínas o analizando la base de datos de secuencias de genes que luego se convierte en la secuencia de aminoácidos mediante el uso de herramientas de software.

Estamos a punto de explorar el inmenso potencial de la proteómica y las técnicas asociadas con especial énfasis en su papel en la biología molecular avanzada.

Con la recopilación de una gran cantidad de secuencias de ADN en conjuntos de datos, los científicos están entendiendo que el simple hecho de tener una secuencia genómica completa no es suficiente para explicar la función biológica exacta de una proteína. Una célula normalmente está sujeta a un gran número de vías reguladoras y metabólicas para su resistencia o supervivencia. No existe una conexión directa entre los genes y el proteoma de una célula.

La proteómica es complementaria y corresponde a la genómica ya que se preocupa por el producto del gen. Por tanto, la proteómica se suma directamente al desarrollo de fármacos, ya que prácticamente todos los fármacos se sintetizan contra proteínas.

La presencia de marcos de lectura abiertos (ORF) en conjuntos de datos genómicos no infiere realmente la presencia de un gen activo y funcional. Independientemente de los avances en bioinformática, todavía es difícil prever genes con precisión a partir de una base de datos genómica. Aunque la secuenciación de seres vivos relacionados facilitará la cuestión de la predicción precisa de genes a través de la genómica comparativa, la tasa de éxito para la predicción correcta de la secuencia sigue siendo baja.

Esto es especialmente correcto debido a los genes pequeños (que pueden pasarse por alto por completo) o los genes que casi no tienen homología con otros genes que ya se conocen. Una investigación más reciente reveló que la tasa de error fue de al menos un 8% en la anotación de 340 genes obtenidos del genoma de Mycoplasma genitalium.

En el caso de que tales tasas de error se extrapolen al genoma de los humanos, el resultado se puede predecir fácilmente. Por tanto, la confirmación de un producto de un gen mediante técnicas proteómicas es un paso inicial significativo en la anotación del genoma.

Información clave relacionada con la proteómica

La proteómica ofrece una increíble disposición de herramientas para el enorme alcance del estudio para estudiar el funcionamiento de un gen a nivel de proteína. Específicamente, la investigación espectrométrica de masas de proteínas aisladas en gel está impulsando un renacimiento de los métodos bioquímicos para tratar la función de las proteínas. Proteína

La caracterización e identificación seguirán trabajando para mejorar la sensibilidad, el rendimiento y la integridad. Las modificaciones postraduccionales no se pueden aprender en este momento a un alto rendimiento, sin embargo, ciertos subtipos, como la fosforilación, están siendo aceptados por enfoques no exclusivos. En el futuro, la proteómica se alejará de la observación de datos de interacciones proteína-proteína que van a influir en todas las ciencias biológicas e irá más allá de la monitorización de la expresión de proteínas basada en electroforesis en gel bidimensional.

Se espera que ganen importancia las técnicas basadas en espectrometría de masas que utilizan cromatografía (purificación por afinidad) seguida de electroforesis unidimensional únicamente. Pronto, la proteómica proporcionará una gran cantidad de conjuntos de datos de cooperación proteína-proteína, que probablemente será su efecto más significativo y rápido en la ciencia biológica. Dado que la proteína está un paso más cerca del trabajo que el gen, estos exámenes conducirán directamente a la hipótesis y al descubrimiento biológico.

La accesibilidad preparada de numerosos genes de origen humano como clones de longitud completa es en sí misma un aumento crítico de los proyectos del genoma que harán factibles los procedimientos proteómicos. Los ensayos bioquímicos para decidir la función de las proteínas utilizando proteínas purificadas se mecanizarán (automatizarán) y se operarán en diseños de estructuras reducidas (formatos en miniatura) simultáneamente para miles de proteínas.

Por último, los avances en genómica impulsarán directamente los ensayos bioquímicos de proteínas a mayor escala mediante la utilización de lecturas genéticas, por ejemplo, la pantalla de dos híbridos.

