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Recursos disponibles públicamente para aprender metagenómica

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Estamos iniciando un proyecto de metagenómica en nuestro grupo de investigación para estudiar la microbiota en el tracto respiratorio. Dado que aún no hay libros sobre metagenómica, parece que leer algunas reseñas y tutoriales en línea es la única alternativa.

¿Podría sugerirme artículos esenciales, sitios web u otros recursos útiles para mi propósito?

Gracias


Los cursos de métodos bioinformáticos de Coursera incluyen clases sobre metagenómica y, lo que es más importante, herramientas para utilizar al aplicar estos métodos. No he tomado este curso en particular, pero Coursera generalmente es muy bueno para adquirir experiencia práctica en el uso de herramientas computacionales. Un entorno similar a un curso también puede ser propicio para el aprendizaje en grupo.


En el artículo aquí comparamos muchas herramientas diferentes para las diferentes partes del análisis en metagenómica. Es un estudio integral en el que participaron varios laboratorios.

Debe tener en cuenta que no necesariamente las herramientas más populares son las mejores. Y al final dependerá de lo que quieras y de cómo lo hagas.


Fronteras en genética

Las afiliaciones del editor y los revisores son las últimas proporcionadas en sus perfiles de investigación de Loop y es posible que no reflejen su situación en el momento de la revisión.



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Catálogos de portales de datos y agregadores

Si bien puede encontrar portales separados que recopilan conjuntos de datos sobre varios temas, existen grandes catálogos y agregadores de conjuntos de datos que hacen principalmente dos cosas:

1. Proporcione enlaces a otros portales de datos específicos. Los ejemplos de dichos catálogos son DataPortals y OpenDataSoft que se describen a continuación. El servicio no proporciona acceso directo a los datos. En cambio, permite a los usuarios navegar por portales existentes con conjuntos de datos en el mapa y luego usar esos portales para profundizar en los conjuntos de datos deseables.

2. Conjuntos de datos agregados de varios proveedores. Esto permite que los usuarios encuentren salud, población, energía, educación y muchos más conjuntos de datos de proveedores abiertos en un solo lugar: conveniente.

Echemos un vistazo a los representantes más populares de este grupo.

DataPortals: metabase de datos con 524 portales de datos

El nombre de dominio de este sitio web lo dice todo. DataPortals tiene enlaces a 588 portales de datos en todo el mundo.

Las fuentes de datos se enumeran alfabéticamente según una ciudad o región. Cada portal se describe brevemente con etiquetas (nivel regional / local, nacional, funcionario de la UE, Berlín, OSM, finanzas, etc.)

Los usuarios pueden contribuir a la metabase de datos, ya sea que una contribución implique agregar una nueva función y un portal de datos, informar un error en GitHub o unirse al equipo del proyecto como editor.

OpenDataSoft: un mapa con más de 2600 portales de datos

El registro de portales de datos abiertos de OpenDataSoft es impresionante: el equipo de la empresa ha reunido más de 2600 de ellos. La página de inicio contiene un mapa interactivo ampliable que permite a los usuarios buscar datos de organizaciones ubicadas en una región de interés.

También puede visitar esta página para buscar fuentes en la lista, que están agrupadas por países, emisores de conjuntos de datos, nombres de conjuntos de datos, temas o tipología (sector público o nivel nacional).

OpenDataSoft proporciona servicios de gestión de datos mediante la creación de portales de datos. Con su plataforma, los clientes publican, mantienen, procesan y analizan sus datos.

Aquellos que quieran agregar su portal al registro deben enviar un formulario.

Knoema: hogar de casi 3.200 millones de datos de series de tiempo de 1040 temas de más de 1200 fuentes

Este motor de búsqueda fue diseñado específicamente para datos numéricos con metadatos limitados, el tipo de datos que los especialistas necesitan para sus proyectos de aprendizaje automático. Knoema tiene la mayor colección de datos y estadísticas disponibles públicamente en la web, afirman sus representantes. Los usuarios tienen acceso a casi 3,2 mil millones de datos de series de tiempo de 1040 temas obtenidos de más de 1200 fuentes, la información se actualiza diariamente.

Knoema ofrece varias opciones de exploración de datos eficientes:

  • un panel de búsqueda en la página de inicio,
  • el Atlas mundial de datos con conjuntos de datos agrupados por países, fuentes, indicadores, así como otros datos como el cambio de valor de los productos básicos o grupos de condados, y
  • la sección del Boletín de datos con las últimas versiones de nuevos conjuntos de datos y actualizaciones de fuentes existentes.

Los conjuntos de datos también se enumeran en orden alfabético.

Opciones de exploración de datos en Knoema

Los científicos de datos pueden estudiar datos en línea en tablas y gráficos, descargarlos como un archivo CSV o Excel, o exportarlos como una visualización. Además, los usuarios de Knoema pueden acceder a los datos a través de API. Los lenguajes admitidos son Python, C # y R, el formato JSON y SDMX, el estándar para intercambiar datos estadísticos y metadatos, también son compatibles.

Sin embargo, la exportación no es gratuita ni está disponible para usuarios con planes profesionales o empresariales.


Notas al pie

El material complementario electrónico está disponible en línea en https://doi.org/10.6084/m9.figshare.c.5095997.

Publicado por la Royal Society bajo los términos de la licencia de atribución Creative Commons http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/, que permite el uso sin restricciones, siempre que se acredite el autor y la fuente originales.

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Resultados

Se agruparon un total de 4791 micromatrices en ocho entidades tumorales (cuatro tumores sólidos con un total de 1958 matrices y cuatro tumores hemicos con un total de 2833 matrices). Los tamaños mínimos de muestra son 177 matrices para sondas de pacientes con CLL, el tamaño máximo de muestra es 1834 matrices para tejido de cáncer de mama (consulte la Tabla 2). La información del fenotipo de las sondas tumorales individuales es muy escasa y no se considera en el siguiente análisis.

La Figura 2 muestra el SHD para las seis combinaciones de tumores sólidos (triángulos rojos), las seis combinaciones de tumores hemicos (triángulos negros) y para las 16 combinaciones hemico-sólidas (triángulos azules) cuando se estiman los gráficos de independencia condicional para cada entidad y comparado con SHD.

SHD en vías únicas para comparaciones dentro de tumores sólidos (negro), tumores hemicos (rojo) y comparaciones entre grupos (azul).

No hay evidencia obvia en ninguna vía de que el SHD para una comparación entre grupos (hemia / sólido) sea mayor que el SHD para una comparación dentro del grupo (hemia / hemia o sólido / sólido).

La comparación dentro de los tumores sólidos se puede resumir como sigue. Sostiene que la comparación mama-colon (# de matrices: 1834/197) solo es distinta para la vía de señalización Wnt (04310). La comparación de mama-pulmón (# de matrices: 1834/386) da como resultado una diferencia pronunciada para la mayoría de las vías, excepto la vía de AML (05221) y la vía de reparación de desajustes (03430). La comparación mama-próstata (# de matrices: 1834/416) muestra diferencias marginales o no significativas para la vía de señalización p53 (04115), la vía de interacción ECM-receptor (04512), la vía AML (05221), No pequeña la vía del cáncer de pulmón celular (05223) y la vía de reparación de la falta de coincidencia (03430). La comparación colon-pulmón (# de matrices: 197/386) muestra diferencias marginales o no significativas para la vía de interacción ECM-receptor (04512), la vía de AML (05221) y la vía de cáncer de pulmón de células no pequeñas (05223 ). La comparación de colon y próstata (número de matrices: 197/416) muestra diferencias marginales o no significativas para la vía de señalización de p53 (04115), la apoptosis (04210), la vía de interacción del receptor de ECM (04512), la vía del cáncer de próstata (05215) , la vía de la LMA (05221), la vía del cáncer de pulmón de células no pequeñas (05223) y la vía de reparación de errores de apareamiento (03430). La comparación pulmón-próstata (número de matrices: 386/416) muestra diferencias marginales o no significativas para la vía de interacción ECM-receptor (04512), la vía del cáncer de pulmón de células no pequeñas (05223) y la vía de reparación de la falta de coincidencia (03430) .

