Giving SBML support to ByoDyn

Report for the scientific stay at the California Institute of Technology during the summer of 2005. ByoDyn is a tool for simulating the dynamical expression of gene regulatory networks (GRNs) and for parameter estimation in uni- and multicellular models. A software support was carried out describing GRNs in the Systems Biology Markup Language (SBML). This one is a computer format for representing and storing computational models of biochemical pathways in software tools and databases. Supporting this format gives ByoDyn a wide range of possibilities to study the dynamical properties of multiple regulatory pathways.

GeneID in "Drosophila"

GeneID is a program to predict genes in anonymous genomic sequences designed with a hierarchical structure. In the first step, splice sites, and start and stop codons are predicted and scored along the sequence using position weight matrices (PWMs). In the second step, exons are built from the sites. Exons are scored as the sum of the scores of the defining sites, plus the log-likelihood ratio of a Markov model for coding DNA. In the last step, from the set of predicted exons, the gene structure is assembled, maximizing the sum of the scores of the assembled exons. In this paper we describe the obtention of PWMs for sites, and the Markov model of coding DNA in Drosophila melanogaster. We also compare other models of coding DNA with the Markov model. Finally, we present and discuss the results obtained when GeneID is used to predict genes in the Adh region. These results show that the accuracy of GeneID predictions compares currently with that of other existing tools but that GeneID is likely to be more efficient in terms of speed and memory usage.

Inference Models in DNA Computing

La computación molecular es una disciplina que se ocupa del diseño e implementación de dispositivos para el procesamiento de información sobre un sustrato biológico, como el ácido desoxirribonucleico (ADN), el ácido ribonucleico (ARN) o las proteínas. Desde que Watson y Crick descubrieron en los años cincuenta la estructura molecular del ADN en forma de doble hélice, se desencadenaron otros descubrimientos, como las enzimas de restricción o la reacción en cadena de la polimerasa (PCR), contribuyendo de manera determinante a la irrupción de la tecnología del ADN recombinante. Gracias a esta tecnología y al descenso vertiginoso de los precios de secuenciación y síntesis del ADN, la computación biomolecular pudo abandonar su concepción puramente teórica. El trabajo presentado por Adleman (1994) logró resolver un problema de computación NP-completo (El Problema del Camino de Hamilton dirigido) utilizando únicamente moléculas de ADN. La gran capacidad de procesamiento en paralelo ofrecida por las técnicas del ADN recombinante permitió a Adleman ser capaz de resolver dicho problema en tiempo polinómico, aunque a costa de un consumo exponencial de moléculas de ADN. Utilizando algoritmos de fuerza bruta similares al utilizado por Adleman se logró resolver otros problemas NP-completos, como por ejemplo el de Satisfacibilidad de Fórmulas Lógicas / SAT (Lipton, 1995). Pronto se comprendió que la computación biomolecular no podía competir en velocidad ni precisión con los ordenadores de silicio, por lo que su enfoque y objetivos se centraron en la resolución de problemas con aplicación biomédica (Simmel, 2007), dejando de lado la resolución de problemas clásicos de computación. Desde entonces se han propuesto diversos modelos de dispositivos biomoleculares que, de forma autónoma (sin necesidad de un bio-ingeniero realizando operaciones de laboratorio), son capaces de procesar como entrada un sustrato biológico y proporcionar una salida también en formato biológico: procesadores que aprovechan la extensión de la polimerasa (Hagiya et al., 1997), autómatas que funcionan con enzimas de restricción (Benenson et al., 2001) o con deoxiribozimas (Stojanovic et al., 2002), o circuitos de hibridación competitiva (Yurke et al., 2000). Esta tesis presenta un conjunto de modelos de dispositivos de ácidos nucleicos capaces de implementar diversas operaciones de computación lógica aprovechando técnicas de computación biomolecular (hibridación competitiva del ADN y reacciones enzimáticas) con aplicaciones en diagnóstico genético. El primer conjunto de modelos, presentados en el Capítulo 5 y publicados en Sainz de Murieta and Rodríguez-Patón (2012b), Rodríguez-Patón et al. (2010a) y Sainz de Murieta and Rodríguez-Patón (2010), define un tipo de biosensor que usa hebras simples de ADN para codificar reglas sencillas, como por ejemplo "SI hebra-ADN-1 Y hebra-ADN-2 presentes, ENTONCES enfermedad-B". Estas reglas interactúan con señales de entrada (ADN o ARN de cualquier tipo) para producir una señal de salida (también en forma de ácido nucleico). Dicha señal de salida representa un diagnóstico, que puede medirse mediante partículas fluorescentes técnicas FRET) o incluso ser un tratamiento administrado en respuesta a un conjunto de síntomas. El modelo presentado en el Capítulo 5, publicado en Rodríguez-Patón et al. (2011), es capaz de ejecutar cadenas de resolución sobre fórmulas lógicas en forma normal conjuntiva. Cada cláusula de una fórmula se codifica en una molécula de ADN. Cada proposición p se codifica asignándole una hebra simple de ADN, y la correspondiente hebra complementaria a la proposición ¬p. Las cláusulas se codifican incluyendo distintas proposiciones en la misma hebra de ADN. El modelo permite ejecutar programas lógicos de cláusulas Horn aplicando múltiples iteraciones de resolución en cascada, con el fin de implementar la función de un nanodispositivo autónomo programable. Esta técnica también puede emplearse para resolver SAP sin ayuda externa. El modelo presentado en el Capítulo 6 se ha publicado en publicado en Sainz de Murieta and Rodríguez-Patón (2012c), y el modelo presentado en el Capítulo 7 se ha publicado en (Sainz de Murieta and Rodríguez-Patón, 2013c). Aunque explotan métodos de computación biomolecular diferentes (hibridación competitiva de ADN en el Capítulo 6 frente a reacciones enzimáticas en el 7), ambos modelos son capaces de realizar inferencia Bayesiana. Funcionan tomando hebras simples de ADN como entrada, representando la presencia o la ausencia de un indicador molecular concreto (una evidencia). La probabilidad a priori de una enfermedad, así como la probabilidad condicionada de una señal (o síntoma) dada la enfermedad representan la base de conocimiento, y se codifican combinando distintas moléculas de ADN y sus concentraciones relativas. Cuando las moléculas de entrada interaccionan con las de la base de conocimiento, se liberan dos clases de hebras de ADN, cuya proporción relativa representa la aplicación del teorema de Bayes: la probabilidad condicionada de la enfermedad dada la señal (o síntoma). Todos estos dispositivos pueden verse como elementos básicos que, combinados modularmente, permiten la implementación de sistemas in vitro a partir de sensores de ADN, capaces de percibir y procesar señales biológicas. Este tipo de autómatas tienen en la actualidad una gran potencial, además de una gran repercusión científica. Un perfecto ejemplo fue la publicación de (Xie et al., 2011) en Science, presentando un autómata biomolecular de diagnóstico capaz de activar selectivamente el proceso de apoptosis en células cancerígenas sin afectar a células sanas.

