LA BIOINFORMÁTICA ES LA CIENCIA QUE UTILIZA UNA COMBINACION DE LAS TECNOLOGIAS DE LA

, COMPUTACION LAS CIENCIAS DE LA INFORMACION Y EL CONOCIMIENTO

, , BIOLOGICO PARA COLECCIONAR, , ALMACENAR RELACIONAR MODELAR

.E INTERPRETAR DATOS BIOLOGICOS

DEFINICIONES DEL NIH (2000)DEFINICIONES DEL NIH (2000)

BIOINFORMATICA BIOLOGIA COMPUTACIONAL

Investigación, desarrollo o aplicación de herramientas y enfoques computacionales, para expandir el uso de datos biológicos, médicos conductuales o de salud; incluyendo la adquisición, almacenamiento, organización, archivo, análisis o visualización de los datos.

El desarrollo y aplicación de métodos de análisis de datos y métodos teóricos, modelación matemática y técnicas de simulación computacional, para el estudio de sistemas biológicos, conductuales y sociales.

NO ES BIOINFORMATICA

Algoritmos Geneticos• Son llamados así porque se inspiran

en la evolución biológica y su base genético-molecular. Estos algoritmos hacen evolucionar una población de individuos sometiéndola a acciones aleatorias semejantes a las que actúan en la evolución biológica (mutaciones y recombinaciones genéticas), así como también a una selección de acuerdo con algún criterio, en función del cual se decide cuáles son los individuos más adaptados, que sobreviven, y cuáles los menos aptos, que son descartados.

Redes Neuronales• La clase de problemas que mejor se

resuelven con las redes neuronales son los mismos que el ser humano resuelve mejor: Asociación, evaluación, y reconocimiento de patrones. Las redes neuronales son perfectas para problemas que son muy difíciles de calcular pero que no requieren de respuestas perfectas, sólo respuestas rápidas y buenas. Tal y como acontece con el escenario bursátil en el que se quiere saber ¿compro?, ¿vendo?, ¿mantengo?, o en el reconocimiento cuando se desea saber ¿se parece? ¿es el mismo pero tienen una ligera modificación?

Un Algoritmo es una serie de pasos organizados que describe el proceso que se debe seguir, para dar solución a un problema específico.

1600 S.XVII

PascalLa Pascalina

La Calculadora UniversalLeibniz

1700 S.XVIII

Lamarck

Linneo

1800 S.XIX

Darwin Mendel

1950 S.XX

ENIAC

V. Neumann y la EDVAC

Mauchly y Eckert

1950 S.XX

Rosalind Franklin y la difracciónDe rayos X

Watson y Crick

1969

Gran capacidad de cómputo

Ya tenemos la posibilidad de simular sistemas bien complejos.

Supercomputadora Cluster de computadoras

genoma

Célula cromosomas

genes los genes

contienen instrucciones para hacer proteínas ADN

proteínas

las proteínas actúan solas o en complejos para realizar las funciones celulares

ADN ADN

ARN

PROTEÍNAS

BASES MOLECULARESDE LA VIDA

Humanos30,000 genes

GENOMAS

Chimpancé30,000 genes

A. thaliana25,000 genes

Ratón30,000 genes

C. elegans19,000 genes

D. melanogaster13,000 genes

95% idéntico

70%

20%

60%

De 289 geneshumanos implicados enenfermedades,hay 177cercanamentesimilares a los genes deDrosophila.

Entre una persona y otra el ADN solo difiere en 0.2%

El genoma de un organismo es el juego completo de ADN. La planificación del Proyecto Genoma Humano se inició en

1986, previsto para el 2007. En Junio de 2000 se presentó el 90% del borrador con la secuenciación de unos 30,000 genes y 3 mil millones de pares de bases (pb). Los genes son secuencias específicas de bases que codifican instrucciones para hacer proteínas. Los genes son un 2% del genoma humano.

IDENTIDAD GENÉTICA

Tecnología del ADN

““OMICS”OMICS”

GENOMAGENOMA

A

X

B

C

E

TRANSCRIPTOMATRANSCRIPTOMA

PROTEOMAPROTEOMA

METABOLOMAMETABOLOMA

FISIOMA (órganos)FISIOMA (órganos)

FENOMA (fenotipos)FENOMA (fenotipos)

NUMEROS PARA PENSAR:NUMEROS PARA PENSAR:

•Moléculas orgánicas conocidas ⇒ 107

•Especies de seres vivos ⇒ 106 millones (108)

•Genes en el Genoma Humano ⇒ 34 000

•“Espacio de Estados” del genoma ⇒ 234 000 = 1010 000 (!)•Proteínas de una célula ⇒ 100 000

•Anticuerpos diferentes en un individuo ⇒ 108

•Anticuerpos diferentes posibles ⇒ 1030

•Proteínas existentes en la biosfera ⇒ 108 x 105 = 1013

•Proteínas (100aa) posibles con 20aa = 20100 ≅ 10130

•Neuronas en el cerebro ⇒ 1011

•Conexiones inter-neuronales ⇒ 1015

•Moléculas de Hidrógeno en el universo conocido ⇒ 1060

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/mapview/map_search.cgi?taxid=9606&build=previous

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/COG/

REDUNDANCIA, DEGENERACION y ROBUSTEZREDUNDANCIA, DEGENERACION y ROBUSTEZ

From: D.Hanahan and R.A.WeinbergTHE HALLMARKS OF CANCERCell, Vol 10:57 (2000)

[[Image:Anaconda_jaune_34.JPG|thumb|right|''Eunectes notaeus'' (yellow anaconda)]]

== Taxonavigation =={{Boinae}}Genus: ''[[Eunectes]]''<br>Species: {{sp|E|unectes|beniensis}} {{sp|E|unectes|deschauenseei}} {{sp|E|unectes|murinus}} {{splast|E|unectes|notaeus}}

==Name==''Eunectes'' [[Wagler]], 1830

== References ==* {{NRDB genus|genus=Eunectes|date=8 Mar|year=2008}}

==Vernacular names=={{VN|de=Anakondas|en=Anacondas|es=Anaconda|fi=Anakondat|fr=Anaconda|it=Anaconda|ja= アナコンダ |nl=Anaconda|no=Anakonda|pt=Anaconda|sv=Anakonda}}

*[[ar:أناكوندا[[*[[da:Anakonda]]*[[de:Anakondas]]*[[en:Anaconda]]*[[es:Anaconda]]*[[fa:آناکوندا[[*[[fr:Anaconda (animal)]]*[[ko: 아나콘다 ]]*[[he:אנאקונדה[[