Se ha recopilado una gran cantidad de datos de los asombrosos métodos de secuenciación del genoma y esto se ha almacenado en las bases de datos; Se están creando herramientas bioinformáticas para separar los datos valiosos para un uso fructífero de la información genómica y proteómica. Los proyectos de secuenciación del genoma han estado en marcha desde que se inició la secuenciación del genoma humano en 1990. Los genomas de muchos organismos vivos se secuenciaron junto con el genoma humano. Posteriormente, se secuenciaron además genomas mucho más complicados para utilizar su capacidad latente.

La explicación de esta eminente progresión podría atribuirse a las mejoras en las innovaciones de secuenciación a lo largo de las décadas, que se produjeron en una disminución de cien veces en el costo por secuencia de bases. Se pensó que los "métodos de secuenciación de la próxima generación" reducirían aún más el costo de la secuenciación del genoma y ayudarían a promover y reconocer la secuenciación del genoma individual.

Las dificultades significativas incluyen la creación de herramientas y software sensibles y confiables para reconocer los genes a partir de la información de secuenciación del genoma y asignar a los genes sus funciones identificadas a través de la bioinformática, que con frecuencia requiere entradas manuales.

La investigación de las proteínas está pasando por un cambio extremo de la ciencia convencional de las proteínas a la proteómica, bajo la cual están evolucionando muchas ramas nuevas, como la fosfoproteómica, la proteómica estructural, la glicoproteómica, la proteómica clínica, la proteómica celular, etc. Combinados con la espectroscopia de masas, los métodos de separación de proteínas como la cromatografía y la electroforesis en gel de poliacrilamida bidimensional (2D-PAGE) han proporcionado un examen detallado de numerosas proteínas de una manera más rápida y rentable.

A pesar de que la genómica y la proteómica son muy prometedoras para proporcionar soluciones a numerosos problemas complejos en biología, se debe llevar a cabo una exploración mucho mayor para que los métodos y los datos presentes en las enormes bases de datos sean útiles en diferentes campos, como la alimentación y la agricultura, los servicios médicos, el medio ambiente y las ciencias forenses. Atribuible al perfeccionamiento de las 'ómicas', está surgiendo otra rama de la ciencia denominada biología de sistemas, que se ocupa del examen de los genes y su interacción en los seres vivos.

Los métodos, por ejemplo, tipificación de SNP, microarrays, SAGE (análisis en serie de expresión génica) y 2D-PAGE tienen aplicaciones directas en el análisis de enfermedades. La rentabilidad, la ausencia de automatización y la menor sensibilidad resisten la utilización frecuente de estos métodos. Para la aplicación industrial, estos métodos deben optimizarse y automatizarse, el costo de operación debe reducirse y, además, toda la técnica debe optimizarse y estandarizarse.

Se requiere un trabajo importante en el campo de la modificación postraduccional de proteínas como la fosforilación y la glicosilación, ya que numerosos trastornos humanos comienzan debido a la ausencia de modificaciones postraduccionales legítimas.

Nuestra necesidad para los próximos años reside en la identificación funcional de los genes que aún no se conocen y se anticipan a partir de la secuenciación del genoma humano. Esto podría acelerarse mediante la genómica comparativa al observar la secuencia del genoma humano con otras secuencias de genomas de formas de vida tomadas como modelo. Esto ayudará a encontrar genes homólogos en los organismos; si se conoce la función del gen en el organismo modelo, se podría asignar una función equivalente al gen humano.

Es casi seguro que la genómica y la proteómica atrajeron el interés de las industrias de la biotecnología y de los académicos hacia el trabajo innovador de diferentes campos en los veinte años anteriores; tal examen puede brindar una mayor comprensión de este aspecto biológico y puede ayudar a encontrar nuevos objetivos para desarrollar formulaciones para combatir enfermedades.

Genómica funcional

Los seres vivos modulan las funciones de su cuerpo ajustando cuidadosamente el patrón de expresión génica. Son accesibles varias técnicas para contemplar el patrón de expresión génica en las células. Después de la secuenciación del genoma, se ha prestado mucha atención al desarrollo de la expresión génica de estudio. Se ha creado una parte diferente de la genómica conocida como genómica funcional.