Structuring research methods and data with the research object model: genomics workflows as a case study

Background: One of the main challenges for biomedical research lies in the computer-assisted integrative study of large and increasingly complex combinations of data in order to understand molecular mechanisms. The preservation of the materials and methods of such computational experiments with clear annotations is essential for understanding an experiment, and this is increasingly recognized in the bioinformatics community. Our assumption is that offering means of digital, structured aggregation and annotation of the objects of an experiment will provide necessary meta-data for a scientist to understand and recreate the results of an experiment. To support this we explored a model for the semantic description of a workflow-centric Research Object (RO), where an RO is defined as a resource that aggregates other resources, e.g., datasets, software, spreadsheets, text, etc. We applied this model to a case study where we analysed human metabolite variation by workflows. Results: We present the application of the workflow-centric RO model for our bioinformatics case study. Three workflows were produced following recently defined Best Practices for workflow design. By modelling the experiment as an RO, we were able to automatically query the experiment and answer questions such as “which particular data was input to a particular workflow to test a particular hypothesis?”, and “which particular conclusions were drawn from a particular workflow?”. Conclusions: Applying a workflow-centric RO model to aggregate and annotate the resources used in a bioinformatics experiment, allowed us to retrieve the conclusions of the experiment in the context of the driving hypothesis, the executed workflows and their input data. The RO model is an extendable reference model that can be used by other systems as well.

Quiz: um questionário eletrônico para autoavaliação e aprendizagem em genética e biologia molecular

O conhecimento sobre temas de Genética e Biologia Molecular, nos últimos anos, vem crescendo de maneira exponencial, demandando constante atualização, principalmente se considerarmos que, ao final do período de graduação, muito desse conhecimento está desatualizado. O Quiz de Genética e Biologia Molecular (GBM) foi proposto como nova ferramenta de ensino para complementar a abordagem dessa temática no ensino de ciências da saúde. Elaborado por alunos dos cursos de Medicina e Sistemas de Informação do UniFOA orientados pelos professores, o Quiz foi aplicado e avaliado por 159 alunos do terceiro período de Medicina. Os resultados mostraram excelente aceitação pelos alunos submetidos à ferramenta, apontando principalmente um aumento de interesse nos temas abordados e a possibilidade de reconhecimento das deficiências específicas de subtemas de cada aluno, facilitando correções no processo de aprendizagem. O Quiz surge como um novo instrumento didático que será atualizado e direcionado para as deficiências encontradas pelos alunos e ofertado de maneira presencial ou a distância

