EhecRegNet es una base de datos y plataforma de análisis que incorpora todas las interacciones conocidas entre los genes de la E. coli entérica normal y los datos de la variante enterohemorrágica. Por medio de simulaciones integradas se podrían identificar más rápidamente los cambios genéticos patogénicos para emplearlos en el desarrollo de nuevos medicamentos para la bacteria causante de un importante brote en Europa. También se han publicado los primeros resultados de los genomas de dos de las cepas aisladas en el brote en Alemania: LB226692 y TY-2482.
La modificación inducida por el cobre en el plegamiento de la proteína alfa-sinucleína, implicada en la enfermedad de Parkinson, fue simulada en la supercomputadora Jaguar del Laboratorio Nacional Oak Ridge, la más poderosa de Estados Unidos. Las interacciones entre cientos de miles de átomos requirió corridas múltiples para obtener la dinámica del plegamiento alterado. El reporte es publicado en Nature Scientific Reports.
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La Asociación de Patología Molecular (AMP, por sus siglas en inglés) ha comentado a la Agencia de Alimentos y Medicamentos de Estados Unidos que, aunque un instrumento de secuenciación tenga una validez intrínsecamente muy alta, la conversión de datos y los software de análisis pueden tener defectos de diseño o limitaciones en su funcionamiento. La revisión óptima de los sistemas en prueba y la capacidad de los algoritmos bioinformáticos deben ser evaluados independientemente y como un sistema único. Puede leer sobre el evento organizado por la FDA y el comentario de la AMP.
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El sitio web Bioinformática para la Salud, que persigue la extensión de las aplicaciones bioinformáticas en el sistema nacional de salud, llega a su primer año de vida. Disponible desde el 23 de junio de 2010, en vísperas del décimo aniversario del anuncio de la obtención de la copia de trabajo del genoma humano, el sitio ha publicado 60 notas relacionadas con las aplicaciones médicas de esta disciplina, al tiempo que brinda acceso a bases de datos y otras herramientas y recursos bioinformáticos.
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El equipo internacional que participa en el proyecto Encyclopedia Of DNA Elements (ENCODE) ha publicado de manera gratuita algunos de los datos obtenidos en la iniciativa, los cuales pueden ser útiles en la interpretación de asociaciones entre las variaciones nucleotídicas y las enfermedades humanas. Los hallazgos de ENCODE confirman que los cambios en la secuencia pueden afectar la unión de factores de transcripción a regiones potenciadoras, lo que altera la expresión de oncogenes y conduce al cáncer. El grupo también ha desarrollado herramientas computacionales para el procesamiento y la interpretación de los datos genómicos a gran escala, lo que agiliza el proceso de anotación de las características de los genes, pseudogenes y regiones no codificadoras. Acceda al reporte completo en PLoS Biology.
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La modelación computacional de la estructura e interacciones de la proteína p21 permite complementar los experimentos bioquímicos y biofísicos acerca de sus funciones. Se trata de una proteína intrínsecamente desordenada, sin una estructura tridimensional definida, con funciones como kinasa dependiente de ciclina y reguladora de la división celular en eucariotas. Lea el artículo completo en Nature Chemical Biology.
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Por medio de un microarreglo de amplitud genómica de alta densidad que examina más de 17 000 mutaciones, se analizó el ADN de 57 plasmodios de tres continentes y la respuesta de los parásitos a 13 medicamentos antipalúdicos. Los investigadores identificaron 20 loci de rápida evolución en el genoma del patógeno y 11 variantes de genes implicadas en resistencia a los fármacos, diez de ellos completamente nuevos. Tales descubrimientos son útiles en la selección de los mejores tratamientos, la vigilancia de la resistencia y el diseño de nuevas drogas, y son publicados en PLoS Genetics.
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FungalRV es un portal desarrollado para la predicción de adhesinas de hongos y su aplicación en el desarrollo de vacunas contra ese grupo de patógenos. Incluye los sets de datos de secuencias proteicas de adhesinas de Candida albicans, Candida glabrata, Aspergillus fumigatus, Coccidioides immitis, Coccidioides posadasii, Histoplasma capsulatum, Blastomyces dermatitidis, Pneumocystis carinii, Pneumocystis jirovecii y Paracoccidioides brasiliensis. Se predijeron un total of 307 adhesinas micóticas a partir de los proteomas completos de ocho especies patogénicas y las secuencias fueron procesadas por 18 algoritmos inmunoinformáticos. La descripción de este recurso aparece en BMC Genomics.
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Un modelo computacional basado en una red neuronal artificial ha sido desarrollado para predecir los efectos adversos de los medicamentos, con un 99,87 % de precisión. A partir del entrenamiento con los datos estructurales y físicos asociados a productos farmacéuticos conocidos y reacciones adversas posibles, los resultados han sido tan alentadores que ahora se está empleando un conjunto de datos de 10 000 moléculas con el objetivo de predecir los efectos en nuevos fármacos. El resumen está disponible en The International Journal of Medical Engineering and Informatics.
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La combinación de espectrometría de masa, proteómica y análisis matemáticos han permitido construir una visión sistémica de los eventos de señalización en el interior de células cancerosas, lo que conduciría a nuevos métodos para el diagnóstico tumoral y vencer la resistencia a los medicamentos. El procedimiento ha sido aplicado al estudio de las leucemias con la mutación BCR-ABL y la emergencia de resistencia al fármaco Gleevec. Acceda al trabajo en Science Signaling.
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