Elaboraremos los elementos de los genomas a partir de un transcriptoma, sin embargo la genómica funcional incorpora proteómica, fenómica y metabolómica.

Conceptos clave de genómica funcional

• No todos los genes de un organismo se expresan en todo momento; solo algunos genes se expresan cada vez, mientras que los otros genes se expresan en algún momento o según los requisitos del cuerpo.
• Los exámenes anteriores estaban destinados al estudio de expresión génica exclusivamente para un solo gen.
• Las estrategias de alto rendimiento para la determinación de la expresión génica se centran en todos los genes o proteínas transcritos en una célula.
• Northern blot es la técnica convencional más antigua para proporcionar niveles de ARNm de un solo gen en una célula. También proporciona información relativa sobre la expresión génica.
• Pantalla diferencial La transcriptasa inversa Reacción en cadena de la polimerasa (DDRT-PCR) y Representational Display Analysis (RDA) se utilizan para determinar la expresión génica diferencial a nivel de ARNm.
• SAGE es un alto rendimiento tanto cualitativo como cuantitativo
• estrategia basada en secuenciación para examinar los niveles de ARNm de los genes transcritos en una célula
• Microarray es una técnica de investigación de transcripciones o ARNm de alto rendimiento basada en hibridación que es adecuada para examinar el patrón de expresión de una gran cantidad de genes al mismo tiempo.
• Las estrategias de expresión génica de alto rendimiento como SAGE y microarrays necesitan programación informática para analizar los datos.

Introducción a la genómica funcional

Para conocer el funcionamiento celular de cualquier forma de vida, es esencial comprender la función de sus genes. Convencionalmente, en el campo de la biología molecular, se examinó la función de genes de genes individuales a la vez. En ese momento no había muchas secuencias de genes disponibles, así como métodos de expresión génica de alto rendimiento.

 Actualmente, se puede acceder a la secuencia total de genomas de numerosos seres vivos importantes; Ha llegado el momento de examinar numerosos genes en una sola investigación. El objetivo del proyecto de secuenciación del genoma es conocer la capacidad de funcionamiento de todos los genes presentes en el genoma al mismo tiempo.

La información que se puede atribuir a cualquier gen Expressible puede ser:

- Cuando el gen se va a expresar

• - Cuántas copias de transcripciones de genes están presentes (nivel de expresión)

- Las células en las que se transcribe el gen específico.

- Qué otros productos de la expresión génica están presentes como resultado de la interacción génica.

La investigación funcional convencional del gen incluye el conocimiento fenotípico del gen y luego la secuencia de ese gen. Este método se conoce como genética directa. El descubrimiento de la función genética a partir de la secuencia genética se conoce como genética inversa. Después de secuenciar todo el genoma de un individuo, uno puede preguntarse, ¿qué sigue? El simple hecho de enviar una gran cantidad de secuencias de ADN en el conjunto de datos no dará ninguna idea sobre la función del gen y la secuencia de los genes relacionados.

Aquí es donde entra en juego la genómica funcional. Ayuda a identificar la función del gen a partir de su secuencia utilizando estrategias tanto experimentales como computacionales. A menos que se aclare la función del gen, la información de la secuencia del gen no cumple su propósito y una gran cantidad de dinero gastado se volvería inútil. En este sentido, la genómica utilitaria mejora la información (datos) genómica y finalmente los hace valiosos para el bienestar de los humanos.

La genómica funcional incluye la utilización de métodos de alto rendimiento para examinar cada gen de un organismo, incluidos todos los genes transcritos y todas las proteínas expresadas en un momento específico en una célula. Representa la función genética y las interacciones genéticas.

Se utilizan diversas técnicas para contemplar la expresión de genes. Las estrategias convencionales dependían de la hibridación y dan datos sobre el funcionamiento de un solo gen. Después de la era de la genómica, se crearon numerosas técnicas de perfiles de expresión génica que se caracterizan mediante la informatización para examinar varias muestras a la vez. Requiere una pequeña cantidad de muestra y la investigación sincrónica de miles de genes.

