Research Blogging - Computer Science / Engineering - Spanish

La Enciclopedia de los Factores de Transcripción

2012-03-30T10:38:12Z

Los Factores de Transcripción (FT) son un grupo de proteínas encargadas de modular la expresión de una gran variedad de genes. En otras palabras, son los interruptores genéticos. Están presentes en casi todos los sistemas bioquímicos de las células eucariotas, creando “programas regulatorios” que definen los diversos estados de desarrollo de un organismo así como su adaptación a una gran variedad de ambientes diferentes. Y a pesar de conformar sólo un pequeño porcentaje de todas las proteínas codificadas por el genoma de un organismo —5% en el caso de los humanos— más del 15% de los estudios genéticos realizados a la fecha identifican y analizan el papel de los FT en su regulación. Actualmente, las investigaciones sobre los FT están enfocados en descifrar los complejos programas regulatorios que permiten a las células de un organismo —todas con el mismo genoma—diferenciarse en cientos de tipos diferentes de células, cada una con un fenotipo específico. Por ejemplo, cuando un espermatozoide fecunda a un óvulo, se forma una única célula que empieza a dividirse en dos, luego en cuatro, después en ocho… así hasta alcanzar miles de células, todas genéticamente idénticas, pero que a la larga cada una formará parte de un tejido diferente con funciones específicas: tejido muscular, óseo, nervioso, cardiaco, hepático, germinal, etc. Los FT son usados también para reprogramar las células. Una células diferenciada, por ejemplo, una célula del fibroblasto, puede ser reprogramada y volverse una célula indiferenciada capaz de convertirse posteriormente en cualquier otro tipo de célula. Estas células son las famosas células madre inducidas a pluripotencia (iPSC). El año pasado, investigadores de la Universidad de Stanford transformaron una célula de la piel en una neurona; mientras que investigadores de la Universidad de Kyushu transformaron un fibroblasto en una célula hepática a través del uso de diferentes FT. Sólo en el 2009 se han publicado 8,000 artículos relacionados con los FT. Es por esta razón que se requiere de un lugar donde todas esta información esté almacenada y ordenada de tal forma que cualquier investigador pueda acceder a una información detallada y relevante de un FT en particular, por ejemplo: su estructura molecular, sus sitios de unión, los genes que regula, las vías metabólicas en las que está involucrado, etc. La Internet nos ha facilitado las cosas. Actualmente existen cientos de bases de datos donde uno puede encontrar toda la información disponible sobre un tipo de biomolécula específica. El GenBank del NCBI es una de las más completas en secuencias genéticas, el UniProt/SwissProt en cuanto a proteínas y estructuras proteicas, y así como estas hay muchas más. Los FT son proteínas con funciones muy especiales: se unen directa o indirectamente al ADN, interactúan con otras moléculas, sufren modificaciones que afectan su función, etc.; y por lo tanto también requieren de su propia base de datos. Las más importantes y completas son JASPAR (sitios de unión de los FT), TRANSFAC® (FT y los genes que regulan) y PAZAR (la base de datos más completa de todas). Aún así estas bases de datos no presentan una información completa de todos los FT identificados hasta la fecha. Ahora, un consorcio internacional de más de 100 investigadores, liderados por el Dr. Wyeth Wasserman del Departamento de Genética Médica de la Universidad de la Columbia Británica (Canadá) han desarrollado una nueva plataforma Web llamada Transcription Factor Encyclopedia (Enciclopedia de los Factores de Transcripción) con el objetivo de facilitar la curación (proceso por el cual se compara los datos bioinformáticos o in silico con los experimentales), evaluación y diseminación de la información referente a los FT de manera libre y gratuita (Open Access). Toda la información está disponible en un formato de mini-revisiones en los que cada colaborador agrupa toda la información disponible en la literatura científica de cada uno de los FT estudiados hasta la fecha. En la enciclopedia encontrarás un resumen general del FT, su estructura molecular, los sitios del unión al ADN, los genes que son regulados, las isoformas disponibles, las interacciones con otras moléculas, los fenotipos o enfermedades asociadas a su deficiencia, sus patrones de expresión, y enlaces a diferentes artículos relacionados al FT. Todo esto en una interfaz muy amigable. Referencia: The Transcription Factor Encyclopedia Consortium (2012). The Transcription Factor Encyclopedia Genome Biology, 13 (3) DOI: 10.1186/gb-2012-13-3-r24 BioUnalm...

The Transcription Factor Encyclopedia Consortium. (2012) The Transcription Factor Encyclopedia. Genome Biology, 13(3). DOI: 10.1186/gb-2012-13-3-r24

Programación genética, próximamente en tu supermercado.

