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minería de genomas

La minería de genomas está asociada con las investigaciones bioinformáticas. La minería genómica describe la explotación de información genómica para el descubrimiento de rutas ...

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La minería de genomas está asociada con las investigaciones bioinformáticas.

La minería genómica describe la explotación de información genómica para el descubrimiento de rutas biosintéticas de productos naturales y sus posibles interacciones. [ 1 ] Depende de tecnología computacional y herramientas bioinformáticas . El proceso de minería se basa en una enorme cantidad de datos (representados por secuencias de ADN y anotaciones) accesibles en bases de datos genómicas . Al aplicar algoritmos de minería de datos , estos pueden utilizarse para generar nuevos conocimientos en diversas áreas de la química medicinal , [ 2 ] [ 3 ] como el descubrimiento de nuevos productos naturales . [ 4 ]

Historia

A mediados y finales de la década de 1980, los investigadores se centraron cada vez más en los estudios genéticos con el avance de las tecnologías de secuenciación . [ 5 ] La base de datos GenBank se estableció en 1982 para la recopilación, gestión, almacenamiento y distribución de datos de secuencias de ADN debido a la creciente disponibilidad de secuencias de ADN. Con el creciente número de datos genéticos, las empresas biotecnológicas han podido utilizar la secuencia de ADN humano para desarrollar fármacos de proteínas y anticuerpos mediante la minería del genoma desde 1992. [ 6 ] A finales de la década de 1990, muchas empresas, como Amgen , Immunec y Genentech, pudieron desarrollar fármacos que avanzaron a la etapa clínica mediante la adopción de la minería del genoma. [ 7 ] Desde que se completó el Proyecto Genoma Humano a principios de la década de 2000, los investigadores han estado secuenciando los genomas de muchos microorganismos . [ 8 ] Posteriormente, muchos de estos genomas se han estudiado cuidadosamente para identificar nuevos genes y vías biosintéticas. [ 9 ]

Algoritmos

A medida que se acumulaban grandes cantidades de datos de secuencias genómicas en bases de datos públicas, los algoritmos genéticos se volvieron importantes para descifrar la enorme colección de datos genómicos. Se utilizan comúnmente para generar soluciones de alta calidad a problemas de optimización y búsqueda, basándose en operadores bioinspirados como la mutación, el cruce y la selección. [ 10 ] Los siguientes son algoritmos genéticos de uso común:

  • AntiSMASH (Antibiotics and Secondary Metabolite Analysis Shell) [ 11 ] aborda los flujos de trabajo del genoma de metabolitos secundarios. [ 12 ]
  • BiGSCAPE [ 13 ] Análisis de redes a gran escala y clasificación de clústeres de genes biosintéticos.
  • PRISM (Prediction Informatics for Secondary Metabolites) [ 14 ] es un enfoque combinatorio para la predicción de la estructura química de péptidos no ribosomales codificados genéticamente y policétidos de tipo I y II. [ 15 ]
  • El método SIM (similitud de secuencia basada en estadísticas), como FASTA o PSI-BLAST , infiere homología ortóloga. [ 16 ]
  • BLAST (herramienta básica de búsqueda de alineación local) es un método para la comparación rápida de secuencias. [ 17 ]

Aplicaciones

La minería genómica se aplica al descubrimiento de productos naturales al facilitar la caracterización de nuevas moléculas y vías biosintéticas. [ 4 ] [ 18 ]

Descubrimiento de productos naturales

La producción de productos naturales está regulada por los clústeres de genes biosintéticos (BGC) codificados en el microorganismo. [ 19 ] Mediante la minería del genoma, se pueden predecir los BGC que producen el producto natural objetivo. [ 20 ] Algunas enzimas importantes responsables de la formación de productos naturales son las policétido sintasas (PKS), las péptido sintasas no ribosomales (NRPS), los péptidos modificados ribosomal y postraduccionalmente (RiPPs) y los terpenoides , entre muchos otros. [ 21 ] Al buscar enzimas, los investigadores pueden determinar las clases que codifican los BGC y comparar los clústeres de genes objetivo con clústeres de genes conocidos. [ 22 ] Para verificar la relación entre los BGC y los productos naturales, los BGC objetivo pueden expresarse en un huésped adecuado mediante clonación molecular . [ 23 ]

