Sesión de oct. 6 del 2015: Taller de predicción de operones en bacterias

El propósito del seminario será discutir las estrategias de predicción de operones para bacterias. En particular la utilizada en el predictor de operones ‘predictor Operon’:

http://operons.ibt.unam.mx/OperonPredictor/

Blanca Taboada, Cristina Verde and Enrique Merino. “High accuracy operon prediction method based on STRING database scores” 2010. Nucleic Acids Research. 38:12.

La predicción de operones para bacterias inicio con modelos probabilisticos muy sencillos que básicamente consideran las distancias intergénicas [Salgado et al. 2000]. La tendencia es que los genes que están organizados en operones tienen distancias intergénicas menores entre genes a diferencia de los genes que se encuentran contiguos pero en unidades transcripcionales diferentes.

El aumento en los datos experimentales en transcriptoma y proteomica, en elementos de regulación y elementos que conforman a un transcrito (promotores, terminadores transcripcionales, entre otros). Han permitido que al incorporar más información los métodos de predicción sean más confiables.

Me gustaría que además de revisar las estrategias de predicción:

distance log-likelihood [Salgado et al. 2000] y Neural Network [Taboada et al. 2010] discutiéramos si están son validas para la predicción de operones.

Les envío los dos artículos, poniendo énfasis en que no es necesario que lean a detalle los artículos pero en el caso del de Taboada me interesa que revisen la introducción, que contiene muchas de las definiciones y referencias al tema.

No se realizará un ejercicio, sin embargo se puede revisar la página http://operons.ibt.unam.mx/OperonPredictor/, donde se pueden hacer búsquedas de los operones predichos con la estrategia de Taboada.

Saludos a todos y nos vemos mañana a las 10:00

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