2012-01-25T06:29:51Z

Yogur de “frutas del bosque”, refresco de “naranja”, champú de “limón”, limpiador de “pino”, hidratante de “aguacate”. El diseño de aromas, los sabores de la comida y la bebida envasada y los olores de los productos de limpieza, cosmética y demás, es un negocio multimillonario. Las grandes compañías internacionales de aromas invierten millones de euros todos los años en investigación y desarrollo, incluyendo una gran cantidad de ensayos con paneles de consumidores. Pero sacar algo en claro de los resultados de los paneles es muy difícil. Las preferencias de los sujetos pueden variar tanto que no aparece ningún patrón evidente. La salida obvia a esta dificultad sería recoger suficientes datos acerca de cada sujeto como para poder filtrar después las inconsistencias. El problema está precisamente en recoger esos datos de forma fiable. Después de oler 40 muestras ni tú sabes qué te gusta o te deja de gustar. Así, los ejecutivos de las empresas se ven tomando decisiones en base a un conjunto de datos pequeño y poco fiable. Una solución a este problema es usar las matemáticas, en concreto modelos matemáticos que compiten entre sí para ajustarse a los datos disponibles y que después pueden combinarse para producir modelos aún más precisos. Puede que te suene al funcionamiento de la evolución de los seres vivos y es que hablamos de programación genética. Un equipo de investigadores encabezado por Kalyan Veeramachaneni, del MIT (EE.UU.), ha abordado el reto de analizar los resultados de un panel de la empresa suiza Givaudan. Los 69 sujetos evaluaron 36 combinaciones diferentes de 7 sabores básicos a los que asignaban una puntuación en función de su atractivo olfativo. Los resultados aparecen publicados en Genetic Programming and Evolvable Machines. Los investigadores generaron al azar para cada sujeto un conjunto de ecuaciones matemáticas que predecía las puntuaciones en función de 7 variables, los sabores. Cada conjunto se evaluó en función de 2 criterios: precisión y simplicidad. Un conjunto que, por ejemplo, predice las preferencias de un sujeto con bastante precisión usando una sola variable (la concentración de mantequilla, por caso) sería mucho más útil que otro que fuese ligeramente más preciso pero que requiriese una manipulación matemática compleja por incluir las 7 variables. El proceso es iterativo: una vez que todos los conjuntos de ecuaciones han sido evaluados, los peores son eliminados; y a los supervivientes se les combina al azar para crear una nueva generación de ecuaciones, que vuelve a ser evaluada. Todo el proceso se repite unas 30 veces, hasta que converge en un conjunto de ecuaciones que se ajustan bien a las preferencias de un solo sujeto. Una vez que las preferencias de cada persona tienen una expresión matemática fiable, es sencillo encontrar pautas. De esta manera los sujetos pueden clasificarse en grupos en función de gustos que tienen una expresión en lógica matemática pero que son difícilmente detectables de otra manera dentro del enjambre de datos. Por ejemplo, hay un grupo de sujetos que muestran una gran predilección por la canela o la nuez moscada, pero no por ambos sabores combinados. Tendría sentido, pues, que la empresa pusiese en el mercado dos productos, uno para los amantes de la canela y otro para los de la nuez moscada, pero cometería un grave error si comercializase uno sabor a canela con toques de nuez moscada como sugeriría un análisis tradicional. Este resultado puede parecer pobre, pero si tenemos en cuenta que para cada una de las 36 combinaciones alguien le dio la nota máxima y otro la mínima, el resultado es espectacular. Como los investigadores no tenían la posibilidad de comprobar con los miembros del panel la validez de sus modelos en nuevos sabores, tuvieron que idear una forma de hacerlo. Con lo que habían aprendido diseñaron un conjunto de ecuaciones que representaba el conjunto de preferencias “reales” de varios sujetos ficticios. Introduciendo entonces las condiciones de contorno que implican los diseños de las pruebas de los paneles de consumidores, demostraron que sus algoritmos podían predecir los resultados. Paradójicamente, lo más interesante para las empresas puede que sea el método de validación de los resultados más que los propios algoritmos: los diseños de las pruebas serían manifiestamente mejorables, por una parte y, por otra, una vez “modelado” un sujeto lo puedes incorporar a una base de datos que, debidamente mantenida y actualizada, te permitiría extrapolar resultados con mucha mayor fiabilidad. Esta entrada es una participación de Experientia docet en la VI Edición del Carnaval de la Tecnología que acoge Scientia y en la Edición 2.X del Carnaval de Matemáticas que organiza Resistencia Numantina. Referencia: Veeramachaneni, K., Vladislavleva, E., & O’Reilly, U. (2012). Knowledge mining sensory evaluation data: genetic programming, statistical techniques, and swarm optimization Genetic Programming and Evolvable Machines DOI: 10.1007/s10710-011-9153-2...

Veeramachaneni, K., Vladislavleva, E., & O’Reilly, U. (2012) Knowledge mining sensory evaluation data: genetic programming, statistical techniques, and swarm optimization. Genetic Programming and Evolvable Machines. DOI: 10.1007/s10710-011-9153-2

Micropalancas para estudiar cómo empaquetan los virus su ADN

2012-01-13T08:13:00Z

La nanotecnología ha permitido crear unas “micropalancas” con las que han sido capaces de estudiar cómo los virus empaquetan su ADN dentro de sus cápsidas....

Mertens, J., Daudén, M., Carrascosa, J., & Tamayo, J. (2012) Stepwise motion of a microcantilever driven by the hydrolysis of viral ATPases. Nanotechnology, 23(1), 15501. DOI: 10.1088/0957-4484/23/1/015501

Cómo celulares inteligentes pueden revolucionar las investigaciones en las ciencias cognitivas