Proteómica funcional

El producto final de la expresión de un gen es la proteína. Son las entidades responsables de la función celular. Las proteínas totales presentes en una célula en un momento dado se conocen como proteoma. La proteómica funcional implica estrategias de separación de proteínas distintivas como espectrometría de masas, 2D-PAGE, análisis estructural y funcional de proteínas presentes en una célula.

Introducción a la proteómica funcional

Conceptos clave

• La proteómica es la investigación a gran escala de todas las proteínas expresadas de una célula.
• Los métodos importantes en el aislamiento y caracterización de proteínas incluyen cromatografía líquida, 2D-PAGE y SDS-PAGE.
• SDS-PAGE es el procedimiento más comúnmente utilizado para la separación de proteínas, aunque separa solo unas pocas proteínas en un solo gel.
• El método 2D-PAGE está diseñado para separar muchas proteínas en un solo gel (el número puede ir más allá de mil).
• La espectrometría de masas junto con 2D-PAGE se ha convertido en una técnica común de caracterización y separación de proteínas de alto rendimiento.
• Se utilizan tanto 2D-PAGE como espectrometría de masas para estudiar la proteómica cuantitativa.

Las proteínas adquirieron su papel esencial en el funcionamiento celular incluso antes que el ADN. Las proteínas son las entidades más complicadas entre todas las biomoléculas debido a sus diversas funciones y estructura. Ninguna función celular opera sin proteínas. Las proteínas que van desde las primarias hasta las cuaternarias tienen mucha complejidad en sus estructuras.

Las proteínas se forman de acuerdo con la información genética presente en la secuencia del ADN (gen) sin embargo, para el proceso de replicación del ADN se involucran proteínas como (ADN polimerasa). Las proteínas generalmente funcionan en conjugación con otras biomoléculas (otras proteínas, lípidos, carbohidratos, ADN, etc.) dentro de las células.

Las proteínas son las sustancias más singulares y las ejecutoras absolutas de las capacidades y funciones celulares. A pesar del hecho de que el ADN es la instalación absoluta de almacenamiento de información hereditaria, esta información debe utilizarse para sintetizar proteínas. Proteínas

siguen una ruta general tanto en síntesis como en degradación. El proceso de síntesis de proteínas se conoce como traducción, las proteínas también sufren modificaciones postraduccionales para realizar diferentes funciones. Las cadenas lineales de polipéptidos de proteínas se someten a plegamiento para adaptar estructuras magníficas en sus formas secundaria y terciaria. La estructura terciaria es esencial para que una proteína obtenga su actividad biológica. Una proteína completamente madura en su forma terciaria está lista para realizar su función de asignación.

Transcriptómica | Metabolimics

Transcriptómica es la investigación del transcriptoma, son los datos de todas las moléculas de ácido ribonucleico (ARN) colectivamente que están disponibles en una célula, tejido u órgano en un momento dado. El ARN realiza diversas funciones dentro de la célula y el examen del transcriptoma brinda una mejor comprensión de la función de los genes y la expresión de las proteínas.

¿Qué es?

Hay varios usos de la transcriptómica que discutiremos en detalle en esta sección. la información de entrada que se requiere en transcriptómica y el resultado final del análisis.

La rama de la transcriptómica implica el análisis del transcriptoma, son los datos que incluyen el conjunto completo de ARN obtenidos de una celda de muestra. La transcriptómica da una idea detallada sobre la expresión de proteínas, así como sobre la expresión génica de una célula.

En los seres humanos, los fragmentos de ADN se replican en ARN a través de un método conocido como transcripción, lo que permite que una célula siga las "instrucciones" codificadas en el ADN. Varios tipos de ARN tienen varias funciones: El ARN mensajero (ARNm) es lo primero que se produce durante el viaje de expresión génica. Actúa como una molécula intermedia entre el ADN y la proteína, mientras que otros ARN que no codifican proteínas realizan otras funciones celulares. Un transcriptoma de una célula cambia continuamente dependiendo de las necesidades y condiciones fisiológicas de una célula.

