Un nuevo grupo de virus gigantes, denominado como Klosneuviruses, ha sido descubierto en datos metagenómicos. No parece que evolucionaran a partir de un ancestro celular sino de otros virus más pequeños. Puede leer el original en Schulz F, Yutin N, Ivanova NN, Ortega DR, Lee TK, Vierheilig J, et al. Giant viruses with an expanded complement of translation system components. Science 2017;356(6333):82-85.
Filed under Bioinformática, Filogenética, Patógenos by on . Comment.
TANTIGEN es una base de datos que ha catalogado más de mil péptidos derivados de 368 proteínas, que tienen al menos dos características comunes: están asociados a tumores malignos y son reconocidos en la interación HLA-célula T. Lea al respecto en Olsen LR, Tongchusak S, Lin H, Reinherz EL, Brusic V, Zhang GL. TANTIGEN: a comprehensive database of tumor T cell antigens. Cancer Immunol Immunother. 2017; doi: 10.1007/s00262-017-1978-y.
Filed under Bases de datos, Bioinformática, Cáncer by on . Comment.
El más reciente número de la revista Nucleic Acids Research, dedicado enteramente a las bases de datos biológicos, contiene 152 artículos, 54 de los cuales describen bases recién creadas. Puede revisar el texto completo de todos los trabajos en Nucleic Acids Research January 2017;45:D1.
Filed under Algoritmos, Bases de datos, Bioinformática, Publicaciones by on . Comment.
Los estudiantes muestran una actitud positiva hacia la bioinformática y su entorno de aprendizaje, por lo que esta debe enseñarse de manera integrada al currículo de materias de ciencia. Esos son los resultados de una investigación realizada en Israel, cuyos detalles pueden ser consultados en Machluf Y, Gelbart H, Ben-Dor S, Yarden A. Making authentic science accessible-the benefits and challenges of integrating bioinformatics into a high-school science curriculum. Brief Bioinform. 2017 Jan;18(1):145-159.
Filed under Bioinformática, Capacitación by on . Comment.
Cinco proteínas estructurales y dos no estructurales del virus Zika mostraron actividad citopática en un modelo de levadura: restricción de la proliferación celular, inducción de hipertrofia y activación del estrés oxidativo que lleva a la muerte celular. El reporte puede ser consultado en Li D, Poulsen M, Fenyvuesvolgyi C, Yashiroda Y, Yoshida M, Simard JM, et al. Characterization of cytopathic factors through genome-wide analysis of the Zika viral proteins in fission yeast. PNAS 2017;114(3):E376–E385.
Filed under Bioinformática, Patógenos by on . Comment.
Puede leer una aproximación a las potencialidades de la bioinformática en la integración de los datos derivados de la atención a pacientes y su aporte a la toma de decisiones clínicas, desde el diagnóstico hasta las intervenciones por el mayor bienestar, en el artículo Shameer K, Badgeley MA, Miotto R, Glicksberg BS, Morgan JW, Dudley JT. Translational bioinformatics in the era of real-time biomedical, health care and wellness data streams. Brief Bioinform. 2017 Jan;18(1):105-124.
Filed under Bioinformática, Edición del genoma, Epigenoma by on . Comment.
Pharos es una interfase para facilitar el hallazgo de información relevante que conduzca al desarrollo de fármacos a partir de la información disponible sobre familias de proteínas. Lea más en Nguyen DT, Mathias S, Bologa C, Brunak S, Fernandez N, Gaulton N, et al. Pharos: Collating protein information to shed light on the druggable genome. Nucl. Acids Res. 2016; doi: 10.1093/nar/gkw1072.
Filed under Bases de datos, Bioinformática, Tratamientos by on . Comment.
Virus Variation Resource es una plataforma para el trabajo con secuencias de siete grupos virales: influenza, dengue, del Nilo occidental, ébola, MERS, rotavirus A y zika. Sus características se resumen en Hatcher EL, Zhdanov SA, Bao Y, Blinkova O, Nawrocki EP, Ostapchuck Y, et al. Virus Variation Resource – improved response to emergent viral outbreaks. Nucl. Acids Res. (2016) doi: 10.1093/nar/gkw1065.
Filed under Bases de datos, Bioinformática, Patógenos by on . Comment.
Los 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.
Filed under Algoritmos, Bioinformática, Calidad, Cáncer by on . Comment.
El análisis de las secuencias genómicas de muestras de virus Ébola arroja luz sobre los orígenes, la evolución y la diseminación del agente durante el brote 2013-2016 en África. Lea los detalles en Holmes EC, Dudas G, Rambaut A, Andersen KG. The evolution of Ebola virus: Insights from the 2013–2016 epidemic. Nature 2016;538:193–200.
Filed under Bioinformática, Filogenética, Patógenos by on . Comment.
Disponible la versión digital del libro "Cuba indígena hoy: rostros y ADN"
(Nota en CubaDebate)