2011-09-30T00:48:00Z

Cuando se pretende hacer un estudio sobre las facultades cognitivas humanas, por ejemplo: el lenguaje, la atención o la memoria; los científicos cuentan con la buena fe de las personas que se apunten como voluntarios. Estos grupos, por lo general, tienden a ser muy homogéneos y muchas veces no representan lo que ocurre en la realidad. La internet ha sido de gran ayuda para estas investigaciones porque ha permitido llegar a un mayor grupo de personas, sin que sea un impedimento las barreras geográficas o el idioma. Sin embargo, la internet no permite hacer estudios donde se requiere de precisión y rapidez, por ejemplo, cuando se pretende cuantificar la velocidad de respuesta ante un determinado estímulo. Un grupo de científicos liderados por el ingeniero Stephane Dufau del Centro Nacional de Investigación Científica de Francia, desarrollaron una aplicación gratuita para el iPhone, el iPod y el iPad que permitía realizar el clásico estudio psicolingüístico conocido como el prueba de decisión léxica. Esta prueba es usada para evaluar la proficiencia lingüística y la capacidad de lectura, con el potencial para determinar si existen problemas como la dislexia. La aplicación consistía en mostrar en la pantalla del celular un estímulo —una palabra bien escrita o una mal escrita (sin sentido)— que el usuario debía identificar si era o no una palabra. Para determinar la velocidad de respuesta, el estímulo era mostrado tan sólo por 0.3 segundos. El usuario podía elegir entre 50, 100 y 140 estímulos, dependiendo de su tiempo. Además, algunos de los estímulos mostrados se repetían con una mayor frecuencia. El proyecto se lanzó en siete idiomas diferentes y duró cuatro meses. En este periodo de tiempo participaron un total de 4,157 personas de diferentes partes del mundo. Sin dudas, es un buen número de participantes ya que un estudio similar, pero usando la manera tradicional, hubiera tardado tres años en conseguir la misma cantidad de voluntarios. En este estudio, por raro que parezca, los resultados obtenidos son lo de menos. Lo más resaltante es que Dufau y sus colaboradores han demostrado el gran potencial de los teléfonos inteligentes —smartphones o listófonos— para estudios cognitivos. Y no es para menos, en la actualidad, un porcentaje importante de la población urbana usa algún tipo de dispositivo móvil inteligente (no sólo celulares, sino también reproductores de música, netbooks y tablets), cuya principal ventaja es su portabilidad, su fácil manejo, su conectividad (acceso a internet y as redes sociales) y su uniformidad en cualquier país del mundo (mismos sistemas operativos, con las mismas funciones y las mismas aplicaciones). “Este uso masivo coordinado de los celulares inteligentes crea una novedosa y poderosa herramienta científica que genera los datos necesarios para probar las teorías universales de la cognición”, dice Dufau, quien cree que será una revolución dentro del campo de las ciencias cognitivas. Referencia: Dufau, S., Duñabeitia, J., Moret-Tatay, C., McGonigal, A., Peeters, D., Alario, F., Balota, D., Brysbaert, M., Carreiras, M., Ferrand, L., Ktori, M., Perea, M., Rastle, K., Sasburg, O., Yap, M., Ziegler, J., & Grainger, J. (2011). Smart Phone, Smart Science: How the Use of Smartphones Can Revolutionize Research in Cognitive Science PLoS ONE, 6 (9) DOI: 10.1371/journal.pone.0024974 BioUnalm...

Dufau, S., Duñabeitia, J., Moret-Tatay, C., McGonigal, A., Peeters, D., Alario, F., Balota, D., Brysbaert, M., Carreiras, M., Ferrand, L.... (2011) Smart Phone, Smart Science: How the Use of Smartphones Can Revolutionize Research in Cognitive Science. PLoS ONE, 6(9). DOI: 10.1371/journal.pone.0024974