La comparación dentro de los tumores hemicos se puede resumir como sigue. La comparación ALL-AML (# de matrices: 916/534) muestra para cada vía una estructura de correlación condicional distinta. La comparación ALL-CLL (# de matrices: 916/177) muestra diferencias marginales o no significativas para todas las vías excepto el ciclo celular (04110). La comparación ALL-LYM (# de matrices: 916/331) muestra diferencias marginales o no significativas para la señalización de p53 (04115), interacción ECM-receptor (04512), cáncer de pulmón de células no pequeñas (05223). La comparación AML-CLL muestra diferencias marginales o no significativas para la interacción del receptor de ECM (04512), cáncer de próstata (05215), AML (05221), cáncer de pulmón de células no pequeñas (05223) y reparación de desajustes (03430). La comparación de AML-LYM (número de matrices: 534/331) muestra solo la vía de reparación de la falta de coincidencia (03430) como marginalmente significativa. La comparación CLL-LYM (# de matrices: 177/331) muestra diferencias marginales o no significativas para la señalización de p53 (04115), interacción ECM-receptor (04512), cáncer de colon (05210), cáncer de próstata (05215), AML (05221) , Cáncer de pulmón de células no pequeñas (05223) y Reparación de discrepancias (03430).

La Tabla 6 en el Apéndice presenta el SHD y PAG-valores para las comparaciones entre grupos. Dan lugar a estructuras de correlación condicional distintivas en todas las vías para la mayoría de los pares. Más de dos marginales o no significativas PAG-valores se encuentran en las comparaciones COL-CLL, COL-LYM, LUN-ALL (ver Tabla 4). No se encuentran pruebas claras de una diferencia en la comparación COL-CLL para la señalización de p53 (04115), apoptosis (04210), interacción ECM-receptor (04512), cáncer de próstata (05215), AML (05221), pulmón de células no pequeñas cáncer (05223), señalización de mTOR (04150), reparación por escisión de bases (03410), reparación por escisión de nucleótidos (03420) y reparación de desajustes (03430). No se encuentran pruebas claras de una diferencia en la comparación COL-LYM para la señalización de p53 (04115), interacción ECM-receptor (04512), cáncer de próstata (05215), AML (05221), cáncer de pulmón de células no pequeñas (05223), Señalización mTOR (04150) y reparación de desajustes (03430). Finalmente, no se encuentran pruebas claras de una diferencia en la comparación COL-CLL para la señalización de p53 (04115), apoptosis (04210), interacción ECM-receptor (04512), cáncer de próstata (05215), AML (05221), no pequeños cáncer de pulmón celular (05223), vía de señalización de mTOR (04150), reparación por escisión de bases (03410), reparación por escisión de nucleótidos (03420) y reparación de errores de apareamiento (03430).

Cuadro 4.

Número de vías con no evidencia de diferencia en la estructura de correlación condicional.

Tumores sólidosTumores hemorrágicos
BRE
COLUMNA
BRE
LUN
BRE
PRO
COLUMNA
LUN
COLUMNA
PRO
LUN
PRO
TODOS
AML
TODOS
CLL
TODOS
LYM
AML
CLL
AML
LYM
CLL
LYM
12253733123516
Comparación mixta
BRE
TODOS
BRE
AML
BRE
CLL
BRE
LYM
COLUMNA
TODOS
COLUMNA
AML
COLUMNA
CLL
COLUMNA
LYM
LUN
TODOS
LUN
AML
LUN
CLL
LUN
LYM
PRO
TODOS
PRO
AML
PRO
CLL
PRO
LYM
00001210770002020

Usamos el número de vías sin evidencia de estructura de correlación condicional diferencial como medida de similitud entre entidades tumorales. La Tabla 4 y la Figura 3 resumen la situación. La Tabla 5 enumera el número de comparaciones entre y dentro de los grupos con una permutación PAG-valor superior a 0,1. Las vías mejor clasificadas con respecto a la ausencia de evidencia de una diferencia son la reparación de la falta de coincidencia (03430), el cáncer de pulmón de células no pequeñas (05223), la AML (05221), la interacción ECM-receptor (04512) y la vía de señalización de p53 (04115). Las rutas del ciclo celular (04110) y la señalización de Wnt (04310) muestran en todas las comparaciones, excepto en una, una diferencia significativa en la estructura de correlación condicional.

Similitud entre tumores en términos de vías con no evidencia de una diferencia en la estructura de correlación condicional.

Cuadro 5.

Número de comparaciones con no evidencia (p ge 0.1) para una diferencia en la estructura de correlación condicional (por vía).

Pathway KEGG IDTotal 28 comparacionesComparaciones de tumores sólidos 6Comparaciones de tumores hemicos 6Tumores mixtos 16 comparaciones
34103111
34204112
343015546
41101100
411510334
41505113
42105212
43101010
451211542
52102110
52155232
522113535
522313544

La principal similitud entre los pares de entidades se visualiza en la Figura 3. Cada nodo representa una entidad y el ancho de los bordes es el número de vías sin evidencia de diferencia. Se puede encontrar una estructura de ruta similar entre ALL-CLL, BREAST-COLON y COLON-CLL. En las entidades tumorales hemáticas existe una notable similitud entre los tumores linfáticos (LLA, CLL, Linfoma). En las entidades tumorales sólidas existe una similitud entre los tumores (mama, colon, próstata) que surgen en los tejidos de las glándulas.


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Philadelphia Inquirer

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Archivo digital Philadelphia Inquirer 1860-2001

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Archivo histórico de Philadelphia Inquirer (anteriormente archivo de la guerra civil)

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Índice de prensa de Filadelfia

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Tribuna de Filadelfia (1912-2001)

Acceso completo al periódico negro diario más antiguo de los Estados Unidos que se publica continuamente.

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Creador de currículums de Philadelphia Works

Resume Builder es una sencilla herramienta en línea para crear un currículum. Utiliza una plantilla para completar los espacios en blanco, proporciona descripciones de trabajo del servicio O * NET OnLine y produce un documento de Microsoft Word que se puede guardar y editar.

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Retrospectiva de la Guía del lector: 1890-1982

Busque más de 3 millones de artículos de 375 revistas líderes entre 1890 y 1982.

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Soluciones de referencia (anteriormente ReferenceUSA)

Una poderosa herramienta que brinda acceso a información detallada sobre negocios y residentes. Investigue empresas, localice direcciones, números de teléfono, realice estudios de mercado y más. Mira este vídeo para aprender más.

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Referencia de prensa de Salem

Base de datos de búsqueda de títulos de referencia desarrollada por Salem Press

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Sanborn Maps, 1867–1970 (anteriormente Sanborn Maps Geo Edition)

Explore la historia de la construcción de Estados Unidos a través de más de 660,000 mapas en blanco y negro a gran escala, que trazan el crecimiento de más de 12,000 pueblos y ciudades. Lea esta publicación de blog para obtener más información.

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Centro de referencia científica

Contiene texto completo de cientos de enciclopedias científicas, libros de referencia, publicaciones periódicas y otras fuentes confiables. Además, Science Reference Center incluye más de 280.000 imágenes científicas de alta calidad.

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Mapas de conjuntos en serie

Los más de 70.000 mapas del conjunto de series del Congreso de EE. UU. Incluyen grandes atlas, pequeños mapas individuales, encuestas de triangulación, mapas meteorológicos semanales y más. Cubre los años de publicación 1817-1994. * El navegador Chrome no es compatible.

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La esclavitud en Estados Unidos y el mundo: historia, cultura y derecho

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Serie del Congreso de los Estados Unidos (1817-1980)

Los volúmenes encuadernados y numerados secuencialmente de todos los informes, documentos y revistas del Senado y la Cámara de Representantes de los Estados Unidos constituyen una rica fuente de material de fuente primaria sobre todos los aspectos de la historia estadounidense. * El navegador Chrome no es compatible.