La transcriptómica es la investigación exploratoria de todo el transcriptoma, esencialmente utilizando la secuenciación de ARN (ARN-seq), o el examen de ARN conocidos mediante la utilización de paneles de expresión génica (GEP).

metabolómica es una de las ciencias "ómicas" más avanzadas. El metaboloma incluye el conjunto total de pequeñas biomoléculas de la muestra. Estas biomoléculas son generalmente subproductos y sustratos de reacciones catalizadas por enzimas que tienen lugar dentro de la célula y afectan directamente al fenotipo celular. Por lo tanto, la metabolómica proporciona el perfil total de biomoléculas presentes en un momento dentro de una célula en una condición fisiológica y ambiental específica.

La genómica y la proteómica han proporcionado una gran cantidad de datos con respecto al genotipo, sin embargo, transmite datos restringidos sobre el fenotipo. Las biomoléculas son las que más se parecen a ese fenotipo.

La metabolómica se puede utilizar para decidir los contrastes entre los grados de miles de biomoléculas entre una célula normal y una enferma.

La genómica da un esquema del conjunto total de direcciones genéticas dadas por el ADN, mientras que la transcriptómica investiga los patrones de expresión génica. La proteómica examina proteínas dinámicas e interacciones entre proteínas, mientras que la metabolómica brinda información sobre el metabolismo y el perfil metabólico de una célula.

Bioinformática

Es un campo interdisciplinario que desarrolla estrategias y herramientas basadas en software para comprender el conjunto de datos biológicos, específicamente cuando las colecciones de información son enormes y complicadas. Como campo multidimensional de la ciencia, la bioinformática integra ciencia, ingeniería de software, ciencia de datos, estadística y matemáticas para interpretar y analizar los conjuntos de datos biológicos.

La bioinformática se ha utilizado para investigaciones in silico de investigaciones biológicas utilizando métodos bioestadísticos y matemáticos. La bioinformática incorpora exámenes biológicos que utilizan la programación informática como una característica de su enfoque técnico, solo para un análisis específico "tuberías" que se utilizan una y otra vez, especialmente en genómica. La bioinformática se usa comúnmente para incorporar la identificación de genes y polimorfismos de un solo nucleótido (SNP).

Con regularidad, estas identificaciones reconocibles se realizan con el fin de comprender mejor los aspectos hereditarios de la enfermedad, variaciones únicas, propiedades ventajosas (especialmente en especies relacionadas con la agricultura) o caracteres contrastantes entre individuos. La bioinformática también intenta comprender los principios organizativos dentro del ADN y la secuencia de proteínas conocida como proteómica.

¿Cómo se relacionan el genoma y el proteoma?

Algunos informes anteriores han sugerido que los niveles de ARN no se pueden utilizar para anticipar los niveles de proteínas. Pero, en otra investigación del KTH Royal Institute of Technology que se publicó en el revista Molecular Systems Biology, los investigadores demostraron que los niveles de proteína se pueden anticipar a partir de los niveles de ARN si se utiliza un factor de ARN a proteína específico para ese gen.

El genoma humano se compone de ADN y contiene las instrucciones necesarias para la construcción y el mantenimiento de las células. Para que se transmitan las instrucciones, el ADN también debe "leerse", transcribirse en ARNm que se puede utilizar para sintetizar proteínas. El transcriptoma es una suma total de todas las transcripciones de ARNm presentes en una célula. Un aspecto importante de la biología molecular es analizar si el gen dado podría utilizarse para predecir sus niveles de proteína correspondientes.

Los científicos han creado una estrategia basada en espectrometría de masas que es reproducible y sensible para cuantificar en condiciones de estado consistentes, proteína total en la célula y contrasta estos niveles con los niveles de ARNm correspondientes utilizando transcriptómica.

La transcripción de ARNm correspondiente y los niveles de proteína no coinciden con precisión, excepto si se presenta un factor de conversión de ARN a proteína (RTP) específico de un gen autónomo del tipo de célula, mejorando de esta manera por completo la predictibilidad del número de copias de la proteína.

