Bioinformática

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Los avances aportados por las tecnologías ómicas, entre otras innovaciones, han permitido vivir una intensa década de caracterización de tipos celulares y el desarrollo de atlas a nivel molecular. La evolución y estado actual son revisados en Quake SR. A decade of molecular cell atlases. Trends in Genetics, 2022; DOI: https://doi.org/10.1016/j.tig.2022.01.004.

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La inteligencia artificial, sobre todo el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, puede impulsar el desarrollo de la medicina genómica, no solo en el análisis de datos. Ese es el tema en Gulfidan G, Beklen H, Arga KY. Artificial Intelligence as Accelerator for Genomic Medicine and Planetary Health. OMICS: A Journal of Integrative Biology, 2021;25(12).

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Un método de inteligencia artificial ha expandido el número de estructuras predichas para el 98.5 % de las proteínas humanas, lo cual beneficiará el desarrollo de fármacos, entre otras aplicaciones. El reporte y dos comentarios están disponibles en:
Highly accurate protein structure prediction for the human proteome
New public database of AI-predicted protein structures could transform biology
DeepMind’s AI predicts structures for a vast trove of proteins

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Con herramientas computacionales se diseñó una miniproteína con afinidad por PD-1 (del inglés Programmed cell death protein-1), que inhibe la activación de células T, con aplicaciones potenciales en enfermedades autoinmunes e inflamatorias. Así se declara en Bryan CM, Rocklin GJ, Bick MJ, Ford A, Majri-Morrison S, Kroll AV, et al. Computational design of a synthetic PD-1 agonist. PNAS. 2021;118(29):e2102164118.

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Transcriptomics1El haloperidol y la clofazimina están entre los 11 medicamentos con actividad antiviral frente a SARS-CoV-2, a partir de las diferencias en los patrones de expresión génica entre muestras de infectados y controles. El reporte aparece en Le BL, Andreoletti G, Oskotsky T, Vallejo-Gracia A, Rosales R, Yu K, et al. Transcriptomics-based drug repositioning pipeline identifies therapeutic candidates for COVID-19. Scientific Reports 2021;11:12310.

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GisaidLa herramienta GISAID ha recibido 1,2 millones de secuencias de genoma del SARS-CoV-2, provenientes de 178 países. Ello ha sido crucial para estudiar los brotes y la aparición de variantes, un ejemplo de la nueva “epidemiología genómica”. Un comentario al respecto aparece en Maxmen A. One million coronavirus sequences: popular genome site hits mega milestone. Nature, 2021; doi: https://doi.org/10.1038/d41586-021-01069-w.

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CubanfungiEl análisis filogenético de muestras de hongos del género Aspergilo identificó las especies A. niger, A. flavus, A. fumigatus, y A. tubingensis como los más abundantes en los hogares de la capital cubana. Los detalles en Sánchez KC, Almaguer M, Duarte-Escalante E, Rojas TI, Frías-De-León MG, Reyes-Montes MR. Phylogenetic Identification, Diversity, and Richness of Aspergillus from Homes in Havana, Cuba. Microorganisms 2021;9(1):115.

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Genomics UKEl gobierno británico ha publicado el informe Genome UK: the future of healthcare, en el que declaran su intención de crear “el más avanzado ecosistema sanitario genómico del mundo”, donde la genómica mejore el bienestar físico y mental de su población y de millones de personas en el planeta. Read more on Gran Bretaña apuesta por la medicina genómica…

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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.