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6 Generación de hipótesis biomédicas

La creciente tasa de crecimiento de la literatura científica hace que sea un desafío para los investigadores mantenerse al día con todas las investigaciones relevantes para formular nuevas hipótesis de investigación en sus disciplinas específicas. La generación de hipótesis, también conocida como descubrimiento basado en la literatura (LBD), intenta realizar descubrimientos biomédicos novedosos a partir de la literatura con enfoques computacionales.

6.1 Definición de tarea

LBD automatizado, que utiliza artículos publicados para descubrir nuevos conocimientos biomédicos mediante la generación de nuevas hipótesis, es un subcampo de BLM. El objetivo de la generación de hipótesis es detectar relaciones subyacentes que no están presentes en el texto, sino que se infieren por la presencia de otras relaciones explícitas. En otras palabras, es una forma de identificar conexiones implícitas combinando lógicamente hechos explícitos dispersos a lo largo de diferentes estudios.

Específicamente, la generación de hipótesis generalmente se refiere al proceso de conectar dos conocimientos que antes se consideraban no relacionados [138]. Por ejemplo, se puede saber que la enfermedad A es causada por la sustancia química B y que se sabe que el fármaco C reduce la cantidad de sustancia química B en el cuerpo. Sin embargo, debido a que los artículos respectivos se publicaron por separado (llamados & # x02018disjoint data & # x02019), es posible que se desconozca la relación entre la enfermedad A y el fármaco C. La generación de hipótesis tiene como objetivo detectar estas relaciones implícitas a partir de artículos biomédicos. La Figura 11 presenta ejemplos de generación de hipótesis al inferir relaciones invisibles.

Ejemplos de generación de hipótesis al inferir relaciones invisibles de artículos biomédicos.

Vale la pena mencionar que la generación de hipótesis biomédicas es diferente a la extracción relacional. La extracción de relaciones se centra en extraer relaciones entre entidades que se han identificado explícitamente en el texto, mientras que la generación de hipótesis intenta revelar relaciones que aún se desconocen.

Thilakaratne y col. [8] examinó las técnicas computacionales existentes utilizadas en el proceso LBD con un conjunto de hitos clave sobre una línea de tiempo de temas que incluyen comprobaciones de validación LBD, principales herramientas LBD, áreas de aplicación, dominios y generalización de metodologías LBD. La encuesta no mencionó aplicaciones con aprendizaje profundo en LBD y desafíos, que se tratan en este documento.

6.2 Configuración de problemas

El objetivo central de la generación de hipótesis es predecir una posible relación entre dos términos biomédicos basándose en un corpus de texto [2, 139]. A diferencia de un problema típico de predicción de enlaces, que generalmente se basan en modelos de cierre de triángulos [140] o núcleos de gráficos semidefinidos positivos [141], la generación de hipótesis tiene como objetivo proporcionar una justificación y evidencia en forma de términos de conexión. Hay dos variaciones de la configuración del problema, descubrimiento cerrado y descubrimiento abierto. El primero permite a las personas realizar análisis confirmatorios, mientras que el segundo es para escenarios que requieren paradigmas más exploratorios [142]. Como ejemplo famoso, considere las consultas & # x02018¿Los aceites de pescado y la enfermedad de Raynaud & # x02019s están conectados? & # X02019 versus & # x02018¿Cuáles son las opciones terapéuticas para la enfermedad de Raynaud & # x02019s? & # X02019. La primera pregunta es un problema de descubrimiento cerrado, donde la respuesta podría ser SÍ o NO. Si la respuesta es Sí, el siguiente paso debe ser identificar la evidencia que respalda esta afirmación. La segunda pregunta es un problema de descubrimiento abierto. La respuesta debe obtenerse explorando todos los conceptos con la enfermedad de Raynaud & # x02019s como posible indicación terapéutica. Estas preguntas suelen tener un concepto biomédico & # x02018 fundamentado & # x02019 por un lado y un meta-tipo que define las características de los posibles términos que pueden aparecer en el otro lado [143].

La generación de hipótesis biomédicas ha llevado a muchos descubrimientos, como posibles tratamientos de enfermedades [144 & # x02013147], así como a comprender y descubrir nuevos beneficios para la salud de los suplementos [148]. Es particularmente prometedor en una serie de aplicaciones en la industria farmacéutica, como el desarrollo de fármacos [149 & # x02013151], la reutilización de fármacos [144, 150, 152 & # x02013157] y la farmacovigilancia [152, 158 & # x02013160], que se destacan a continuación.

El descubrimiento y desarrollo de fármacos son procesos costosos y que requieren mucho tiempo. La reutilización de fármacos se refiere al proceso de identificación de los objetivos de la enfermedad como posibles indicaciones alternativas de los fármacos existentes. La reutilización exitosa puede ahorrar mucho tiempo y costos financieros para el desarrollo de medicamentos porque no necesita pasar por las fases iniciales in-silico y parte de las in-vitro. Por ejemplo, COVID-19 es ahora una epidemia mundial. Hasta marzo de 2020 ha habido casi 300.000 casos confirmados con más de 11.000 muertes en 185 países y áreas (https://www.who.int/emergencies/diseases/novel-coronavirus-2019). Existe una necesidad urgente de desarrollar un tratamiento eficaz para COVID-19. En este caso, el descubrimiento completo de fármacos de novo llevaría mucho tiempo. Remdesivir, un fármaco que se desarrolló originalmente para tratar el ébola, ha demostrado su eficacia en el tratamiento de COVID-19 [161], al igual que la hidroxicloroquina, cuya indicación original es la malaria [162]. LBD puede proporcionar ayudas esenciales para el proceso de reutilización de medicamentos. Andronis y col. [163] revisó varios métodos LBD que son críticos para la detección de conexiones ocultas entre entidades biomédicas y sugiere que las técnicas de visualización pueden ayudar a los científicos a realizar pruebas. Tari y col. [153] utilizó un lenguaje de programación declarativo, AnsProlog, para lograr el razonamiento automatizado de la información incompleta de relaciones indirectas para indicaciones de fármacos. También introdujeron varios recursos de conocimiento disponibles públicamente, como estructuras químicas, efectos secundarios y vías de señalización para identificar indicaciones de fármacos alternativos [154].

La farmacovigilancia se refiere a & # x02018la ciencia farmacológica relacionada con la recopilación, detección, evaluación, seguimiento y prevención de efectos adversos con productos farmacéuticos & # x02019 [164]. Sobre este tema, Shang et al. [158] desarrolló un método LBD escalable que utiliza estadísticas de distribución para inferir y aplicar patrones de descubrimiento para evaluar la plausibilidad de los pares fármaco / reacción adversa al fármaco para la farmacovigilancia. Hristovski y col. [159] presentó una herramienta para proporcionar explicaciones farmacológicas y farmacogenómicas de los efectos adversos conocidos de los medicamentos a través de genes o proteínas que relacionan los medicamentos con los efectos adversos. Mower y col. [160] extendió este paradigma mediante la evaluación de clasificadores de aprendizaje automático cuando se aplicaron a representaciones de relaciones de alta dimensión extraídas de la literatura como una forma de identificar pares sustanciales de reacción adversa / fármaco.

6.3 Métodos

La mayoría de los sistemas LBD se basan o se derivan del modelo de co-ocurrencia ABC de Swanson & # x02019s [139]. En tal modelo, el conocimiento explícito se codifica en el texto en formas de & # x02018A implica B & # x02019 y & # x02018B implica relaciones C & # x02019. El conocimiento implícito se puede descubrir al extraer una conclusión & # x02018, por lo tanto, A implica C & # x02019. Por ejemplo, el aceite de pescado dietético se menciona en artículos con viscosidad sanguínea y reactividad vascular. Estos dos términos también se mencionan en artículos sobre la enfermedad de Raynaud & # x02019s. Swanson propuso que es razonable que el aceite de pescado dietético y la enfermedad de Raynaud estén asociados. Este resultado ha sido validado experimentalmente [165] (ver Figura 12).