Jugadores de Foldit resuelven la estructura de una proteína viral

2011-09-18T22:13:56Z

[Antes de leer esta entrada, pueden leer acerca de Foldit en el artículo que escribí en el blog el año pasado] En tan solo tres semanas, los jugadores de Foldit han resuelto la estructura tridimensional de una enzima de un retrovirus llamada proteasa, cuya configuración ha sido esquiva a los científicos por más de una década. Según el artículo publicado hoy en Nature Structural & Molecular Biology, este logro provee una excelente oportunidad para diseñar fármacos más eficientes para tratar diferentes enfermedades virales como el VIH. Las proteínas están formadas por una determinada secuencia de aminoácidos. Cada aminoácido tiene propiedades químicas diferentes que influyen en la forma y función de la proteína. Como simple analogía, imagínense alambre metálico que adquiere una determinada forma en función a la fuerza que le apliques. En una proteína, las fuerzas son de atracción o repulsión en base a la naturaleza química de cada uno de los 20 aminoácidos diferentes que pueden conformarla. Para determinar la estructura de una proteína no basta con conocer su secuencia de aminoácidos, ya que las formas como éstos pueden interactuar son infinitas. Los científicos deben purificarlas, cristalizarlas y someterlas a los rayos X o a la resonancia magnética (RMN) para analizar la forma como dispersan o absorben la radiación electromagnética, y mediante programas de computación, analizar los datos para obtener la estructura final. Este proceso es sumamente largo y costoso, y muchas veces las proteínas no pueden purificarse o cristalizarse ya que se desnaturalizan (pierden su forma) en el proceso. Foldit es un juego de computadora en línea creado por investigadores de la Universidad de Washington, donde los jugadores manipulan las estructuras de proteínas cuyas configuraciones espaciales aún son desconocidas. Usando una serie de herramientas de modelamiento dispuestas en una interfaz gráfica amigable —algo así como el AutoCAD® que usan los ingenieros—, los jugadores doblan, giran, abren y cierran las cadenas de aminoácidos a fin de encontrar la disposición más estable. En Foldit, los jugadores no parten desde cero, o sea, no parten desde una cadena estirada de aminoácidos, sino parten desde una estructura predicha por una herramienta bioinformática llamada Rosetta. Este programa usa el siguiente algoritmo para encontrar la mejor estructura proteica: i) comienza con una cadena de aminoácidos completamente estirada; ii) mueve una parte de la cadena para obtener una nueva forma; iii) calcula la energía libre de la nueva forma; iv) acepta o rechaza el cambio de energía obtenido (diferencia entre la energía antes y después del movimiento); y v) repite los pasos ii, iii y iv hasta obtener una estructura final predicha. A todos estos pasos se llama “trayectoria” y el programa analiza aquella estructura que tuvo la trayectoria con la cantidad de energía más baja. Finalmente, se hace los ajustes de cada estructura mediante ligeros cambios en las interacciones químicas. Sin embargo, no siempre se obtiene la misma forma de baja energía porque las posibilidades son infinitas. Debido a la cantidad de cálculos que hace Rosetta, los desarrolladores usan los recursos de las computadoras de personas que voluntariamente las ofrecen al proyecto a través de una simple aplicación llamada Rosetta@home. Mientras no usas tu computadora, Rosetta@home entra en actividad y ejecuta el algoritmo el cual tu puedes observarlo, en tiempo real, como protector de pantalla. Entonces, a partir de la estructura proteica predicha por Rosetta, lo jugadores de Foldit empiezan a realizar pequeños movimientos a fin de encontrar las formas con menores cantidades de energía libre (termodinámicamente más estables). Además, al ser un juego multijugador, existe una participación colaborativa que acelera el proceso, ya que los jugadores se encuentran agrupados en “clanes” que trabajan de manera conjunta a fin de obtener más puntos y subir en el ranking. Aunque no lo crean, la competencia es muy fuerte ya que, si bien puede ser tomado como un prejuicio, los científicos y la gente que gusta de la ciencia son bastante geeks. Para el presente trabajo, el equipo del Dr. Firas Khatib puso un puzle a dos de los grupos más renqueados de Foldit —Contenders y Void Crushers. El puzle era la proteasa retroviral del Virus Mason-Pfizer del mono (M-PMV), el cual causa el SIDA en los simios. Estas enzimas cumplen un rol importante en la maduración y proliferación de los virus como el VIH y son usados como blancos de los retrovirales modernos, así que saber su estructura molecular precisa sería de gran ayuda para diseñar fármacos más específicos y eficientes. Los científicos han tratado de encontrar la forma de esta proteasa usando el reemplazamiento molecular (MR) por más de una década. Esta técnica se basa en determinar la estructura de una proteína comparándola con otras proteína similares con estructuras ya resueltas o a partir de otras formas cristalinas de la misma proteína mucho más fáciles de obtener. Durante las tres semanas que duró la competencia, los jugadores de Foldit lograron obtener la estructura de la proteasa —partiendo desde los modelos parciales obtenidos mediante RMN—, la cual fue bastante aproximada a la versión original determinada posteriormente mediante cristalografía de rayos X. Además, los modelos obtenidos por los jugadores (Fig. a) fue mejor que los obtenidos por la predicción de Rosetta (Fig. b, c y d). Las estructuras originales fueron determinadas posteriormente y se presentan de color azul en las cuatro figuras. a. Comparación con la estructura predicha por el jugador de Foldit (verde). b. Comparación con la estructura inicial predicha por Rosetta (amarillo). c y d. Comparación con las estructuras optimizadas predichas por Rosetta (rojo y celeste). Para que esta proteasa sea funcional, debe estar formada por dos de estas proteínas conocidas como monómeros. Entonces, la importancia de este trabajo es que al conocer la estructura más precisa de la proteína se pueden diseñar fármacos que actúen a nivel de su superficie y eviten que los monómeros se unan par formar la proteasa funcional. De esta manera, el virus perderá su capacidad de proliferación y la infección puede ser controlada. Por otro lado, predecir las estructuras usando Foldit y Rosetta@home reduce considerablemente los costos económicos y laborales que acarrea la purificación y cristalización de proteínas, a través de la interacción de los videojuegos y la investigación científica. Referencia:...

Khatib, F., DiMaio, F., Cooper, S., Kazmierczyk, M., Gilski, M., Krzywda, S., Zabranska, H., Pichova, I., Thompson, J., Popović, Z.... (2011) Crystal structure of a monomeric retroviral protease solved by protein folding game players. Nature Structural . DOI: 10.1038/nsmb.2119