Do real ao virtual : novas possibilidades das práticas pedagógicas nos laboratórios de informática

A presente dissertação problematiza as práticas pedagógicas desenvolvidas nos laboratórios de informática, abordando a utilização das tecnologias digitais no Ensino Fundamental a partir da visão de um grupo de professores. Este estudo faz parte da linha de pesquisa Informática na Educação do Programa de Pós-Graduação em Educação da Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Esta investigação teve como objetivo oportunizar momentos de análise, reflexão e reconstrução de novas possibilidades nas práticas pedagógicas, através de um processo coletivo e individual, de discussões, intervenções e reflexão sobre a ação. Os pressupostos teóricos, que deram sustentação a este estudo, encontram seus fundamentos na Epistemologia Genética de Jean Piaget e nas pesquisas desenvolvidas sobre a formação de professores e uso de AVA na educação. O estudo desenvolveu-se a partir de uma formação de professores mediada pelo ambiente virtual de aprendizagem ROODA, (Rede cOOperativa de Aprendizagem). Os dados foram coletados de junho a agosto de 2004, a partir das produções publicadas nos recursos do ambiente virtual de aprendizagem e de um questionário. A análise dos dados teve seu foco em duas categorias, as quais enfatizaram as perturbações (ocorridas durante o processo de questionamento das ações desenvolvidas) e a abertura de novos possíveis (possibilidades construídas a partir do processo de ação-reflexão-ação). Os resultados gerais da pesquisa mostram a importância de um processo de formação voltado para a compreensão e o desenvolvimento de novas possibilidades cognitivas e pedagógicas no uso das tecnologias digitais na educação.

Programación genética guiada por gramáticas

Este trabajo fin de grado, presenta una herramienta para experimentar con técnicas de la Programación Genética Guiada por Gramáticas. La mayor parte de los trabajos realizados hasta el momento en esta área, son demasiado restrictivos, ya que trabajan con gramáticas, y funciones fitness predefinidas dentro de las propias herramientas, por lo que solo son útiles sobre un único problema. Este trabajo se plantea el objetivo de presentar una herramienta mediante la cual todos los parámetros, gramáticas, individuos y funciones fitness, sean parametrizables. Es decir, una herramienta de carácter general, valida para cualquier tipo de problema que sea representable mediante una gramática libre de contexto. Para abordad el objetivo principal propuesto, se plantea un mecanismo para construir el árbol de derivación de los individuos de acuerdo a una gramática libre de contexto, y a partir de ahí, aplicar una serie de operadores genéticos guiados por gramáticas para ofrecer un resultado final, de acuerdo a una función fitness, que el usuario puede seleccionar antes de realizar la ejecución. La herramienta, también propone una medida de similitud entre los individuos pertenecientes a una determinada generación, que permite comparar los individuos desde el punto de vista de la información semántica que contienen. Con el objetivo de validar el trabajo realizado, se ha probado la herramienta con una gramática libre de contexto ya predefinida, y se exponen numerosos tipos de resultados de acuerdo a distintos parámetros de la aplicación, así como su comparación, para poder estudiar la velocidad e convergencia de los mismos. ---ABSTRACT---This final project presents a tool for working with algorithms related to Genetic Grammar Guided Programming. Most of the work done so far in this area is too restrictive, since they only work with predefined grammars, and fitness functions built within the tools themselves, so they are only useful on a single problem. The main objective of this tool is that all parameters, grammars, individuals and fitness functions, are can be easily modified thought the interface. In other words, a general tool valid for any type of problem that can be represented by a context-free grammar. To address the main objective proposed, the tool provides a mechanism to build the derivation tree of individuals according to a context-free grammar, and from there, applying a series of grammar guided genetic operators to deliver a final result, according to a fitness function, which the user can select before execution. The tool also offers a measure of similarity between individuals belonging to a certain generation, allowing comparison of individuals from the point of view of semantic information they contain. In order to validate the work done, the tool has been tested with a context-free grammar previously defined, and numerous types test have been run with different parameters of the application. The results are compared according to their speed convergence

Creación de una base de datos para almacenar datos de secuenciación genética y su integración con BLAST

Este Trabajo de Fin de Grado (TFG) consiste en el diseño y el desarrollo de una base de datos para almacenar datos de secuenciación genética. Además, también será necesario poder utilizar la herramienta BLAST, que está formada por un conjunto de programas para buscar por similitud y alinear secuencias, con los datos que se encuentran almacenados en dicha base de datos.---ABSTRACT---The aim of this Bachelor’s Thesis is to design and develop a database to store data of genetic sequences. Furthermore, it will be necessary to use BLAST, which is a suite of programs to search and match similarities sequences into a database.

