Estadística genómica orientada a la predicción funcional de proteínas

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Estadística genómica orientada a la predicción funcional de proteínas

Libro Impreso

Disponibilidad: No Disponible


Categoría: Estadística

Editorial: Universidad Nacional de Colombia

Universidad Nacional de Colombia

Año de Edición: 2012

2012

ISBN: 9789587612561

9789587612561

Facultad: Facultad de Ciencias

Sede: Bogotá


La generación de datos genómicos inició su boom con la secuenciación de los genomas en la década de los 90\'s, en especial con el Proyecto Genoma Humano. El perfeccionamiento y la disminución de costos de las técnicas moleculares usadas para la obtención de estos datos han conllevado, en los...
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SKU: 209012

Producto creado el 11/10/2012

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Detalles

La generación de datos genómicos inició su boom con la secuenciación de los genomas en la década de los 90\'s, en especial con el Proyecto Genoma Humano. El perfeccionamiento y la disminución de costos de las técnicas moleculares usadas para la obtención de estos datos han conllevado, en los últimos veinte años, a un aumento casi exponencial en la cantidad de datos disponibles. En paralelo, se han desarrollado técnicas bioinformáticas y bioestadísticas, en el mundo y en Colombia, que buscan extraer información útil de esa gigantesca cantidad de datos generados. En este libro se presentan varios trabajos realizados por investigadores colombianos que buscan extraer información sobre la función de proteínas desconocidas a partir de datos genómicos diversos usando herramientas poco convencionales.  Con el presente tomo dedicado a la estadística genómica pretendemos abarcar un aspecto esencial que concierne la obtención de información acerca de la posible función de las proteínas, cuyo papel en la célula no ha sido elucidado. El (des)conocimiento sobre estas proteínas es variable. Las denominadas proteínas hipotéticas o putativas han sido identificadas en el genoma gracias a un gen que aparentemente se transcribe y por lo tanto se piensa produce una proteína. Las proteínas de función hipotética, tienen generalmente atribuida una función por presentar similaridad con otra proteína, cuya función se conoce. Esta situación se presenta en muchos casos y conlleva a errores, ya que la similaridad en secuencia puede deberse a una parte de la proteína que no es la responsable de la función atribuida. De esta forma se pueden propagar fácilmente errores en las bases de datos de un genoma a otro, los cuales son difíciles de depurar. De ahí la popularidad de las bases curadas, las cuales en principio contienen menos errores de este tipo, pero por lo tanto menos información.
additional~Información adicional~pv

Información adicional

Editor / Marca Universidad Nacional de Colombia
Ciudad Bogotá
Facultad Facultad de Ciencias
Año de Edición 2012
Número de Páginas 128
Idioma(s) Español
Alto y ancho 16.5 x 24
Peso 0.2300
Tipo Producto libro
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Lliliana López Kleine

información no disponible.

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Introducción a la serie

1. La estadística genómica: una herramienta para la comprensión de los sistemas biológicos
Liliana López Kleine

1.1. Introducción
1.2. En el umbral de la estadística y la biología
1.3. Conclusiones y perspectivas

2. Utilidad de los análisis descriptivos multivariados para inferir la función de proteínas a partir de datos genómicos

Liliana López Kleine, Luis Eduardo Üspina Forero, Fabio Hernán Tejedor

2.1. Introducción
2.2. Análisis en componentes principales (PCA)
2.2.1. Aplicación, generación de una matriz de adyacencia vía PCA
2.3. Métodos Kernel: kernel PCA
2.3.1. Kernel
2.3.2. Kernel componentes principales
2.4. Aplicación
2.4.1. Proyecciones lineales
2.4.2. Proyecciones no lineales
2.4.3. Consideraciones

3. Construcción y utilización de perfiles filogenéticos para la determinación de función de proteínas
Nicolás Molano González, Diego Craves Moreno


3.1. Introducción y definiciones
3.1.1. Perfiles filogenéticos
3.2. Perfiles filogenéticos, evolución y función biológica
3.2.1. Similitud entre perfiles
3.2.2. Cantidad de organismos usados en la construcción de los perfiles
3.2.3. Función protéica
3.3. Anexo. Script Perfiles

4. Determinación de la expresión diferencial entre dos condiciones de micro arreglos usando como información auxiliar otros datos genómicos

Victor Andrés Vera Ruiz

4.1. Introducción
4.1.1. Datos y análisis de micro arreglos
4.1.2. Métodos estadísticos basados en microarreglos
4.1.3. Ejemplo de análisis de microarreglos: Leishmania sp
4.1.4. Utilización de información auxiliar para detección de genes diferencialmente expresados en Leishmama sp
4.2. Metodología y resultados
4.2.1. Aplicación de métodos consultados
4.2.2. Métodos alternativos (incorporación de información auxiliar)
4.2.3. Construcción de una base de datos de microarreglos y datos genómicos
4.2.4. Construcción de Kernels
4.2.5. Determinación de diferencias significativas en la expresión génica entre amastigotes y promastigotes
4.3. Resultados y discusión
4.4. Conclusiones y trabajo futuro

5. Estrategia de análisis de sensibilidad de los datos genómicos utilizados en algoritmos de predicción de proteínas
Piedad Castro Torres Natalia Rojas-Perilla

5.1. Introducción
5.2. Datos de micro arreglo
5.3. Algoritmo
5.3.1. Exploración de distancias en el análisis en componentes principales
5.3.2. Selección de condiciones
5.3.3. Análisis global
5.3.4. Análisis local
5.4. Discusión

6. Métodos computacionales para predicción de plegamiento de proteínas
Daniel Restrepo, David Becerra, Luis Fernando Niño

6.1. Introducción y aplicaciones
6.2. Fundamentos fisicoquímicos
6.2.1. Estructuras de proteínas
6.2.2. Modelos de plegamiento
6.3. Métodos de predicción de plegamientos
6.3.1. Modelos comparativos
6.3.2. Hilamientos
6.3.3. Abinitio
6.4. Métodos de predicción de estructura
6.4.1. Estructura primaria
6.4.2. Estructura secundaria
6.4.3. Estructura terciaria
6.5. Conclusiones y perspectivas

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