El ejemplo del modelo ABC para conectar el aceite de pescado y la enfermedad de Raynaud & # x02019s.

Se han desarrollado varias herramientas para utilizar el modelo de co-ocurrencia ABC para la generación de hipótesis [166]. Por ejemplo, la herramienta Swanson & # x02019s Arrowsmith ha utilizado la coexistencia de términos biomédicos en títulos de resúmenes de MEDLINE para identificar asociaciones existentes [167]. El usuario del sistema debe ingresar un término inicial y podría obtener opciones de términos intermedios apropiados proporcionados por el sistema. Los términos objetivo predichos se clasifican contando el número de términos intermedios. También se han explorado ideas similares en otros sistemas (por ejemplo, CoPub [168] y FACTA + [169]). Estos sistemas suelen utilizar el texto en resumen, no solo el título. El sistema BITOLA utilizó tanto el número de conceptos intermedios como el número de publicaciones que apoyan estos enlaces intermedios como puntuación para clasificar a los candidatos de la asociación [170]. Estos métodos solo consideraron el conocimiento local en términos de los términos intermedios que coexisten con los términos inicial y objetivo. Recientemente, Zhao et al. [100] discutió diferentes situaciones de co-ocurrencia ABC y propuso un modelo de gráfico de factores, CausalTriad, que utiliza un conocimiento textual y estructural más holístico para inferir la hipótesis causal.

Además de los paradigmas de modelado basados ​​en co-ocurrencia ABC anteriores, también había otras metodologías para LBD. Por ejemplo, el principio de rareza [171 & # x02013173], que analiza términos que concurren con poca frecuencia en lugar de términos que concurren con frecuencia. Los sistemas bibliométricos utilizaron la información de las citas para encontrar el vínculo y la literatura de destino [173]. Sang y col. [29] desarrolló aún más un enfoque LBD basado en gráficos de conocimiento biomédico para el descubrimiento de fármacos.

La Figura 13 presenta una tubería típica de extremo a extremo de LBD. Este sistema toma un par de términos médicos (un término médico y metainformación en el caso de descubrimiento abierto) como entrada. La tarea del & # x02018Hypotheses Generation Module & # x02019 es enumerar un conjunto de supuestos que relacionan dos entradas por mediación, p. & # x02018 Aceites de pescado Beta-tromboglobulina Enfermedad de Raynaud & # x02019. El & # x02018Ranking Module & # x02019 es entonces responsable de generar estos postulados, que finalmente serían entregados al usuario final para futuras validaciones. Las hipótesis generadas se pueden clasificar a través de herramientas y algoritmos seleccionados en el módulo de clasificación.Debido a la naturaleza en cascada de estos módulos, se supone que la calidad de salida del módulo generado afectará la calidad general del resultado final.

Un esquema general de una tubería general de extremo a extremo de LBD.

6.4 Aplicaciones potenciales con aprendizaje profundo

La mayoría de los estudios en generación de hipótesis se basan en el modelo ABC. Los modelos de aprendizaje profundo rara vez se han utilizado directamente en esta tarea debido potencialmente a los altos requisitos de interpretabilidad del proceso LBD. Se puede imaginar que el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo a partir de un gran corpus de texto biomédico anotado debería poder lograr un mejor rendimiento numérico medido en las hipótesis generadas. Sin embargo, es fundamental que esas hipótesis sean explicables. Por lo tanto, se necesitan mecanismos efectivos de interpretación del aprendizaje profundo [174, 175].

6.5 Desafíos

A pesar de las promesas, siguen existiendo desafíos para la generación de hipótesis basadas en la literatura biomédica. En particular, 1) los supuestos en ciertos métodos (como el enfoque basado en la co-ocurrencia ABC) es demasiado simple para capturar la complejidad de los procesos biomédicos. El enriquecimiento de estas tecnologías con un contexto biomédico integral es importante y desafiante 2) muchas metodologías y sistemas de LBD existentes se desarrollan con fines de investigación. Es importante implementarlos en entornos de aplicaciones reales donde esos sistemas realmente pueden ayudar, como la investigación científica básica, la investigación y el desarrollo farmacéutico, así como la atención clínica, para que los nuevos descubrimientos puedan evaluarse prospectivamente 3) el contenido de los artículos biomédicos podrían estar sesgados hacia sus disciplinas especializadas. A veces, los descubrimientos de diferentes artículos pueden ser contradictorios. Obtener hipótesis confiables y convincentes en este escenario es un desafío.


7. Pew Internet

Comisariada por: Centro de Investigación Pew
Ejemplo de conjunto de datos: Adolescentes, redes sociales y tecnología amp 2018

La misión del Pew Research Center es recopilar y analizar datos de todo el mundo. Cubren todo tipo de temas como política, redes sociales, periodismo, economía, privacidad en línea, religión y tendencias demográficas. Si bien hacen su propia investigación y análisis no partidista y sin promoción, también ofrecen sus datos sin procesar para el acceso público. El acceso simplemente requiere un breve registro en el sitio y acreditar al Pew Research Center como la fuente de los datos, con una exención de que Pew no es responsable de las conclusiones de datos alternativos.

En cierto modo, hacer que los datos sean accesibles también es otro proyecto de investigación para Pew. Ya tienen toda la información sobre cómo usan los datos en su investigación y están interesados ​​en aprender cómo otros usan sus datos también. Tienen una solicitud: ponerse en contacto con ellos por correo electrónico si se publica algo como resultado de los datos adquiridos.


Próximo seminario:

7. 6. 2019 (viernes) 15:00 Lucas Moitinho-Silva, Instituto de Biología Clínica Molecular, CAU

Exploración de patrones de abundancia microbiana en microbiomas de esponja

La investigación de la simbiosis animal-microbio requiere una amplia gama de técnicas de diferentes campos de la ciencia. En mi charla, exploraré la dicotomía entre esponjas de alta abundancia microbiana (HMA) y baja abundancia microbiana (LMA) con métodos ecológicos y de aprendizaje automático. Presentaré el análisis de microbiomas de unas 170 especies de esponjas (

1800 muestras) de los cuales los datos están disponibles al público como parte del proyecto del microbioma de esponja. En la parte final de mi charla, mostraré cómo estoy transfiriendo estos enfoques a mis proyectos actuales sobre el microbioma humano.

10. 5. 2019 (viernes) 15:00 Silke Szymczak, Instituto de Biología Clínica Molecular, CAU

Mirando dentro de la caja negra de bosques aleatorios

Los métodos de aprendizaje automático y, en particular, los bosques aleatorios son enfoques prometedores para la clasificación y regresión basados ​​en conjuntos de datos ómicos. Primero describiré en términos sencillos cómo funciona el algoritmo de bosque aleatorio y cómo se puede construir un modelo de predicción. Sin embargo, estos modelos complejos no son fáciles de interpretar y una estrategia para comprender mejor es la selección de variables, es decir, la identificación de variables que son importantes para la predicción.
En la segunda parte de mi charla, presentaré nuestro método novedoso llamado profundidad mínima sustituta (SMD). Se basa en la estructura de los árboles de decisión del bosque y, además, tiene en cuenta las relaciones entre las variables. En estudios de simulación, mostramos que los patrones de correlación se pueden reconstruir y que la DME es más poderosa que los métodos de selección de variables existentes. Por lo tanto, SMD es un enfoque prometedor para obtener más información sobre la compleja interacción de las variables predictoras y los resultados en un entorno de datos de alta dimensión.