Científicos desarrollan un microscopio en miniatura

2011-09-12T00:52:42Z

Vivimos en un mundo en el que todos los dispositivos electrónicos se hacen cada vez más pequeños, desde los celulares y las consolas de videojuegos que usamos cada día hasta los sofisticados equipos de laboratorio. Sin embargo, a pesar de toda esta revolución tecnológica, los microscopios de fluorescencia siguen siendo grandes, complejos y costosos. Un grupo de científicos de la Universidad de Stanford han desarrollado un microscopio de fluorescencia de tan sólo 2.4cm3 de volumen y 1,9g de peso. El trabajo apareció publicado hoy en Nature Methods. El avance de la tecnología ha permitido desarrollar dispositivos cada vez más pequeños, eficientes y baratos, gracias a los nuevos materiales semiconductores, los circuitos impresos, los diodos emisores de luz (LED) y los cables de fibra óptica. Este avance ha creado un gran impacto en las telecomunicaciones, la computación y la genómica. Sin embargo, los microscopios de fluorescencia aún siguen siendo grandes, pesados y costosos. Los microscopios de fluorescencia son ampliamente usados en muchos campos de la biología, especialmente en las neurociencias, gracias a que permiten ver las estructuras celulares a través del uso de biomoléculas fluorescentes. Pero su potencial es muy limitado ya que se requiere que el animal esté inmovilizado para poder obtener buenas imágenes de la función cerebral, algo que es un problema si lo que se quiere es estudiar su comportamiento. Con el paso de los años se desarrollaron microscopios de alta resolución basados en cables de fibra óptica y LEDs. Estos microscopios tenían la ventaja de ser pequeños y podían ser implantados en los animales vivos sin la necesidad de inmovilizarlos. La desventaja es que no son muy flexibles, tienen poca sensibilidad óptica y su campo de visión es muy limitado. Ahora, un grupo de investigadores de la Universidad de Stanford liderados por el ingeniero electrónico Kunal Ghosh, han desarrollado un pequeño microscopio de tan sólo 2.4cm3 y 1.9gr de peso, el cual cabe con facilidad en la yema de un dedo. Este pequeño dispositivo usa un LED para producir luz azul, la cual pasa por un filtro de excitación que selecciona la longitud de onda precisa a la cual las moléculas emiten la fluorescencia. La lente del objetivo enfoca la luz en la muestra y recibe la fluorescencia emitida por esta, que luego pasa por otro filtro, uno de emisión, que diferencia la luz de la fluorescencia de la luz del LED. Finalmente, la imagen es captada en un sensor CMOS montado sobre un circuito impreso de menos de 1cm2, el cual transfiere la información a una computadora. Este mini-microscopio tiene un campo de visión de 600um x 800um y una resolución de 2.5um y, gracias a los avances en la optoelectrónica, las partes usadas para la fabricación de este dispositivo cuestan entre $1 y $10, comparado con los $25,000 a $50,000 de los microscopios de alta resolución de fibra óptica. Para demostrar las potencialidades de este mini-microscopio, Ghosh et al. hicieron dos pruebas en ratones vivos. Primero estudiaron la circulación sanguínea cerebral tanto en estado de reposo como en actividad y luego analizaron la dinámica del Calcio en las neuronas de Purkinje ubicadas en el cerebelo. Para la primera prueba, los investigadores marcaron glóbulos rojos de los ratones con moléculas fluorescentes, luego implantaron el dispositivo en la cabeza del animal y empezaron a capturar las imágenes de los capilares cerebrales mientras el ratón estaba en reposo, caminando y corriendo en su rueda giratoria. Cada 2 segundos se capturaba una imagen. Los resultados [ver el video] muestran que la circulación se incrementa claramente cuando el ratón está más activo. Para la segunda prueba, los investigadores usaron una molécula que emite fluorescencia ante la presencia del Ca2+. Por si no lo saben, las neuronas transmiten la información desde el cerebro hacia el resto del cuerpo a través del impulsos eléctricos los cuales son generados mediante la polarización de las membranas de los axones a través del flujo de iones de calcio y sodio. A este proceso se le conoce como potencial de acción. Ghosh y sus colaboradores se enfocaron en las neuronas de Purkinje del cerebelo que es la región del cerebro encargada de las funciones motoras (movimiento). Los investigadores observaron que la dinámica del calcio se daba de manera sincronizada en las neuronas de una determinada microzona. Las microzonas son divisiones del cerebelo encargadas del movimiento de determinadas partes del cuerpo del animal. Las potenciales aplicaciones de este dispositivo son muchas. Pueden usarse para identificar fenotipos mutantes in vivo, para el conteo de células, para diagnóstico de enfermedades como la TBC, etc. Referencia: Ghosh, K., Burns, L., Cocker, E., Nimmerjahn, A., Ziv, Y., Gamal, A., & Schnitzer, M. (2011). Miniaturized...

Ghosh, K., Burns, L., Cocker, E., Nimmerjahn, A., Ziv, Y., Gamal, A., & Schnitzer, M. (2011) Miniaturized integration of a fluorescence microscope. Nature Methods. DOI: 10.1038/nmeth.1694

El futuro de la culturómica y cómo leer 500 billones de libros sin morir en el intento

2011-06-25T10:00:06Z

Los expertos dentro de un área leen, para hacer inferencias respecto al conocimiento de esa área, un número considerable de libros y documentos. Sin embargo, hay un límite para la capacidad humana. Por ejemplo, si quisiéramos leer todos los libros publicados en inglés durante el 2000 y pudiéramos leer unas 200 palabras por minuto sin pausas para comer o dormir, la empresa nos llevaría 80 años. Es decir, sería imposible.Sería muy interesante, sin embargo, poder explorar los patrones que emergieran de un análisis de todos los libros publicados -desde el origen de los libros- a la fecha. Los resultados tendrían implicaciones desde el punto de vista de la historia, el estudio de la evolución del lenguaje, la lingüística y la sociología, por solo mencionar algunas especialidades.Con estas preguntas en mente, un grupo de investigadores de varios institutos y universidades en Estados Unidos liderados por Jean-Baptiste Michel y Erez Lieberman Aiden y auxiliados por el equipo de libros de Google (a cargo de digitalizar todos los libros que sea posible), se propusieron hacer una análisis cuantitativo de la información alojada en 500 billones de libros, que son más o menos, el 4% de todos los libros publicados. Esta cantidad de libros no son todos los libros digitalizados, si no únicamente aquellos con OCR y metadatos de calidad que los autores consideraron adecuados para su estudio. Con tremendo cuerpo de información, los autores además exploraron los alcances de la culturómica, es decir, el estudio de la cultura humana a través de enormes cantidades de información. Imagen tomada de aquí. ...

