Algoritmos

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SARS Genome_BrowserEl UCSC SARS-CoV-2 Genome Browser (https://genome.ucsc.edu/covid19.html) es una adaptación de una popular herramienta bioinformática que permite el estudio de muchos aspectos del genoma viral. Su descripción y posibilidades son abordadas en Fernandes JD, Hinrichs AS, Clawson H, Navarro J, Lee BT, Nassar LR, et al. The UCSC SARS-CoV-2 Genome Browser. Nature Genetics 2020;52:991–998.

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2020 05 12 COVID_portalNacido de la iniciativa del Laboratorio Europeo de Biologia Molecular y el Instituto Europeo de Bioinformática, el Portal de Datos COVID-19 (COVID-19 Data Portal) facilita el acceso público a resultados sobre el SARS-CoV-2, con el objetivo de mejorar la respuesta a la pandemia en todo el mundo.

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bio.toolsEl portal bio.tools contiene información sobre unos 12000 recursos para procesar datos de las ciencias de la vida. Allí pueden ser consultadas van desde líneas de comandos, aplicaciones web, bases de datos y otros tipos de herramientas. El registro es descrito en Ison J, Ienasescu H, Chmura P, Rydza E, Ménager H, Kalaš M, et al. The bio.tools registry of software tools and data resources for the life sciences. Genome Biology 2019;20:164.

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2017 12 13 AITres artículos abordan la importancia de la bioinformática desde perspectivas diversas: su inclusión en las especialidades médicas, los cambios que reclama desde la academia y la financiación, así como su aplicación en la identificación de nuevas dianas en la esclerosis lateral amiotrófica:
La bioinformática en las especialidades biomédicas: ¿por qué y para qué?
Computational biologists: moving to the driver’s seat
Artificial intelligence in neurodegenerative disease research: use of IBM Watson to identify additional RNA-binding proteins altered in amyotrophic lateral sclerosis

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2017 10 22 AbUn algoritmo bioinformático que permite diseñar fragmentos variables funcionales y estables de anticuerpos, con afinidades nanomolares para sus ligandos, podría aplicarse al diseño de otras estructuras, como enzimas, de acuerdo con la opinión de los autores del estudio Baran D, Pszolla MG, Lapidoth GD, Norn C, Dym O, Unger T, et al. Principles for computational design of binding antibodies. PNAS 2017;114(41):10900–10905.

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2016 12 03 CancerLos métodos computacionales para la predición de genes relacionados con la aparición del cáncer varían significativamente en sus resultados, por lo que aún existen posibilidades de mejora para tales herramientas. Así se concluye en Tokheim CJ, Papadopoulos N, Kinzler KW, Vogelstein B, Karchin R. Evaluating the evaluation of cancer driver genes. PNAS 2016; doi: 10.1073/pnas.1616440113.

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18EXCAVATOR2 es el nombre de un algoritmo de descarga gratuita que mejora la detección de variantes del número de copias (CNVs en inglés) a partir de los datos obtenidos en experimentos de secuenciación del exoma. La herramienta es descrita en D’Aurizio R, Pippucci T, Tattini L, Giusti B, Pellegrini M, Magi A. Enhanced copy number variants detection from whole-exome sequencing data using EXCAVATOR2. Nucl. Acids Res. 2016; doi: 10.1093/nar/gkw695.

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Genomic screeningAlcanzar un equilibrio entre sensibilidad y especificidad en los algoritmos que procesan los datos genómicos es esencial para extraer conocimientos de la mayor utilidad en la práctica clínica. Un ejemplo al respecto se describe en Adams MC, Evans JP, Henderson GE, Berg JS, GeneScreen Investigators. The promise and peril of genomic screening in the general population. Genetics in Medicine 2016;18(6):593–599.