Bioinformática funcional y su aplicación en genómica, proteogenómica y reposicionamiento de fármacos

Resumen

Las principales ciencias ómicas desarrolladas en los últimos años son la Genómica, la Transcriptómica, la Proteómica y la Metabolómica. Estas disciplinas se basan en el análisis de un gran volumen de datos, y para ello se valen de la Bioinformática y de técnicas rápidas y automatizadas de alto rendimiento. En esta Tesis doctoral se han desarrollado y aplicado métodos bioinformáticos para el análisis de datos biológicos procedentes de diversas plataformas, así como su integración y aplicación para obtener una visión global de los genes, proteínas y procesos biológicos alterados. Estos métodos se han utilizado tanto con datos procedentes de diferentes laboratorios como datos existentes en repositorios públicos y cada método en un contexto biológico diferente. La primera metodología desarrollada en esta tesis consistió en un flujo de trabajo para el análisis de datos transcriptómicos e integración de datos biológicos. Para ello se estableció un flujo de análisis para experimentos de RNA-seq con el que se obtuvieron umbrales de expresión de genes. A continuación, los resultados obtenidos se integraron a datos biológicos procedentes de diferentes bases de datos, y así se estudió y se evaluó el interactoma obteniendo una visión global y específica de su funcionalidad. Mediante la utilización de esta metodología se obtuvo una lista de rutas metabólicas y genes de interés que serán validados. Con la segunda metodología descrita se desarrolló una herramienta web para el reposicionamiento de fármacos que permite comparar perfiles de expresión génica para encontrar condiciones que producen fenotipos similares o antagónicos susceptibles de estar relacionados con el proceso buscado. La metodología empleada, procesa y analiza los experimentos transcriptómicos de las bases de datos GEO, Connectivity Map y Drug Matrix y genera perfiles de expresión asociados a fármacos, compuestos, enfermedades y/o expertos. En la tercera y última metodología empleada se buscaba identificar SNV, INDELS y nuevas uniones en C. albicans. Con esta se desarrolló una herramienta para generar bases de datos con información procedente de experimentos de RNA-seq para realizar las búsquedas por espectrometría de masas, y así identificar estas variaciones. El resultado de la búsqueda consistió en 11 nuevos péptidos de proteínas diferentes. Esta Tesis doctoral aborda diferentes aspectos de la bioinformática funcional desarrollando una serie de metodologías y herramientas que constituyen un marco de trabajo para la investigación con datos ómicos permitiendo obtener información de interés a partir de datos biológicos. Si bien es cierto que estos trabajos representan problemas distintos y en contextos experimentales diferentes, es también importante destacar que la solución a los mismos tiene un hilo conductor común, que son las técnicas experimentales, las herramientas bioinformáticas y las metodologías de integración. Una de la enseñanza de este trabajo es que no existe una única aproximación a todos los problemas que encontramos en cualquier laboratorio de biología molecular y es necesario desarrollar y aplicar las metodologías existentes a los problemas específicos, además de generar metodologías nuevas que le integren. Palabras clave: Bioinformática, Genómica, Transcriptómica, Proteómica, Reposicionamiento de Fármacos, C. albicans, Células madre.