942 resultados para Grão-de-bico
Resumo:
Los conjuntos bacterianos son sistemas dinámicos difíciles de modelar debido a que las bacterias colaboran e intercambian información entre sí. Estos microorganismos procariotas pueden tomar decisiones por mayoría e intercambiar información genética importante que, por ejemplo, las haga resistentes a un antibiótico. El proceso de conjugación consiste en el intercambio de un plásmido de una bacteria con otra, permitiendo así que se transfieran propiedades. Estudios recientes han demostrado que estos plásmidos pueden ser reprogramados artificialmente para que la bacteria que lo contenga realice una función específica [1]. Entre la multitud de aplicaciones que supone esta idea, el proyecto europeo PLASWIRES está intentando demostrar que es posible usar organismos vivos como computadores distribuidos en paralelo y plásmidos como conexión entre ellos mediante conjugación. Por tanto, mediante una correcta programación de un plásmido, se puede conseguir, por ejemplo, hacer que una colonia de bacterias haga la función de un antibiótico o detecte otros plásmidos peligrosos en bacterias virulentas. El proceso experimental para demostrar esta idea puede llegar a ser algo lento y tedioso, por lo que es necesario el uso de simuladores que predigan su comportamiento. Debido a que el proyecto PLASWIRES se basa en la conjugación bacteriana, surge la necesidad de un simulador que reproduzca esta operación. El presente trabajo surge debido a la deficiencia del simulador GRO para reproducir la conjugación. En este documento se detallan las modificaciones necesarias para que GRO pueda representar este proceso, así como analizar los datos obtenidos e intentar ajustar el modelo a los datos obtenidos por el Instituto de Biomedicina y Biotecnología de Cantabria (IBBTEC). ---ABSTRACT---Bacterial colonies are dynamical systems difficult to model because bacteria collaborate and exchange information with each other. These prokaryotic organisms can make decisions by majority and exchange important genetic information, for example, make them resistant to an antibiotic. The conjugation process is the exchange of a plasmid from one bacterium to another, allowing both to have the same properties. Recent studies have shown that these plasmids can be artificially reprogrammed to make the bacteria that contain it to perform a specific function [1]. Among the multitude of applications involved in this idea, the European project PLASWIRES is attempting to prove that it is possible to use living organisms as parallel and distributed computers with plasmids acting as connectors between them through conjugation. Thus, by properly programming a plasmid, you can get a colony of bacteria that work as an antibiotic or detect hazardous plasmids in virulent bacteria. The experimental process to prove this idea can be slow and tedious, so the use of simulators to predict their behavior is required. Since PLASWIRES project is based on bacterial conjugation, a simulator that can reproduce this operation is required. This work arises due to the absence of the conjugation process in the simulator GRO. This document details the changes made to GRO to represent this process, analyze the data and try to adjust the model to the data obtained by the Institute of Biomedicine and Biotechnology of Cantabria ( IBBTEC ). This project has two main objectives, the first is to add the functionality of intercellular communication by conjugation to the simulator GRO, and the second is to use the experimental data obtained by the IBBTEC. To do this, the following points should be followed: • Study of conjugation biology as a mechanism of intercellular communication. • Design and implementation of the algorithm that simulates conjugation. • Experimental validation and model adjust to the experimental data on rates of conjugation and bacterial growth.
Resumo:
Resulta interesante comprender como microorganismos sencillos como la bacteria Escherichia coli poseen mecanismos no tan simples para responder al entorno en el que está gestionada por complicadas redes de regulación formadas por genes y proteínas, donde cada elemento de la red genética debe tomar parte en armonía, en el momento justo y la cantidad adecuada para dar lugar a la respuesta celular apropiada. La biología sintética es un nuevo área de la biología y la tecnología que fusiona la biolog ía molecular, la ingeniería genética y las herramientas computacionales, para crear sistemas biológicos con funcionalidades novedosas. Los sistemas creados sintéticamente son ya una realidad, y cada vez se acumulan más trabajos alrededor del mundo que muestran su factibilidad. En este campo no solo se hacen pequeñas modificaciones en la información genética, sino que también se diseñan, manipulan e introducen circuitos genéticos a los organismos. Actualmente, se hace un gran esfuerzo para construir circuitos genéticos formados por numerosos genes y caracterizar la interacción de los mismos con otras moléculas, su regulaci ón, expresión y funcionalidad en diferentes organismos. La mayoría de los proyectos de biología sintética que se han desarrollado hasta ahora, se basan en el conocimiento actual del funcionamiento de los organismos vivos. Sin embargo, la información es numerosa y creciente, por lo que se requiere de herramientas computacionales y matem áticas para integrar y hacer manejable esta gran cantidad de información. El simulador de colonias bacterianas GRO posee la capacidad de representar las dinámicas más simples del comportamiento celular, tales como crecimiento, división y comunicación intercelular mediante conjugación, pero carece de la capacidad de simular el comportamiento de la colonia en presencia de un circuito genético. Para ello, se ha creado un nuevo módulo de regulación genética que maneja las interaciones entre genes y proteínas de cada célula ejecutando respuestas celulares específicas. Dado que en la mayoría de los experimentos intervienen colonias del orden de 105 individuos, es necesario un módulo de regulación genética simplificado que permita representar de la forma más precisa posible este proceso en colonias de tales magnitudes. El módulo genético integrado en GRO se basa en una red booleana, en la que un gen puede transitar entre dos estados, on (expresado) o off (reprimido), y cuya transición viene dada por una serie de reglas lógicas.