A partir de niveles de ARNm transcrito. La proporción de RTP difiere unos pocos grados significativos entre varios genes, hasta cien mil pliegues y aparentemente se conserva en varios tipos de células.

Esta nueva información recomienda que el examen del transcriptoma se pueda utilizar como una herramienta para prever el número de copias de proteína en una célula. Se están realizando numerosos estudios en todo el mundo para decidir deliberadamente los niveles de transcripción dentro de las células, incluidos nuevos métodos como la genómica unicelular y la transcriptómica espacial.

Esta información sugiere que los recursos de transcriptómica basados ​​en el conocimiento desarrollados como una característica de estos estudios serán igualmente significativos para los estudios de proteínas, por lo que se formará una conexión atractiva entre el campo de la genómica y la proteómica.

Aplicación de genómica y proteómica

Los datos y conocimientos obtenidos del estudio de genómica se pueden aplicar en diferentes entornos, incluidas las ciencias sociales, la biotecnología y la medicina. La proteómica se utiliza para distinguir el patrón de expresión de proteínas en reacción a un estímulo en un momento específico y, además, para identificar redes de proteínas funcionales existentes a nivel celular o en todo el organismo.

Aplicaciones de la genómica

Las aplicaciones médicas

• Vacunas vegetales (orales) que brindan inmunidad en la utilización. A menudo usan ADN y transgenes para producir antígenos de superficie. Se ha descubierto que estas vacunas vegetales son prometedoras en las personas para la inmunización contra la hepatitis B.
• El riesgo de infección por paludismo se reduce hasta en un 80% con la vacuna de dos partes formulada con ADN obtenido de P. falciparum y el virus de Ankara modificado.
• La fosmidomicina y el FR-900098 son sustancias químicas que se están probando por su potencial de inhibición contra la DOX reductoisomerasa en el cuerpo, que desempeña un papel importante en el ciclo de vida de P. falciparum (un organismo causante de la malaria cerebral).
• El asesoramiento genético y el asesoramiento eficaz han reducido el ritmo de la talasemia en Cerdeña de 1 de cada 250 a 1 de cada 4000 nacidos vivos.

Aplicaciones biotecnológicas

La genómica tiene algunas aplicaciones, en el área de la biología sintética y la bioingeniería. Los científicos han ilustrado que la fabricación de tipos de organismos microscópicos parcialmente modificados. Para ejemplo genoma de Mycoplasma genitalium se utilizó en la combinación de la bacteria Mycoplasma laboratorium, que tiene características inconfundibles en comparación con la bacteria original.

Aplicaciones de las ciencias sociales

Los conservacionistas utilizan información de secuenciación genómica para evaluar variables clave que están asociadas con la conservación de especies. Esta información también se puede utilizar para decidir los impactos de los procesos evolutivos y obtener el patrón genético de una población en particular, lo que también puede ayudar a formular planes para ayudar a las especies y permitirles prosperar en el futuro.

Aplicaciones de la proteómica

Proteómica en medicina

• La proteómica fue utilizada por primera vez por los biólogos del cáncer con fines de identificación y pronóstico. Por ejemplo, en el caso del cáncer de ovario, se ha formado una identificación basada en proteómica basada en suero que señala otra técnica para la identificación de la enfermedad.
• Datos de secuenciación de proteínas que actualmente son accesibles para diferentes microorganismos, que proporcionan rápidamente conocimiento sobre su resistencia a los antibióticos y, además, para identificar nuevos candidatos contra la resistencia a los antimicrobianos. El tiempo de vuelo de ionización / desorción láser de superficie mejorada (SELDI-TOF) se utiliza actualmente para identificar rápidamente la enfermedad de Chagas, la tuberculosis, la aspergilosis invasiva y la enfermedad del sueño.
• Más progresiones en la proteómica han permitido un examen detallado del mecanismo detrás de las enfermedades cardiovasculares, proporcionando no solo las proteínas alteradas identificadas, sino también la idea de su alteración o modificación.
• La proteómica se está transformando adicionalmente en una pieza de proceso de control de seguridad que se somete a confirmar la pureza, eficiencia, seguridad e identidad de diferentes hemoderivados en la medicación transfusional.
• El enfoque proteómico es un método importante para llevar a cabo el cribado mundial de las lesiones relacionadas con el almacenamiento en los glóbulos rojos y para examinar las consecuencias fisiológicas de la transfusión de sangre.