Michel, J., Shen, Y., Aiden, A., Veres, A., Gray, M., , ., Pickett, J., Hoiberg, D., Clancy, D., Norvig, P.... (2010) Quantitative Analysis of Culture Using Millions of Digitized Books. Science, 331(6014), 176-182. DOI: 10.1126/science.1199644

Lieberman, E., Michel, J., Jackson, J., Tang, T., & Nowak, M. (2007) Quantifying the evolutionary dynamics of language. Nature, 449(7163), 713-716. DOI: 10.1038/nature06137

Pon miles de hormigas de fuego en el agua y se convertirán en una balsa

2011-04-26T00:03:01Z

Muchos de nosotros hemos visto en documentales de NatGeo o de Discovery Channel a las hormigas de fuego —las cuales habitan en la Amazonía brasileña— aglomerarse para formar estructuras tipo balsas o puentes para poder atravesar o navegar a través de pequeños arroyos. Investigadores del Instituto Tecnológico de Georgia (Atlanta, USA), usaron cámaras especiales y microscopios electrónicos para revelar cómo hacen estas hormigas para auto-ensamblarse y formar balsas a prueba de agua. Los resultados aparecieron hoy en PNAS. Las hormigas de fuego (Solenopsis invicta) habitan en la selva brasileña. Estas hormigas tienen una estructura social muy avanzada, tanto así que lo más importante para ellas es el bienestar de toda la colonia. En su afán de mantener siempre a la colonia unida son capaces de auto-ensamblarse y formar estructuras complejas como puentes, balsas, escaleras, paredes, etc., con sus propios cuerpos. De todas estas estructuras, son las balsas las más grandes y complejas, porque permiten a la colonia navegar a través de la selva por varias semanas, hasta poder encontrar un buen lugar para asentarse. Sin embargo, lo que hace más interesante este estudio es que la tensión superficial del agua no alcanza para explicar este fenómeno, ya que dicha capa es tan débil que no soportaría objetos que tuvieran la misma densidad del agua y un tamaño superior a la longitud capilar (~2.3mm). En otras palabras, es muy difícil que una hormiga pueda flotar gracias a la tensión superficial, ¡imagínense miles de ellas! Fue así que Nathan J. Mlot y sus colaboradores del Instituto Tecnológico de Georgia colectaron las hormigas de fuego y las llevaron al laboratorio para filmarlas en el preciso momento en que formaban sus balsas una vez que eran puestas al agua. A partir de los videos, los investigadores pudieron sacar algunas conclusiones preliminares como la densidad de hormigas en la balsa (~34 por cm2) y la resistencia de la misma aplicando una pequeña fuerza. Pero, para poder analizar como se enlazaban las hormigas para formar las balsas, los investigadores las congelaron usando nitrógeno líquido (un poco cruel la técnica, pero efectiva). Cuando analizaron las balsas congeladas vieron que las hormigas estaban unidas mediante las mandíbulas, las garras del tarso y las almohadillas adhesivas situadas en los extremos de sus tarsos, de manera combinada. Esta disposición les permiten soportar una tensión de hasta 400 veces su peso corporal. Por otro lado, las fuerzas de cohesión entre las hormigas no eran muy fuertes, ya que las balsas se rompieron fácilmente con la mano, sin dañar a ninguna hormiga. Este efecto era más notorio cuando el agua tenía trazas de surfactantes. Los surfactantes son sustancias con la capacidad de modificar la tensión superficial del agua, la cual está relacionada directamente con su capilaridad. Así que esta observación indicaría que la capilaridad ayudaría a aumentar las fuerzas de cohesión entre las hormigas. Aún así, las balsas fueron lo suficientemente resistentes como para mantener a las hormigas a flote. Además, cuando las balsas se rompían, estas tenían la capacidad de auto-regenerarse. Sin embargo, me queda una duda, ¿cómo hacen las hormigas que están en contacto con el agua para no ahogarse?. Bueno, otra característica de las hormigas es que, al igual que muchos insectos y plantas, tiene una superficie hidrófoba. Gracias a esto, las hormigas pueden comportarse como insectos semi-acuáticos, porque cuando se sumergen en el agua, se forman unas pequeñas burbujas de aire en su superficie que evitan que la hormiga se hunda y se ahogue. Este efecto se pronunciaba cuando aumentaba el número de hormigas. Las burbujas formadas por la interacción de las hormigas eran mucho más grandes que de las producidas por una sola hormiga. Además, estas burbujas de aire reducían hasta en un 75% la densidad de las balsas (~0.2g/ml), permitiéndoles flotar en el agua sin ningún problema. Y por si fuera poco, estas bolsas de aire son usadas por las hormigas que se encuentran bajo la balsa para poder respirar. Con todos estos datos, los investigadores concluyeron que las balsas de hormigas, comparadas con el agua, tenían 1/5 de su densidad, 10 veces su tensión superficial (5 veces superior a la tensión superficial del mercurio) y un millón de veces su viscosidad (similar al aceite de silicona). Este estudio nos da una visión de todas las fuerzas y propiedades físicas y mecánicas involucradas en la formación de estas balsas. Además, la forma como se ensamblan las hormigas de manera rápida y eficiente, sin la necesidad de ayuda externa, puede ser usada por los ingenieros para poder desarrollar pequeños robots con la capacidad de auto-ensamblarse y ser usados para la exploración de cuevas sumergidas bajo el agua, líneas de alcantarillado, etc. Referencia: Nathan J. Mlot, Craig A. Tovey, & David L. Hu (2011). Fire ants self-assemble into waterproof rafts to survive floods Proceedings of the National Academy of Sciences : 10.1073/pnas.1016658108 BioUnalm...

