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23/08/08 Introducción a la BioinformáticaIntroducción a la Bioinformática 1

Ejemplos de uso de la Bioinformática

1. Clasificación de un hongo, comparando una secuencia suya con las de una base de datos para determinar si las hay similares

2. Visualización de estructuras moleculares en tres dimensiones

3. Introducción al análisis de secuencias

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Ejemplo 1: Identificación de un hongo

• Unos investigadores han detectado una infección fúngica en un cultivo agrario.

• En caso de duda en la identificación directa (crecimiento lento del hongo, características morfológicas similares entre varias especies, etc.) se puede plantear la alternativa siguiente:– Secuenciar un fragmento del ADN del hongo– Buscar en bases de datos moleculares intentando

encontrar la misma secuencia o una lo más similar posible (“DB homology search”)

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Ej. 1.1 Secuencia característica

• Obtenemos la secuencia siguiente• gtttacgctctacaaccctttgtgaacatacctacaactgttgcttcggcgggtagggtctccgcgaccctcccggcctcccgcctccgggcgggtcggcgcccgccggaggataaccaaactctgatttaacgacgtttcttctgagtggtacaagcaaataatcaaaacttttaacaaccggatctcttggttctggcatcgatgaagaacgcagcgaaatgcgataagtaatgtgaat

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1. Vía internet accedemos al EBI: European Bioinformatics Institute

2. Aquí escogemos la opción “Tools” y 1. Seleccionamos Fasta3 2. Seleccionamos en DATABASES :

Nucleic ACIDS , FUNGI

3. Enganchamos la secuencia y hacemos la consulta

3. Obtendremos un listado de especies ordenado de mayor a menor similitud

Ej. 1.2 Búsqueda de la secuencia en una base de datos

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i) Vamos a la Web del EBI

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ii) Escogemos la opción Tools

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iii) En Tools seleccionamos FASTA3

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iv) la opción DATABASES NUCLEIC ACIDS, FUNGI

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v) Enganchamos la secuencia en el cuadro inferiory ejecutar (Run FASTA 3)

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v) Resultados de la búsqueda

• FASTA searches a protein or DNA sequence data bank• version 3.3t09 May 18, 2001• Please cite:• W.R. Pearson & D.J. Lipman PNAS (1988) 85:2444-2448

• @:1-: 241 nt• • vs EMBL Fungi library• searching /ebi/services/idata/v225/fastadb/em_fun library

• 104701680 residues in 66478 sequences• statistics extrapolated from 60000 to 61164 sequences• Expectation_n fit: rho(ln(x))= -1.2290+/-0.000361; mu= 72.1313+/- 0.026• mean_var=907.6270+/-295.007, 0's: 68 Z-trim: 4246 B-trim: 15652 in 3/79• Lambda= 0.0426

• FASTA (3.39 May 2001) function [optimized, +5/-4 matrix (5:-4)] ktup: 6• join: 48, opt: 33, gap-pen: -16/ -4, width: 16• Scan time: 3.180• The best scores are: opt bits E(61164)• EM_FUN:CGL301988 AJ301988.1 Colletotrichum glo (1484) [f] 1184 88 5.7e-17• EM_FUN:AF090855 AF090855.1 Colletotrichum gloe ( 500) [f] 1205 88 7.3e-17• EM_FUN:CGL301986 AJ301986.1 Colletotrichum glo (1484) [f] 1166 87 1.2e-16• EM_FUN:CGL301908 AJ301908.1 Colletotrichum glo (2868) [f] 1148 87 1.3e-16• EM_FUN:CGL301909 AJ301909.1 Colletotrichum glo (2868) [f] 1148 87 1.3e-16• EM_FUN:CGL301907 AJ301907.1 Colletotrichum glo (2867) [f] 1148 87 1.3e-16• EM_FUN:CGL301919 AJ301919.1 Colletotrichum glo (1171) [f] 1166 87 1.6e-16• EM_FUN:CGL301977 AJ301977.1 Colletotrichum glo (1876) [f] 1148 86 2e-16• EM_FUN:CFR301912 AJ301912.1 Colletotrichum fra (2870) [f] 1137 86 2.1e-16

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Ejemplo 2: Visualización de estructuras moleculares

• RASMOL es un programa para visualizar estructuras moleculares en tres dimensiones

• Haciendo click aquí podéis acceder a una guía rápida del programa desde donde podréis descargarlo, instalarlo y ejecutarlo con facilidad

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Ejemplo 3: Introducción práctica al análisis de secuencias

• Haciendo click aquí se accede al Bioinformatics Web Practical del servicio de Bioinformática de la Universidad de Manchester (UMBER)

• El objetivo de este tutorial es– Dar un vistazo a algunos recursos bioinformáticos

existentes en Internet– Adquirir una primera idea sobre que es el análisis de

secuencias

• A continuación podéis ver algunas de las pantallas que aparecerán

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Enganchamos una secuencia al traductor

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Traducción de la secuencia y búsqueda en OWL

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La secuencia ha sido identificada