Diseño y desarrollo de un modelo booleano probabilístico de regulación genética en el simulador de colonias bacterianas GRO

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.

Sintonia automática de controladores PID: uma abordagem neuro - genética

Dissertação de dout. em Electrónica e Computação, Faculdade de Ciências e Tecnologia, Univ. do Algarve, 2004

Implementação de algoritmo para avaliação genética de grandes populações de animais de interesse agropecuário.

Apresentamos uma versão inicial da solução em desenvolvimento para estimação dos efeitos desejados através do modelo animal univariado, utilizando duas abordagens distintas para a obtenção do melhor estimador linear não viesado (BLUP) dos parâmetros do modelo.

Anomalias dentárias associadas: o ortodontista decodificando a genética que rege os distúrbios de desenvolvimento dentário

O presente trabalho versa sobre o diagnóstico e a abordagem ortodôntica das anomalias dentárias, enfatizando os aspectos etiológicos que definem tais irregularidades de desenvolvimento. Parece existir uma inter-relação genética na determinação de algumas dessas anomalias, considerando-se a alta frequência de associações. Um mesmo defeito genético pode originar diferentes manifestações fenotípicas, incluindo agenesias, microdontias, ectopias e atraso no desenvolvimento dentário. As implicações clínicas das anomalias dentárias associadas são muito relevantes, uma vez que o diagnóstico precoce de uma determinada anomalia dentária pode alertar o clínico sobre a possibilidade de desenvolvimento de outras anomalias associadas no mesmo paciente ou em outros membros da família, permitindo a intervenção ortodôntica em época oportuna.

Inclusão da epistasia em modelo de avaliação genética de bovinos de corte compostos

Dados de bovinos compostos foram analisados para avaliar o efeito da epistasia nos modelos de avaliação genética. As características analisadas foram os pesos aos 205 (P205) e 390 dias (P390) e perímetro escrotal aos 390 dias (PE390). As análises foram realizadas pela metodologia de máxima verossimilhança considerando-se dois modelos: o modelo 1 incluiu como covariáveis os efeitos aditivos diretos e maternos, e os não aditivos das heterozigoses para os efeitos diretos e para o materno total, e o modelo 2 considerou também o efeito direto de epistasia. Para comparação dos modelos, foram utilizados o critério de informação de Akaike (AIC) e o critério de informação Bayesiano de Schwartz (BIC), e o teste de razão de verossimilhança. A inclusão da epistasia no modelo de avaliação genética pouco alterou as estimativas de componentes de (co)variâncias genéticas aditivas e, consequentemente, as herdabilidades. O teste de verossimilhança e o critério de Akaike sugeriram que o modelo 2, que inclui a epistasia, apresentou maior aderência aos dados para todas as características analisadas. O critério BIC indicou este modelo como o melhor apenas para P205. Para análise genética dessa população, o modelo que considerou o efeito de epistasia foi o mais adequado.

Avaliação genética multirracial para ganho de peso pré-desmama em bovinos de uma população composta

Objetivou-se neste trabalho estudar modelos com efeitos não-aditivos diretos e maternos em uma população composta em clima tropical, tentando minimizar esses efeitos para obtenção dos valores genéticos dos animais avaliados. Foram utilizados dados de animais de uma população composta, por meio da comparação de três modelos que incluíram os efeitos fixos de grupo contemporâneo, ordem de parto e heterose direta e materna e os efeitos aleatórios de efeito genético aditivo direto e materno. As análises foram realizadas em duas etapas; na primeira foram estudadas as estimativas dos efeitos raciais e de heterose individual e materna e na segunda etapa, calculadas as variâncias, herdabilidades e os valores genéticos dos animais. O efeito materno, quando não foi considerado no modelo, pareceu superestimar o efeito aditivo racial. Os efeitos aditivos raciais, racial materno e de heterose individual e materna influenciaram significativamente o ganho médio diário no pré-desmame, obtendo-se diferentes estimativas entre os tipos biológicos. Considerando o arquivo de dados corrigidos para os efeitos não-aditivos diretos e maternos, as herdabilidades direta e materna foram de 0,22 e 0,20, respectivamente. Os efeitos racial materno e de heterose individual e materna foram importantes fontes de variação para o ganho médio diário no pré-desmame e devem ser considerados durante a avaliação genética de uma população multirracial.