Nathan J. Mlot, Craig A. Tovey, & David L. Hu. (2011) Fire ants self-assemble into waterproof rafts to survive floods. Proceedings of the National Academy of Sciences. info:/10.1073/pnas.1016658108

El uso de microorganismos como circuitos lógicos

2011-01-31T17:45:30Z

La base del funcionamiento de las computadoras actuales son las puertas lógicas, las cuales se basan en los operadores booleanos. Este consiste en un sistema donde una señal de entrada (input) es trasformada en una determinada señal de salida (output) en función a una operación lógica (gate). Un output generado por una puerta lógica puede ser usado como un input para una segunda puerta lógica, de esta manera, se pueden establecer largas conexiones lógicas que es la base de todo sistema computacional. Las computadoras han desarrollado estas redes lógicas de manera electrónica usando los transistores, generando circuitos integrados de múltiples inputs para dar otra gran variedad de outputs digitales. Así que Tamsir et al. aplicaron esta misma idea pero usando microorganismos como si fueran transistores. Los organismos vivos también responden de diferentes maneras ante los estímulos de su ambiente, dependiendo de su metabolismo y las reacciones bioquímicas que ocurren en su interior. Así que un determinado estímulo, por ejemplo, la presencia de un antibiótico, puede generar la expresión de una enzima capaz de degradar el antibiótico y evitar que lo perjudique. En este caso, el antibiótico sería el input, la activación del gen de resistencia sería el gate o puerta lógica y la enzima que degrada al antibiótico sería el output. En bacterias, la mayoría de los genes están ubicados dentro de operones, de esta manera, la expresión de varios genes se dará como consecuencia de la presencia de un mismo estímulo. Por ejemplo, la presencia de lactosa en el medio activará al operón Lac que comprende 3 genes: uno que codifica para una proteína que permitirá el ingreso de la lactosa a la bacteria y otros dos que se encargarán de modificar y degradar la lactosa para convertirla en galactosa y glucosa que serán usados por la bacteria para su crecimiento. Gracias a la ingeniería genética podemos insertar o cambiar genes dentro de los operones. Entonces, si insertamos un gen que exprese una proteína fluorescente (gen reportero) dentro de un determinado operón, podremos observar la presencia del estímulo a través de la emisión de fluorescencia por parte de la bacteria. Tamsir et al. usaron este principio para crear puertas lógicas con bacterias. Primero crearon las puertas lógicas OR y NOR. Para ello usaron como inputs a la arabinosa (input 1) y a la anhidrotetraciclina (input 2). Para la`puerta lógica OR, la cual da un output positivo cuando al menos uno de los inputs está presente, Tamsir et al. pusieron al gen reportero (la proteína fluorescente amarilla: YFP) bajo el control de los promotores Ara y Tet dispuestos uno después del otro. Así que ante la presencia de arabinosa y/o anhidrotetraciclina, el gen reportero será expresado. Por otro lado, para la puerta lógica NOR, que sólo dará un input positivo si ninguno de los input está presente, pusieron al gen reportero bajo el control de un promotor que funciona todo el tiempo pero es inactivado ante la presencia del represor cI y al represor cI lo pusieron bajo el control de los promotores Ara y Tet dispuestos en tándem. Entonces, si hay arabinosa y/o anhidrotetraciclina en el medio, el represor cI se expresará y bloqueará la expresión del reportero, y si no hay ninguno de los dos estímulos, no habrá represor y el gen reportero (YFP) si se expresará. Pero, la idea de esto es crear circuitos lógicos. Para ello deben existir "cables de conexión" entre una bacteria y otra, para que el output de uno sirva como el input de otro y así combinar y generar circuitos lógicos que respondan de diferente manera ante la presencia de determinados estímulos. Tamsir et al. se valieron del mecanismo de quórum sensing de las bacterias para conectar una puerta lógica con otra usando las moéculas de señalización liberadas durante este mecanismo. Generalmente, las moléculas senñalizadoras que intervienen en las bacterias gram negativas son las acil-homoserin lactonas (A-HSL). Estas moléculas son secretadas a medida que la densidad celular va aumentando y tienen la capacidad de inducir la expresión de determinados genes. Entonces Tamsir et al. usaron este mecanismo para desarrollar operaciones lógicas más complejas como AND y XOR. Para la puerta lógica XOR, la cual da un output positivo sólo si se presenta o bien la arabinosa o bien la aciltetraciclina, pero no cuando los dos están presentes, usaron 4 tipos de bacterias diferentes. La bacteria #1 tenía un sistema NOR, el cual estaba regulado por el promotor Ara y Tet el cual expresaba el represor cI. Este represor cI controlaba la expresión de una A-HSL (LasI). La bacteria #2 y #3 también tenían un sistema NOR pero esta vez controlado por la LasI y por uno de los dos inductores: arabinosa (bacteria #2) o anhidrotetraciclina (bacteria #3). En estas dos bacterias, el represor cI controlaba la expresión de otra A-HSL (RhlI). Finalmente, la bacteria #4 tenía al gen reportero (YFP) regulado bajo el promotor Rhl. De esta manera, sólo cuando estaba presente uno de los inputs, Rhl era expresado y el reportero es visible (output positivo). Además Tamsir et al. pudieron crear más puertas lógicas complejas usando este mismo mecanismo. De esta manera demostraron que puede ser posible generar y combinar diferentes tipos de bacterias, cada una sensible a un tipo de inductor, para así generar circuitos lógicos cada vez más complejos, que permitan desarrollar algoritmos más elaborados. La ventaja de esto sería que, a través del uso de la biología sintética, poder diseñar nuevas moléculas reguladoras, señalizadoras y promotoras, de esta manera se podría usar en muchas áreas de la ciencia. Por ejemplo, se podrían desarrollar promotores sensibles a derminados antígenos de ciertos virus o bacterias patógenas, para un diagnóstico rápido de la enfermedad o para ver si una nueva droga esta funcionando adecuadamente. Las aplicaciones son infinitas, y con el desarrollo de la biología sintñetica y la nanotecnología podremos crear microchips en base a organismos vivos individuales. Bastaría con tomar una pequeña muestra y ponerla en nuestro bio-microchip para automáticamente tener una respuesta rápida y directa, sin la necesidad de usar computadoras y otros programas informáticos para analizar los resultados. Referencia:...