8. 3. 2019 (viernes) 15:00 Martin Jahn, GEOMAR Kiel

Implicaciones del viroma en los holobiontes de esponja marina

Los fagos son cada vez más reconocidos como miembros importantes de las comunidades microbianas asociadas al hospedador. Si bien las interacciones fago-bacteria se han estudiado durante más de un siglo, se sabe comparativamente poco sobre cómo interactúan los fagos con sus huéspedes animales. Un modelo atractivo que nos permite estudiar las interacciones huésped-microbio en un ambiente natural son las esponjas marinas, las cuales están asociadas con comunidades microbianas estables, altamente complejas y específicas. Como animales que se alimentan por filtración, las esponjas bombean hasta 24.000 litros de agua de mar a través de su sistema por día, exponiéndolos a grandes cantidades de virus externos. La alta exposición a los fagos, un elemento bacteriolítico importante, plantea interrogantes sobre cómo se puede mantener la homeostasis del microbioma. Además, la diversidad y función de los fagos residuales en la comunidad microbiana de las esponjas y su distribución en el paisaje del animal están en gran parte inexploradas.

Por lo tanto, recientemente investigué 36 viromas de ADN / ARN de cuatro especies de esponjas mediterráneas y referencias de agua de mar cercanas utilizando metagenómica viral. En este seminario, lo guiaré a través de los pasos desde el diseño muestral hasta el análisis taxonómico y funcional y discutiré los aspectos metodológicos del mismo. Finalmente, destacaré las posibilidades de conectar la secuenciación con enfoques complementarios como la microscopía y los ensayos funcionales, lo que debería ser ampliamente aplicable a otros sistemas.

8. 2. 2019 (viernes) 15:00 Ribana Roscher, Instituto de Geodesia y Geoinformación (IGG), Universität Bonn

Aprendizaje automático para la percepción remota de la Tierra

Las observaciones de teledetección desempeñan un papel importante en la comunidad geocientífica y biocientífica, ya que permiten que varias aplicaciones monitoreen con precisión la Tierra y sus cambios, tanto a nivel microscópico como desde el espacio. Además del desafío de lidiar con grandes cantidades de datos e información limitada de etiquetas de clase, los desafíos actuales y futuros incluyen la definición e integración de conocimientos previos y de dominio, el aprendizaje de características sofisticadas y la fusión de múltiples datos de sensores. Esta charla cubrirá varias aplicaciones de percepción remota con enfoque en métodos de aprendizaje profundo que se abordan en mi grupo, y presentaré mi visión de métodos futuros para aprender mejores modelos de procesos y fenómenos geo y biofísicos complejos.

18. 1. 2019 (viernes) 15:00 Ana Filipa Moutinho, Instituto Max Planck de Biología Evolutiva, Plön

Los impulsores genómicos y estructurales de la evolución adaptativa de proteínas

La frecuencia y naturaleza de las mutaciones adaptativas es un foco de larga data del estudio de la evolución molecular. Aquí, abordamos el impacto de la arquitectura estructural entre las regiones codificantes de proteínas sobre la tasa de mutaciones adaptativas. Utilizamos la genética de poblaciones para estudiar la evolución molecular en una escala fina mediante el análisis del impacto de las variantes genéticas en las diferentes conformaciones de la estructura de las proteínas. Con esto, nuestro objetivo era comprender cómo la biofísica de proteínas y la evolución de la secuencia de codificación influyen en la aptitud y la adaptación. Mediante el uso de datos de genómica poblacional de Drosophila melanogaster y Arabidopsis thaliana, ajustamos modelos de distribución de efectos de aptitud y estimamos la tasa de sustituciones adaptativas de aminoácidos tanto en la escala de proteína como de residuo de aminoácido, en diferentes categorías de función de proteína, afinidad de chaperona, interacciones proteína-proteína, trastorno proteico intrínseco y motivos estructurales. Descubrimos que la mayoría de las mutaciones adaptativas ocurren en la superficie de las proteínas y que la edad de los genes influye fuertemente en la tasa de adaptación. Además, observamos que la clase funcional de proteínas también juega un papel en la adaptación, con genes que codifican para procesos de regulación de proteínas y vías de señalización que exhiben los valores más altos para la tasa de sustituciones adaptativas. Por lo tanto, proponemos que la tasa de mutaciones adaptativas en proteínas está impulsada por nuevas interacciones intermoleculares, tanto a nivel intraorganismos, dentro de las redes de proteínas, como a nivel entre organismos, a través de la coevolución con patógenos y / o por la adquisición de nuevas actividades bioquímicas.

7. 12. 2018 (viernes) 15:00 Mario Stanke, Institut für Mathematik und Informatik, Universität Greifwald

Anotación comparativa del genoma

La charla tratará el problema de la anotación comercial: se dan muchos genomas de diferentes especies o cepas de un clado y el clado es tan estrecho que se pueden alinear partes más grandes de estos genomas, p. el clado de especies murinas.
En lugar de anotar cada genoma uno por uno, desarrollamos métodos que anotan simultáneamente todos los genomas, aprovechando así la evidencia de la selección e introduciendo un acoplamiento de los problemas de etiquetado secuencial previamente independientes para aumentar la precisión y la coherencia de las anotaciones del genoma estructural. Presentaré los esfuerzos en curso para mejorar la herramienta de predicción de genes AUGUSTUS.

9. 11. 2018 (viernes) 15:00 Johannes Zimmermann, Instituto de Medicina Experimental, CAU Kiel

Pesca con redes metabólicas: elaboración, captura, curación

Las redes metabólicas son depósitos de conocimiento sobre los procesos metabólicos que ocurren en un organismo. Se utilizan con éxito para examinar varios fenómenos en lugar de un nivel de vía integradora que solo a nivel genético. En mi charla, quiero dar una introducción a la teoría de las redes metabólicas centrándome en la construcción, análisis y curación de dichas redes. Se discuten las contribuciones propias y finalmente la aplicación de las redes metabólicas al modelado de comunidades destacadas por el paradigma del metaorganismo.

1. 10. 2018 (lunes) 15:00 Dan Graur, Universidad de Houston

Algo antiguo, algo nuevo, algo prestado, algo azul: aplicar el concepto de carga mutacional a las secuencias genómicas para determinar un límite superior en la fracción funcional del genoma humano

Para que la población humana mantenga un tamaño constante de generación en generación, un aumento en la fecundidad debe compensar la reducción en la aptitud media de la población causada por mutaciones deletéreas. El aumento requerido depende de la tasa de mutación deletérea y del número de sitios en el genoma que son funcionales. Estas dependencias y el hecho de que existe un nivel máximo de fertilidad de reemplazo tolerable (por ejemplo, los humanos no pueden tener 100 hijos) nos permiten estimar un límite superior para la fracción del genoma humano que puede ser funcional. Al estimar la fracción de mutación deletérea de todas las mutaciones en regiones funcionales conocidas, llegamos a la conclusión de que la fracción del genoma humano que puede ser funcional no puede exceder el 25%, y es casi seguro que es mucho menor.

15. 6. 2018 (viernes) 15:00 Andreas Tauch, de.NBI Administration Office - ELIXIR Germany, Bielefeld University, Bielefeld, Alemania

Bioinformática en Alemania: hacia una infraestructura a nivel nacional

La Red Alemana de Infraestructura Bioinformática (de.NBI) es una iniciativa nacional financiada por el Ministerio Federal de Educación e Investigación (BMBF). La misión de la iniciativa de.NBI es (i) proporcionar servicios de bioinformática de alta calidad a los usuarios de la investigación en ciencias de la vida básica y aplicada de la academia, la industria y la biomedicina (ii) para ofrecer formación en bioinformática a los usuarios en Alemania y Europa a través de una amplia variedad de talleres y cursos y (iii) fomentar la cooperación de la comunidad bioinformática alemana con estructuras de redes internacionales. La red de infraestructura fue lanzada por el BMBF en marzo de 2015 y, después de dos convocatorias nacionales, ahora incluye 40 proyectos de servicios operados por 30 socios del proyecto que están organizados en ocho centros de servicios. Científicos de la Universidad de Kiel y del Instituto Fritz Lipmann de Jena se unieron a la nueva oficina de de.NBI como socios asociados en 2017. El personal de de.NBI sigue desarrollando y mantiene casi 100 servicios de bioinformática para los campos de investigación humana, vegetal y microbiana y proporciona una formación integral cursos de apoyo a usuarios con diferentes niveles de experiencia en bioinformática. Actualmente, la red está expandiendo sus actividades a nivel europeo, ya que el consorcio de.NBI fue asignado por el BMBF para establecer y ejecutar el nodo alemán de ELIXIR, la infraestructura europea de ciencias de la vida para la información biológica. Al igual que de.NBI a nivel nacional, ELIXIR-DE se coordina desde la Universidad de Bielefeld e incluye más de veinte institutos asociados en toda Alemania.