Proteómica en el desarrollo de fármacos

• La proteómica asume un papel muy importante en la etapa de desarrollo de una formulación, ya que el mecanismo de la enfermedad se muestra con frecuencia a nivel de proteínas.
• Casi todas las organizaciones farmacéuticas tienen actualmente una división de proteómica. Los usos de la proteómica en la industria de formulaciones incorporan principalmente identificación y aprobación. Eficacia de identificación de biomarcadores y peligros de líquidos biológicos alcanzables disponibles con frecuencia; y exámenes relacionados con los componentes de la actividad o toxicidad de la medicación.
• La extracción de proteomas se utiliza para encontrar nuevas formulaciones antipalúdicas que se dirigen a las proteínas de unión a purinas en la fase de infección de la sangre.
• Las principales formulaciones de control de enfermedades más vendidas a partir de ahora son proteínas o actúan dirigidas a proteínas. El avance de la proteómica podría ayudar a hacer recetas personalizadas para las personas, para una mejor adecuación y menos efectos secundarios incidentales.

Por qué las bases de datos informáticas son importantes en genómica y proteómica

Las bases de datos biológicas se consideran bibliotecas de ciencias biológicas, recopiladas a partir de experimentos de laboratorio científico, tecnología experimental de alto rendimiento, exámenes computacionales y artículos publicados. Exhiben datos de áreas que incluyen filogenética, expresión de genes de microarrays, metabolómica, proteómica e incluso genómica.

La información presente en los conjuntos de datos biológicos incorpora similitud de estructura y secuencias biológicas, efectos clínicos de la mutación, localización celular y cromosómica del gen o proteína, estructura y función de la proteína o gen. Los conjuntos de datos biológicos se pueden clasificar extensamente en bases de datos funcionales, estructurales y de secuencia. La secuencia de proteínas y ácidos nucleicos se carga en bases de datos que contienen secuencias. Sin embargo, la estructura de las proteínas y el ácido nucleico está disponible en bases de datos que contienen estructuras.

Los conjuntos de datos funcionales proporcionan datos sobre el papel de los productos génicos en la fisiología, como las vías metabólicas, los fenotipos de los mutantes y la actividad bioquímica de las enzimas. Las bases de datos de organismos modelo son funcionales, proporcionan información específica de la especie. Estas bases de datos son herramientas importantes para ayudar a los investigadores a examinar y elaborar mecanismos biológicos a partir de interacciones y estructuras biomoleculares a la luz de todo el proceso metabólico que tiene lugar en el organismo y para comprender la evolución de las especies.

Esta información ayuda a iniciar la batalla contra varias enfermedades, ayuda en las formulaciones médicas, anticipando diversas enfermedades hereditarias y en la búsqueda de conexiones filogenéticas esenciales entre las especies. La información biológica se transmite entre una amplia gama de conjuntos de datos generales y especializados. Esto a menudo dificulta garantizar la coherencia de los datos. La bioinformática integradora es uno de los campos que se esfuerzan por manejar este problema brindando acceso unificado.

Un arreglo es el medio por el cual las bases de datos biológicas se cruzan con algunos otros conjuntos de datos con números de acceso para conectar su información. El conjunto de datos relacionales, las ideas de ingeniería de software y las ideas de recuperación de información de las bibliotecas digitales son esenciales para comprender los conjuntos de datos naturales. Diseño de un conjunto de datos biológicos, desarrollo y gestión de bioinformática. Los componentes de los datos incorporan información en los artículos de investigación, secuencia de genes, clasificación de rasgos y ontología, tablas y citas. Estos se describen con frecuencia como información semiorganizada y se pueden presentar como tablas, estructuras XML y registros delimitados por claves.