Bases de datos y herramientas

Se han acumulado datos genéticos en bases de datos. Los investigadores pueden utilizar algoritmos para descifrar los datos accesibles desde las bases de datos para el descubrimiento de nuevos procesos, objetivos y productos. [ 10 ] A continuación se presentan bases de datos y herramientas:

  • La base de datos GenBank proporciona conjuntos de datos genómicos para su análisis. [ 24 ]
  • Navegador del genoma de UCSC
  • AntiSMASH-DB [ 11 ] [ 25 ] permite comparar las secuencias de BGC recién secuenciados con las de aquellos previamente predichos y caracterizados experimentalmente. [ 26 ]
  • BIG-FAM [ 27 ] es una base de datos de familias de clústeres de genes biosintéticos. [ 28 ]
  • DoBISCUIT [ 29 ] es una base de datos de grupos de genes biosintéticos de metabolitos secundarios. [ 30 ]
  • MIBiG (Información mínima sobre la especificación de un clúster de genes biosintéticos) [ 31 ] proporciona un estándar para anotaciones y metadatos sobre clústeres de genes biosintéticos y sus productos moleculares. [ 32 ]
  • El árbol interactivo de la vida (iTOL) [ 33 ] es una herramienta basada en la web para la visualización, manipulación y anotación de árboles filogenéticos. [ 34 ]

Referencias

  1. ↑ Albarano L, Esposito R, Ruocco N, Costantini M (abril de 2020). "La minería del genoma como nuevo desafío en el descubrimiento de productos naturales" . Marine Drugs . 18 (4): 199. doi : 10.3390/md18040199 . PMC 7230286. PMID 32283638 .  
  2. ↑ Hannigan GD, Prihoda D, Palicka A, Soukup J, Klempir O, Rampula L, et al. (octubre de 2019). "Una estrategia de minería de genoma de aprendizaje profundo para la predicción de clústeres de genes biosintéticos" . Nucleic Acids Research . 47 (18): e110. doi : 10.1093/nar/gkz654 . PMC 6765103. PMID 31400112 .   
  3. ↑ Lee N, Hwang S, Kim J, Cho S, Palsson B, Cho BK (2020-01-01). "Mini revisión: Enfoques de minería genómica para la identificación de grupos de genes biosintéticos de metabolitos secundarios en Streptomyces " . Computational and Structural Biotechnology Journal . 18 : 1548–1556 . doi : 10.1016/j.csbj.2020.06.024 . PMC 7327026. PMID 32637051 .  
  4. 1 2 Challis GL (mayo de 2008). "Exploración genómica para el descubrimiento de nuevos productos naturales". Journal of Medicinal Chemistry . 51 (9): 2618– 2628. doi : 10.1021/jm700948z . PMID 18393407 . 
  5. ↑ Bains W, Smith GC (diciembre de 1988). "Un nuevo método para la determinación de la secuencia de ácidos nucleicos". Journal of Theoretical Biology . 135 (3): 303– 307. Bibcode : 1988JThBi.135..303B . doi : 10.1016/S0022-5193(88)80246-7 . PMID 3256722 . 
  6. ↑ Cook-Deegan R, Heaney C (2010-09-01). "Patentes en genómica y genética humana" . Annual Review of Genomics and Human Genetics . 11 (1): 383– 425. doi : 10.1146/annurev-genom- 082509-141811 . PMC 2935940. PMID 20590431 .  
  7. ↑ Ziemert N, Alanjary M, Weber T (agosto de 2016). "La evolución de la minería genómica en microbios: una revisión" . Natural Product Reports . 33 (8): 988–1005 . doi : 10.1039/C6NP00025H . PMID 27272205 . 
  8. ↑ Omura S, Ikeda H, Ishikawa J, Hanamoto A, Takahashi C, Shinose M, et al. (octubre de 2001). "Secuencia del genoma de un microorganismo industrial Streptomyces avermitilis: deducción de la capacidad de producir metabolitos secundarios" . Actas de la Academia Nacional de Ciencias de los Estados Unidos de América . 98 (21): 12215– 12220. Bibcode : 2001PNAS...9812215O . doi : 10.1073/pnas.211433198 . PMC 59794. PMID 11572948 .   
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