---ABSTRACT---It is interesting to understand how simple organisms such as Escherichia coli do not have simple mechanisms to respond to the environment in which they find themselves. This response is managed by complicated regulatory networks formed by genes and proteins, where each element of the genetic network should take part in harmony, at the right time and with the right amount to give rise to the appropriate cellular response. Synthetic biology is a new area of biology and technology that combines molecular biology, genetic engineering and computational tools to create biological systems with novel features. The synthetically created systems are already a reality, and increasingly accumulate work around the world showing their feasibility. In this field not only minor changes are made in the genetic information but also genetic circuits designed, manipulated and introduced into the organisms. Currently, it takes great effort to build genetic circuits formed by numerous genes and characterize their interaction with other molecules, their regulation, their expression and their function in different organisms. Most synthetic biology projects that have been developed so far are based on the current knowledge of the functioning of living organisms. However, there is a lot of information and it keeps accumulating, so it requires computational and mathematical tools to integrate and manage this wealth of information. The bacterial colonies simulator, GRO, has the ability to represent the simplest dynamics of cell behavior, such as growth, division and intercellular communication by conjugation, but lacks the ability to simulate the behavior of the colony in the presence of a genetic circuit. To this end, a new genetic regulation module that handles interactions between genes and proteins for each cell running specific cellular responses has been created. Since most experiments involve colonies of about 105 individuals, a simplified genetic module which represent cell dynamics as accurately and simply as possible is needed. The integrated genetic GRO module is based on a Boolean network, in which a gene can be in either of two states, on (expressed) or off (repressed), and whose transition is given by a set of logical rules.
Resumo:
Hace no más de una década que empezó a escucharse el término biología sintética. Este área de estudio emergente consiste en la ingeniería y programación de sistemas biológicos, tratando la biología como una tecnología programable a la que aplican los principios y metodologías de la ingeniería, con el fin de crear nuevas funcionalidades genéticas desde cero, procurando asÍ algún beneficio como por ejemplo, programar células bacterianas para producir biocombustibles. Sin embargo, para la creación de dichas funcionalidades es necesario conocer bien al organismo sobre el que se van a implantar. Por este motivo, los biólogos sintéticos emplean bacterias en sus estudios, ya que es la forma de vida más simple, está presente en prácticamente todos los nichos ecológicos, desempeña algunas de las funcionalidades vitales para los humanos y lo mas importante, se conoce prácticamente todo su material genético. Los experimentos son costosos en tiempo y dinero, siendo necesaria la ayuda de herramientas que faciliten esta labor, los simuladores. En PLASWIRES, proyecto europeo de biología sintética en el que se engloba este este trabajo, el simulador empleado es GRO. Sin embargo, en GRO el crecimiento de las bacterias ocurre de forma exponencial y sin restricciones, generando comportamientos poco realistas. Por ello, se ha considerado relevante en biología sintética, y en el simulador GRO en particular, disponer de un modelo de crecimiento bacteriano dependiente de los nutrientes. El desarrollo de este trabajo se centra en la implementación de un módulo de consumo de nutrientes en colonias de bacterias simuladas con GRO, introduciendo así la limitación de nutrientes y evitanto que las bacterias crezcan exponencialmente. Se han introducido nutrientes en el medio y la capacidad de consumirlos, con el objetivo de obtener un crecimiento ajustado al que ocurre en la naturaleza. Además, se ha desarrollado en GRO una nueva función de adquisición de volumen, que condiciona el volumen adquirido por cada bacteria en función de los nutrientes. La implentación de las dos aportaciones presentadas ha supuesto la adición de funcionalidad extra a GRO, convirtiéndolo en el único simulador de bacterias que tiene en cuenta el crecimiento bacteriano dependiente de nutrientes.---ABSTRACT---It has been in this last decade that the synthetic biology term began to be heard. This emergent area of study consists in the engineering and programming of biological systems, dealing with biology as a programable technology in which the engineering principles and methodologies are applied in order to create novel genetic functinalities from scratch, obtaining some advatages such as programmed bacteria in order to produce biofuels. However, to create this functionalities, it is necessary to know well the organisms in which they are going to be implemented. For this reason, synthetic biology researchers use bacteria, because it is the simplest life form, it can be found in almost all the ecological niche, it does some vital function to humans and, most important, almost all of its genetic information is known. Experiments are expensive in time and money, making it necessary to use tools to ease this task: the simulators. In PLASWIRES, the european synthetic biology project in which this work is included, the simulator used is GRO. However, the bacterial growth in GRO is exponential and it does not have restrictions, generating unrealistic behaviours. Therefore, it has been considered relevant in synthetic biology, and in a particular way in GRO, to provide a bacterial growth model dependent on nutrient. This work focuses on the implementation of a nutrient consumption module in bacteria colonies simulated with GRO, introducing a nuntrient limitation and avoiding the bacteria exponential growth. The module introduces nutrients and the capacity for bacteria to consume them, aiming to obtain realistic growth simulations that fit the observations made in nature. Moreover, an adquisition volumen function has been developed in GRO, determining the volumen depending on nutrients. This two contributions make GRO the only bacteria simulator that computes growth depending on nutrients