Tamsir, A., Tabor, J., & Voigt, C. (2010) Robust multicellular computing using genetically encoded NOR gates and chemical ‘wires’. Nature, 469(7329), 212-215. DOI: 10.1038/nature09565

plegamiento de proteínas como juego online

2010-08-08T11:29:00Z

Algunos de nosotros pasamos bastante tiempo jugando con el ordenador. Esto unido a la capacidad humana de resolver rompecabezas se pude utilizar para ayudar a la ciencia: en la página web fold.it, el plegamiento de proteínas se ha convertido en un juego, en el cual la mayor puntuación corresponde al estado de menor energía de la proteína. El jugador que encuentra la estructura que se acerca más a su estructura óptima de la proteína se lleva la mayoría de los puntos y así gana. Ya hay muchos que están jugando, y todos ellos ahora son coautores de una publicación reciente en la revista Nature describiendo el juego científico online Foldit.Las proteínas son biomoléculas vitales que sostienen el funcionamiento de todos los organismos. Enzimas y hormonas, por ejemplo, pertenecen al grupo de las proteínas. La hemoglobina, la parte de la sangre que transporta el oxígeno también lo es, tal como el colágeno. La función de una proteína en un organismo como nuestro cuerpo depende de su forma y su estructura. Esta estructura suele ser bastante complicada y difícil de predecir. Pero sin conocer la estructura, no se pude saber cómo funciona la biomolécula. De ahí el interés en resolver la estructura de una proteína. Saber cómo predecir una estructura, por ejemplo, puede ser útil en el desarrollo y síntesis de nuevos medicamentos.En los últimos años, el uso de ordenadores se ha hecho muy popular para estudiar proteínas y su estructura. Se da a un programa como base una estructura de una proteína y este intenta, basándose en varias reglas químico-físicas, buscar otra estructura mejor. Es un proceso lento y no siempre da resultados satisfactorios. Como alternativa, un grupo de biólogos moleculares se aprovecha de nuestra afinidad hacia los juegos y nuestra capacidad de resolver puzles. En el juego Foldit, el jugador se ve confrontado con la estructura de una proteína y tiene que buscar otra estructura mejor. Doblando, plegando, rotando y por medio de otros movimientos de partes de la molécula se obtienen varias estructuras de la proteína de energías diferentes. La mayor puntuación corresponde a la mejor estructura, o sea a la de menor energía.Resulta que en muchos casos los jugadores encontraron estructuras mejores que los programas del ordenador. A veces, para llegar a una nueva estructura de más baja energía, hay que pasar por unas estructuras de muy altas energías. Para un jugador humano esto no significa ningún problema si el cree que la estructura a donde quiere llegar va a tener una energía menor que la inicial. Estos tipos de software, por otro lado, no están programados para pasar por estructuras de altas energías. Esto les prohíbe hacer mayores cambios en la estructura y así encontrar la estructura óptima.Foldit es un prototipo de cómo se puede utilizar la tremenda capacidad humana para la ciencia y el progreso. Aparte del científico experto que trabaja en universidades y otros instituciones de investigación, se forma una clase de científico ciudadano, el aficionado interesado que contribuye en lo que puede. Jugando, pero a la vez aprendiendo, apoya y aporta en el proceso de la investigación. Concluyen los autores: "Nuestros resultados indican que el progreso científico es posible si se puede canalizar, aunque sea una pequeña fracción de la energía que se gasta en jugar juegos de ordenador, para descubrimientos científicos."Cooper S, Khatib F, Treuille A, Barbero J, Lee J, Beenen M, Leaver-Fay A, Baker D, Popović Z, & Players F (2010). Predicting protein structures with a multiplayer online game. Nature, 466 (7307), 756-60 PMID: 20686574...

Cooper S, Khatib F, Treuille A, Barbero J, Lee J, Beenen M, Leaver-Fay A, Baker D, Popović Z, & Players F. (2010) Predicting protein structures with a multiplayer online game. Nature, 466(7307), 756-60. PMID: 20686574