20. 4. 2018 (viernes) 15:00 Eli Levy Karin, Instituto Max-Planck de Química Biofísica, Gotinga, Alemania

Técnicas estadísticas en la evolución molecular // Herramientas para explorar la metagenómica eucariota

Mi doctorado se centró en el desarrollo de métodos estadísticos y computacionales en el campo de la evolución molecular. En mi charla daré una breve descripción de mi trabajo, que se ocupó de varios aspectos del análisis de secuencias. A continuación, presentaré con mayor detalle uno de los proyectos, TraitRateProp. TraitRateProp es un método probabilístico que permite probar si la tasa de evolución de la secuencia está asociada con cambios en un rasgo de carácter fenotípico binario. El método permite además la detección de sitios de secuencia específicos cuya tasa de evolución se ve afectada más notablemente después de la transición de caracteres, lo que sugiere un cambio en las limitaciones funcionales / estructurales. TraitRateProp se evaluó primero en simulaciones y luego se aplicó para estudiar el proceso evolutivo de los genomas de las plantas plástidas en una transición a un estilo de vida heterotrófico.
Finalmente, presentaré mi trabajo actual sobre el desarrollo y la aplicación de herramientas computacionales para el análisis de datos metagenómicos eucariotas. La metagenómica está revolucionando el estudio de los microbios y su papel fundamental en los procesos biológicos, geológicos y químicos de la tierra. A pesar de los importantes roles que desempeñan los eucariotas en la mayoría de los entornos, han recibido poca atención de la investigación, debido a su menor abundancia en las muestras y a la complejidad de sus genes y arquitecturas genómicas. Hasta la fecha, generalmente no podemos predecir de manera confiable genes eucariotas en secuencias metagenómicas. Sin embargo, poder analizar datos de metagenómica eucariota es de gran importancia para numerosos campos científicos, incluyendo la biotecnología y la medicina, la ecología y la evolución. En mi estudio, trabajo en el desarrollo de herramientas computacionales para el descubrimiento de alto rendimiento de secuencias de genes eucariotas en datos metagenómicos y para su anotación funcional.

23. 3. 2018 (viernes) 15:00 Christoph Kaleta, Instituto de Medicina Experimental, Universidad de Kiel

Las alteraciones transcriptómicas durante el envejecimiento reflejan el paso del cáncer a las enfermedades degenerativas en los ancianos

La epidemiología de las enfermedades durante el envejecimiento muestra una transición del cáncer a los trastornos crónicos degenerativos como contribuyentes dominantes a la mortalidad en los ancianos. Sin embargo, no ha quedado claro hasta qué punto las firmas moleculares del envejecimiento reflejan este fenómeno. Aquí informamos sobre la identificación de una firma transcriptómica conservada del envejecimiento basada en datos de expresión génica de cuatro especies de vertebrados en cuatro tejidos. Encontramos que los cambios transcriptómicos asociados al envejecimiento siguen trayectorias similares a las alteraciones transcripcionales observadas en las enfermedades degenerativas del envejecimiento, pero están en dirección opuesta a las alteraciones transcriptómicas observadas en el cáncer. Confirmamos la existencia de un antagonismo similar a nivel genómico, donde una mayoría de alelos de riesgo compartido que aumentan el riesgo de cáncer disminuyen el riesgo de trastornos crónico degenerativos y viceversa. Estos resultados revelan una compensación fundamental entre el cáncer y las enfermedades degenerativas del envejecimiento que arroja luz sobre el cambio pronunciado en su epidemiología durante el envejecimiento.

23.2.2018 (viernes) 15:00 Tim Lachnit, Instituto Zoológico, Universidad de Kiel

Virus, la parte olvidada de los metaorganismos

Los organismos eucariotas están asociados y han evolucionado conjuntamente con una comunidad bacteriana compleja. Juntos, el huésped y las bacterias forman una relación sinérgica. La alteración de la homeostasis entre el huésped y sus socios asociados puede contribuir al desarrollo de la enfermedad. Si bien en las últimas décadas la investigación se ha centrado en las interacciones entre bacterias y hospedadores, los virus se han ignorado, aunque representan la entidad más abundante en el mundo, superando en número a las células bacterianas y son uno de los reguladores clave de las comunidades bacterianas que matan del 20 al 40% de todas las células bacterianas cada día. . En este seminario les presentaré el mundo viral que vive en asociación con diversos organismos de diferentes hábitats que van desde algas marinas, esponjas, pólipos de agua dulce hasta muestras fecales de ratones. Sobre la base de estos ejemplos, enfatizaré diferentes problemas metódicos, incluido el aislamiento viral, la preparación de bibliotecas y el análisis de datos de secuencia, que desafían la investigación viral y deben tenerse en cuenta cuando se trabaja con virus.

8. 12. 2017 (viernes) 15:00 Bernhard Haubold, Instituto Max Planck de Biología Evolutiva, Plön

Complejidad de la secuencia y función de los genes en el genoma humano

Las secuencias del genoma varían localmente en su complejidad debido a eventos de duplicación en su pasado evolutivo. Como resultado, existe un interés de larga data en dilucidar la relación entre la complejidad de la secuencia y la función de los genes codificados. Sin embargo, medir la complejidad de la secuencia local es problemático ya que la mayoría de las métricas no tienen límites que coincidan con un mínimo conocido para secuencias completamente ordenadas y un máximo para secuencias aleatorias. Una excepción a esta regla es nuestra medida de complejidad CM, que está limitada por 0 y una expectativa de 1. Esta medida es robusta a la variación en el contenido de GC y se puede calcular de manera eficiente. Hemos implementado CM en nuestro programa macle para MAtch CompLExity. Macle toma como entrada una secuencia del genoma en formato FASTA para su indexación. En el caso del genoma humano completo, la indexación tarda 3,5 h con 128 GB de RAM. Dado el índice resultante, macle calcula CM en ventanas deslizantes de ancho arbitrario en todo el genoma en aproximadamente 19 s utilizando 25 GB de RAM.
Para investigar la relación entre la complejidad de la secuencia y la función de los genes, determinamos qué genes se enriquecieron en regiones de una complejidad determinada. Descubrimos que las regiones de alta complejidad estaban fuertemente enriquecidas por genes reguladores activos en el desarrollo. Por el contrario, las regiones de baja complejidad se enriquecieron con genes implicados en la inmunidad. Terminamos especulando sobre el papel de las pocas regiones no anotadas de alta complejidad encontradas.

10. 11. 2017 (viernes) 15:00 Tobias Marschall, Instituto Max Planck de Informática, Saarbrücken

Variación genómica estructural y transferencia genética horizontal

La variación estructural (SV) es de importancia clave para la evolución de los genomas en el árbol de la vida. Esta charla presenta un recorrido por los desarrollos metodológicos para las llamadas, el genotipado y el haplotipado de SV. Primero, explicaré los métodos (Clever, Mate-Clever) que desarrollamos y aplicamos en el marco del proyecto Genome of the Netherlands (GoNL), que secuenció 250 familias holandesas, y destacaré algunos de los resultados de este estudio. En segundo lugar, me aventuraré en el mundo de la genómica bacteriana y mostraré cómo se pueden aplicar las lecciones aprendidas de la detección de la variación estructural humana para diseñar una herramienta (Daisy) para detectar la reciente transferencia horizontal de genes. En tercer lugar, discutiré el impacto de los desarrollos tecnológicos para la detección de SV, utilizando los datos producidos por el Consorcio de Variación Estructural del Genoma Humano (HGSVC) como ejemplo. El HGSVC secuenció nueve genomas humanos cada uno en siete plataformas diferentes (extremos emparejados de Illumina, lecturas largas sintéticas Tru-seq, bibliotecas de salto, 10X Genomics, PacBio, mapas ópticos BioNano, Strand-seq). En el marco de este proyecto, exploramos particularmente las capacidades de estas tecnologías para resolver haplotipos empleando nuestro método WhatsHap, que explicaré brevemente. Como resultado, la HGSVC ha producido un mapa de variación estructural específica de haplotipo que resalta los SV como sustancialmente más prevalentes en humanos de lo que se pensaba anteriormente.