Aplicación de genómica y proteómica en la mejora de cultivos

Con los cambios ambientales que se acercan, una población mundial en rápido desarrollo que se prevé superará los 9 mil millones de personas en treinta años, y la creciente necesidad de recursos naturales, como agua y minerales, se espera que las experiencias más destacadas en los establecimientos de producción sostenible de alimentos garanticen una eficacia eficaz. rendimiento de cultivos y aplicaciones.

Para lograr estos objetivos, se necesitan métodos novedosos para asegurar los cultivos contra el estrés biótico y abiótico y para desenrollar el mecanismo de desarrollo de la viabilidad de las semillas. Los métodos “ómicos” siguen siendo métodos prometedores para este tipo de investigaciones. Dado que los genomas completos son accesibles para un número cada vez mayor de cultivos y plantas modelo, los enfoques integrados de biología de sistemas o "ómicos" ayudarán a desenredar el mecanismo subyacente de los rasgos complejos de las plantas, como la protección a nivel molecular del estrés.

Se requiere el uso de largo alcance de métodos proteómicos cuantitativos en asociación con procedimientos de imagen modernos para el mapeo e identificación de PTM para brindar una comprensión definitiva de la regulación de proteínas en ensamblajes biológicos complejos. Estos sistemas multidisciplinarios también apoyarán el plan de enfoques para aliviar los impactos dañinos de los factores estresantes de las plantas y promover las conexiones beneficiosas entre plantas y microbios. El examen de la biología del sistema también ayudará en la reproducción de plantas potentes que producen cultivos que son indulgentes al estrés ambiental y tienen un alto beneficio para la salud. El futuro de las consideraciones proteómicas de cultivos apuntadas a comprender la razón estructural de las comunicaciones entre biomoléculas será fundamental para controlar la función de las proteínas microbianas y los cultivos relacionados.

Genómica y proteómica en cáncer

El avance de la malignidad es impulsado por la colección de cambios en el ADN en los alrededor de 40 000 genes presentes en los cromosomas. En los tumores, las anomalías cromosómicas son normales. Las aberraciones en el proceso de reparación del ADN podrían iniciar la inestabilidad en el genoma, lo que puede impulsar una mayor progresión de la enfermedad. El código genético es el verdadero protagonista de todo el proceso, entre 100,000 y 10 millones de proteínas, que en las células (pre) malignas también pueden modificarse de varias formas.

Durante la década anterior, nuestra comprensión del genoma humano y la genómica (la investigación del genoma humano) en (pre) neoplasias se ha expandido enormemente y la proteómica (la investigación del suplemento proteico del genoma) también ha despegado. Ambos asumirán una parte innegablemente significativa.

Las aplicaciones aún están restringidas, sin embargo, la prueba hasta ahora es prometedora. ¿Reemplazará la genómica la identificación tradicional de enfermedades o la otra metodología de pronóstico? En el caso del cáncer de mama, la matriz de expresión génica es más eficaz que los métodos convencionales; sin embargo, en la hiperplasia endometrial, las características que son cuantitativamente morfológicas son más caras que las pruebas genéticas. Todavía es demasiado pronto para presentar argumentos sólidos, tanto más a la luz del hecho de que se espera que la genómica y la proteómica crezcan rápidamente. No obstante, considerando todo, asumirán una posición focal en el seguimiento, diagnóstico y comprensión de los cánceres.

Conclusiones

Este artículo contiene información y conceptos clave relacionados con las ciencias "ómicas", específicamente la genómica y la proteómica.

Lea también

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• Diferencia entre momento y par

Dr. Abdalá Arsalan

Soy Abdullah Arsalan, completé mi doctorado en Biotecnología. Tengo 7 años de experiencia en investigación. Hasta ahora he publicado 6 artículos en revistas de renombre internacional con un factor de impacto promedio de 4.5 y pocos más están en consideración. He presentado trabajos de investigación en diversos congresos nacionales e internacionales. Mi área temática de interés es la biotecnología y la bioquímica con especial énfasis en la química de proteínas, enzimología, inmunología, técnicas biofísicas y biología molecular.