MBC-6-M4-R1

Algoritmos de la Biología Computacional

Introducción al proyecto

Instrucciones

En el curso Algoritmos de la Biología Computacional, os primeros 4 modulos del curso han sembrado las bases y fundamentos necesarios para los proximos 4 modulos del curso. Los siguientes 4 modulos del curso son los mas relevantes:

• Algoritmos para el alineamiento de secuencias.
• Algoritmos para el ensamblaje de secuencias.
• Algoritmos para la anotación de secuencias.
• Validación cruzada y entrenamiento de métodos de predicción basados en datos.

Recomendaciones

El proyecto debe:

• Ser grupal (grupos a definirse de acuerdo al numero de participantes en el curso).
• Introducir y resaltar un problema biológico.
• Resaltar las fortezas y debilidades del/los algoritmo/s.

Desafíos en la Biología Computacional

Algoritmos

Existe una inmensa variedad de algoritmos usados en la Biología Computacional. Este curso de enfoca en una pequeña area. Sin embargo, esta no es mas importante que otras areas. Otros algoritmos usados se detallan a continuación: Enfoques de enumeración: Búsqueda exhaustiva, poda, algoritmos codiciosos, refinamiento iterativo. Indexación basada en contenido: Hashing, búsqueda de bases de datos, preprocesamiento Métodos iterativos - Combinación de subproblemas, memorización, programación dinámica. métodos de estadística Prueba de hipótesis, máxima verosimilitud, Ley de Bayes, HMM. Técnicas de aprendizaje automático - Aprendizaje supervisado y no supervisado, clasificación.

Eficiencia

Recuerde la importancia del diseño de algoritmos para la eficiencia. - Comparar humano vs ratón (bloques de 1000 nucleótidos). 3,000,000 * 3,000,000 comparaciones, cada 1,000 * 1,000 operaciones (con progr. Dinámico) A 1 billón de operaciones por segundo, se necesitarían 104 días. - Buscar todos los motivos reguladores de longitud 20 (11 ^ 20) en el genoma humano • 426 años

Ideas potenciales

Puede evaluar el desempeño de diferentes enfoques o crear los suyos propios. Nivel de ADN: dosis de genes - Cuántas copias de un gen en particular - Cuántos homólogos, cuántas vías - Accesibilidad del gen dentro de la cromatina. ARNm: inicio de la transcripción - Motivos reguladores reconocidos por factores de transcripción - Los factores de transcripción reclutan maquinaria de transcripción. - Dicta el número de mensajes enviados al citoplasma ARNm: control postranscripcional - Cuánto tiempo permanecen activos los mensajes - Qué tan rápido degradaban los mensajes Proteína: nivel de traducción - ¿Cuántas veces se traduce cada mensaje a proteína? - Qué tan estables son los productos proteicos, cuánto tiempo antes de que se degraden Proteína: modificaciones postraduccionales - Algunas proteínas solo realizan sus funciones cuando están fosforiladas Algunos solo son activos como heterodímeros, pueden regular solo uno.

No olvidar: Evaluación

Sin evaluación no hay ciencia. Por ejemplo: Para probar si un motivo es significativo: Evaluar su tasa de conservación.

Referencias

Karen Loaiza. (2021, Abril). Introducción al proyecto. Algoritmos de la Biología Computacional, PUCE. Prof. Manolis Kellis. (2005). Algorithms for Computational Biology. 6.096 - Algorithms for Computational Biology. https://ocw.mit.edu/courses/electrical-engineering-and-computer-science/6-096-algorithms-for-computational-biology-spring-2005/