16. 10. 2017 (lunes) 16.00 horas Itzhak Mizrahi, Universidad Ben-Gurion, Israel

Información sobre el microbioma del rumen

La microbiota intestinal de los mamíferos es esencial para dar forma a muchos de los atributos funcionales de su huésped. En los últimos años se ha demostrado que las relaciones entre las comunidades de bacterias intestinales y sus huéspedes mamíferos desempeñan un papel importante en el bienestar y el funcionamiento adecuado de sus huéspedes. Un ejemplo clásico de estas relaciones se encuentra en el tracto digestivo bovino en un compartimento denominado rumen. La microbiota ruminal es necesaria para el correcto desarrollo fisiológico del rumen y para la capacidad del animal de digerir y convertir la masa vegetal en productos alimenticios básicos, lo que la hace altamente significativa para los humanos. En mi conferencia, discutiré nuestros hallazgos recientes con respecto al desarrollo de este ecosistema y la interacción con el anfitrión.

14. 7. 2017 (viernes) 15:00 Christian Woehle Institute of Microbiology, CAU Kiel

Rastreando la evolución del proteoma redox eucariota

El proteoma sensible a redox (RSP) consta de tioles proteicos que experimentan reacciones redox, desempeñando un papel importante en la coordinación de los procesos celulares. Aquí, aplicamos un enfoque filogenómico a gran escala para mapear los orígenes evolutivos de la RSP eucariota. Basado en una instantánea del día actual de la diatomea Phaeodactylum tricornutum inferimos estados de secuencia ancestral y rastreamos la evolución del RSP paso a paso hasta el origen de los eucariotas. Nuestros resultados muestran que la mayoría de las cisteínas sensibles a redox de P. tricornutum (76%) son específicas de eucariotas, sin embargo, estas están codificadas en genes que son en su mayoría de origen procariota (57%). Además, encontramos un triple enriquecimiento en cisteínas sensibles a redox en genes que se obtuvieron mediante transferencia génica endosimbiótica durante la adquisición de plastidios primarios. El evento de endosimbiosis secundaria coincide con la introducción frecuente de cisteínas reactivas en proteínas existentes. Si bien la adquisición de plástidos impuso un aumento en la producción de especies reactivas de oxígeno, nuestros resultados sugieren que estuvo acompañada de una expansión significativa del RSP, lo que proporcionó a las redes reguladoras redox la capacidad de hacer frente a las condiciones ambientales fluctuantes.

9. 6. 2017 (viernes) 15:00 Giorgio Gonnella, Centro de Bioinformática, Universidad de Hamburgo

GFApy: una biblioteca de Python conveniente y extensible para manejar gráficos de secuencia

Los formatos Graphical Fragment Assembly 1 y 2 (GFA1 y GFA2) son formatos definidos recientemente para representar gráficos de secuencia, como gráficos de ensamblaje (de Bruijn y gráficos de cadena), gráficos de variación de secuencia y gráficos de empalme de genes. Los formatos son adoptados por varias herramientas de software, incluidos ensambladores de secuencias, mapeadores de lectura, herramientas de análisis de variantes y herramientas de visualización interactiva.
Presentamos una biblioteca de lenguaje de secuencias de comandos para manejar archivos GFA en Python (GFApy). La biblioteca permite al usuario analizar, editar y escribir archivos GFA de manera conveniente. También se admiten operaciones complejas, como la separación de las instancias implícitas de repeticiones y la fusión de rutas lineales. Además, la biblioteca es fácilmente ampliable: mostramos un ejemplo sobre cómo definir tipos de registros personalizados para el análisis metagenómico.
GFApy es la primera biblioteca que permite el manejo conveniente de archivos GFA usando Python y la primera implementación disponible públicamente en cualquier idioma que admita completamente la especificación GFA2.

12.5.2017 (viernes) 15:00 Fernando Tria, Instituto de Microbiología, CAU Kiel

Enraizamiento filogenético utilizando una desviación mínima del ancestro

Las relaciones antepasado-descendientes juegan un papel fundamental en la teoría de la evolución. Esas relaciones están determinadas por el enraizamiento de árboles filogenéticos. Los métodos de enraizamiento existentes se ven obstaculizados por la heterogeneidad de la tasa de evolución o la falta de disponibilidad de información filogenética auxiliar. Presentamos un enfoque de enraizamiento novedoso, el método de desviación mínima del ancestro (MAD), que abarca la heterotaquia mediante la utilización de toda la información métrica y topológica por pares en árboles no enraizados. Demostramos el método en comparación con los métodos de enraizamiento existentes mediante el análisis de filogenias de eucariotas y procariotas. MAD recupera correctamente la raíz conocida de eucariotas y descubre evidencia de orígenes de cianobacterias en el océano. MAD es más robusto y consistente que los métodos existentes, proporciona medidas de la calidad de la inferencia de la raíz y es aplicable a cualquier árbol con longitudes de rama.

10.3.2017 (viernes) 15:00 Malte Rühlemann, IKMB Kiel

Estudios de asociación de todo el genoma de la microbiota intestinal humana

1.800 individuos del norte de Alemania, queríamos investigar la influencia de la variación genética del huésped en los miembros centrales de la microbiota intestinal, así como en la diversidad beta general de la comunidad. Los resultados muestran una superposición con genes candidatos previamente conocidos para interacciones huésped-microbio de estudios funcionales, compartiendo con loci identificados en estudios de asociación de trastornos inflamatorios y nuevos genes candidatos que arrojan nueva luz sobre los mecanismos de cómo el genoma huésped influye en los insectos en nuestras entrañas. .

10.2.2017 (viernes) 15:00 Axel Wedemeyer, Instituto de Informática, CAU Kiel

Filtrado de lecturas para De Novo Assembly

En estos días, los proyectos de secuenciación a menudo producen enormes conjuntos de datos. Especialmente para proyectos unicelulares, es necesario secuenciar con una cobertura media muy alta para asegurarse de que todas las partes del ADN de la muestra quedan cubiertas por las lecturas producidas. Esto conduce a conjuntos de datos con grandes cantidades de datos redundantes. Los conjuntos de datos metagenómicos a menudo muestran una cobertura alta para especies abundantes y una cobertura baja para especies raras.

Para un ensamblaje de novo, el ensamblador tiene que reconstruir la información genética a partir de estos conjuntos de datos solo, un rompecabezas con miles de millones de piezas a veces. Esta es una tarea exigente, especialmente en lo que respecta a la cantidad de RAM necesaria. Los ensambladores comunes como metaSPAdes o AllpathLG necesitan regularmente más de los 250 GB de memoria que un servidor común tiene en nuestros días.

Pero, ¿son todos los datos necesarios para la solución del problema? La idea básica de nuestro trabajo es filtrar las lecturas redundantes para reducir los requisitos de memoria y tiempo del proceso de ensamblaje. La decisión de mantener o volcar una determinada lectura se basa en un esquema de conteo probalístico para los k-mers (subcadenas de lecturas de longitud k) vistas hasta ahora y en la puntuación phred. Si bien se ha demostrado que este método es muy eficaz en conjuntos de datos unicelulares y transcriptómicos, actualmente estamos trabajando para adaptarlo a conjuntos de datos metagenómicos.

