{"id":465,"date":"2011-02-24T14:27:32","date_gmt":"2011-02-24T13:27:32","guid":{"rendered":"http:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/redes-complejas\/?p=465"},"modified":"2011-02-24T14:29:33","modified_gmt":"2011-02-24T13:29:33","slug":"la-red-genetica-aranet-ciencia-y-arte","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/redes-complejas\/2011\/02\/24\/465\/","title":{"rendered":"La red gen\u00e9tica AraNet: ciencia y arte"},"content":{"rendered":"

Entre las mejores fotos cient\u00edficas de 2010<\/a> (visita m\u00e1s que recomendable por la espectacularidad de todas ellas), me he encontrado con una que muestra una aplicaci\u00f3n de las Redes Complejas en el campo de la gen\u00e9tica:<\/p>\n

\"\"<\/a><\/p>\n

Este grafo, con unos 10 000 nodos y 100 000 enlaces, es la representaci\u00f3n de una parte de la red llamada AraNet (con 20 000 nodos y un mill\u00f3n de enlaces), correspondiente al mapa gen\u00e9tico de la Arabidopsis thaliana<\/em><\/a>, muy utilizada como modelo en estudios de gen\u00e9tica y biolog\u00eda vegetal.\u00a0Es una red probabil\u00edstica, obtenida por un grupo de la Carnegie Institution for Science<\/a> a partir de m\u00e1s de 50 millones de observaciones experimentales, en la que los nodos de la red representan a los genes y los enlaces pares de genes involucrados en los mismos procesos biol\u00f3gicos. El color de cada enlace se elige en funci\u00f3n de la intensidad del v\u00ednculo (graduado desde el azul, si es peque\u00f1a, hasta el rojo cuando es grande).<\/p>\n

Al margen de la menci\u00f3n honor\u00edfica del National Geographic en su selecci\u00f3n de mejores fotos cient\u00edficas 2010, los autores de esta red consiguen utilizarla para obtener resultados muy interesantes que han sido publicados en Nature Biotechnology 28, 149\u2013156 (2010)<\/a>: \u00abRational association of genes with traits using a genome-scale gene network for Arabidopsis thaliana<\/em>\u00bb de Insuk Lee, Bindu Ambaru, Pranjali Thakkar, Edward M. Marcotte y Seung Y. Rhee.<\/p>\n

Uno de sus logros es que consiguen predecir la funci\u00f3n de genes con rapidez y precisi\u00f3n<\/strong>. Para ello consideran, en primer lugar, aquellos genes de los que, con cierta seguridad, se sabe que participan en alg\u00fan proceso biol\u00f3gico. A partir de estos determinaron los \u00abgenes vecinos\u00bb en la red y calculan la frecuencia con la que aparecen vinculados cada par de genes. Si la frecuencia con la que aparecen en un proceso biol\u00f3gico dos \u00abgenes vecinos\u00bb es m\u00e1s alta que la esperable por puro azar, los autores consideran razonable suponer que ambos genes participan en el mismo proceso biol\u00f3gico. Es decir, a partir del conocimiento de algunos genes son capaces de determinar las funciones biol\u00f3gicas de otros genes. Mediante este proceso, los autores han generado una lista de funciones, que deber\u00e1n ser verificadas experimentalmente, para 4 479 de los genes sin caracterizar en AraNet.<\/p>\n

No est\u00e1 mal… no elimina el \u00abtrabajo de campo\u00bb pero se\u00f1ala donde mirar.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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