13.1.2017 (viernes) 15:00 Beate Slaby, GEOMAR Kiel

El binning metagenómico de un microbioma de esponja marina revela unidad en defensa pero especialización metabólica

Las esponjas marinas son antiguos metazoos que están poblados por comunidades microbianas distintas y muy diversas. Con el fin de obtener conocimientos más profundos sobre el repertorio de genes funcionales de la esponja mediterránea Aplysina aerophoba, combinamos la secuenciación de lectura corta de Illumina y la secuenciación de lectura larga de PacBio seguida de un agrupamiento metagenómico no dirigido. Identificamos un total de 37 contenedores de alta calidad que representan 11 filos bacterianos y 2 filos candidatos. La comparación estadística de genomas de simbiontes con genomas de referencia seleccionados reveló un enriquecimiento significativo de genes relacionados con la defensa bacteriana (sistemas de modificación de restricción, sistemas de toxina-antitoxina), así como genes implicados en la colonización del huésped y la utilización de la matriz extracelular en simbiontes de esponja. Una comparación del genoma dentro de los simbiontes reveló una especialización nutricional de al menos dos gremios simbiontes, donde uno parece metabolizar la carnitina y los otros polisacáridos sulfatados, los cuales son moléculas abundantes en la matriz extracelular de la esponja. Un tercer gremio de simbiontes puede verse como generalistas nutricionales que realizan en gran parte las mismas vías metabólicas pero carecen de un número tan extraordinario de genes relevantes. Este estudio caracteriza el repertorio genómico de simbiontes de esponja con una resolución sin precedentes y proporciona una mayor comprensión de los mecanismos moleculares subyacentes a la simbiosis microbiana-esponja.

9.12.2016 (viernes) 15:00 Matthias Merker, Micobacteriología Molecular y Experimental, Centro de Investigación Borstel

Evolución de las cepas de tuberculosis multirresistentes en Europa del Este

Los factores bacterianos que favorecen la epidemia sin precedentes de tuberculosis multirresistente (MDR-TB) en Europa del Este siguen sin estar claros. Analizamos las secuencias del genoma completo de 1.436 MDR clínicos Tuberculosis micobacteriana cepas complejas (MTBC) de diferentes entornos de Europa del Este. La gran mayoría (70%) de las infecciones por TB-M / XDR fueron causadas por tres tipos de cepas de MTBC estrechamente relacionadas. El análisis coalescente bayesiano reveló que existían clones particulares de MTBC con patrones de mutaciones de resistencia a bajo costo de aptitud (medicamentos de primera y segunda línea) en combinación con mutaciones compensatorias antes de la introducción del tratamiento estandarizado de la tuberculosis a fines de la década de 1990. El predominio de cepas particularmente aptas y altamente resistentes desafía aún más la aplicación de regímenes de tratamiento estándar, incluido el nuevo régimen corto de MDR-TB y destaca la necesidad de pruebas de susceptibilidad a los medicamentos universales, rápidas e integrales, especialmente en entornos de alta carga.

11.11.2016 (viernes) 15:00 Silvio Waschina, Instituto de Medicina Experimental, CAU Kiel

Costos y necesidad de la Reina Negra: el impacto de las compensaciones metabólicas en la evolución de la estructura y dinámica de la comunidad microbiana

Las células microbianas a menudo intercambian costosos metabolitos producidos con células vecinas dentro de sus comunidades, creando una vasta red de interdependencias donde los organismos concurrentes realizan funciones metabólicas complementarias. La hipótesis de la Reina Negra tiene como objetivo explicar la evolución de tales dependencias a través de la pérdida de funciones metabólicas por parte de un subgrupo de células, mientras que la función es retenida por células coexistentes que comparten el producto esencial de la función. Para probar esta hipótesis se requiere conocimiento de (i) las consecuencias de la aptitud de la pérdida de genes metabólicos, así como (ii) los costos que están asociados con la biosíntesis de metabolitos intercambiados. Sin embargo, ambas cantidades suelen ser esquivas.

Aquí abordamos este problema utilizando enfoques de minería de datos y modelos basados ​​en restricciones del metabolismo bacteriano. Las estimaciones y predicciones computacionales se complementaron con experimentos de laboratorio de Escherichia coli y Acinetobacter baylyi. Los resultados sugieren que la pérdida de funciones biosintéticas condicionalmente esenciales es muy frecuente en las poblaciones bacterianas naturales. Esta pérdida desenfrenada de funciones anabólicas puede explicarse por las ventajas selectivas de la pérdida de genes biosintéticos en presencia de metabolitos focales. Además, las interacciones epistáticas afectaron con frecuencia la aptitud después de perder múltiples genes. También identificamos una compensación dependiente de la fuente de carbono entre los costos de producción de diferentes clases de aminoácidos. Se sabe que tales compensaciones bioquímicas juegan un papel crucial en la ecología y evolución de los microorganismos porque los linajes coexistentes pueden ahorrar costos metabólicos mutuamente al especializarse en la producción de diferentes metabolitos esenciales. En conjunto, nuestras observaciones demuestran las posibles causas moleculares que subyacen a la evolución de la interdependencia metabólica y la complementariedad dentro de las comunidades microbianas.

14.10.2016 (viernes) 15:00 Astrid Dempfle, Instituto de Estadística e Informática Médica, CAU Kiel

Aspectos estadísticos de la interacción gen-ambiente

El concepto de interacción gen-ambiente es relevante tanto en la etiología de enfermedades complejas como en el tratamiento personalizado. Se destacarán los aspectos estadísticos en la identificación o utilización de tales interacciones, en particular en relación con el diseño del estudio y el análisis estadístico para la identificación de genes de enfermedades o ensayos clínicos farmacogenéticos.

15.7.2016 (viernes) 15:00 Elisabeth Kaltenegger, Instituto Botánico, CAU

La interferencia entre parálogos a nivel de proteínas afecta la dinámica después de la duplicación de genes

Una característica común de las proteínas es su ensamblaje en estructuras homoméricas para actuar como unidades funcionales. Por lo general, las subunidades se derivan de un solo locus genético. Cuando un gen de este tipo se duplica, se sugiere inicialmente que los productos génicos interaccionen de forma cruzada cuando se coexpresan, lo que da como resultado el fenómeno de interferencia del parálogo. En esta charla, presentaré un estudio de caso de evolución de proteínas en el que la interferencia del parálogo después de la duplicación podría haber facilitado la neofuncionalización de un duplicado. También exploraré más formas posibles de cómo la interferencia del parálogo puede moldear el destino de un gen duplicado y presentaré más ejemplos ilustrativos. Un resultado importante es una ventana de tiempo prolongada en la que ambas copias permanecen bajo selección, lo que aumenta la posibilidad de acumular mutaciones y desarrollar nuevas propiedades. Por lo tanto, la interferencia del parálogo puede mediar en la coevolución de duplicados.

13.5.2016 (viernes) 15:00 Frederic Bertels, Instituto Max Planck de Biología Evolutiva, Plön

Evolución paralela en un experimento a largo plazo con VIH-1

Uno de los acertijos más intrigantes de la biología es el grado de repetición de la evolución. La repetibilidad de la evolución o la evolución paralela se ha estudiado en una variedad de sistemas modelo, pero rara vez se ha investigado con virus clínicamente relevantes. Para investigar la evolución paralela del VIH-1, pasamos dos poblaciones de VIH-1 replicadas durante casi un año en cada una de las dos líneas de células T humanas. Para cada una de las cuatro líneas replicadas, determinamos la composición genética de la población viral en nueve puntos de tiempo mediante la secuenciación de todo el genoma. Las mutaciones que fueron portadas por la mayoría de la población de virus mostraron un grado extremo de evolución paralela. En una de nuestras líneas evolutivas, las 19 mutaciones mayoritarias también ocurren en otra línea, pero aparecen en un orden diferente. Este patrón repetible de evolución del VIH-1 es indicativo de un proceso predecible, que es máximamente inconsistente con la neutralidad evolutiva.

15.4.2016 (viernes) 15:00 Marc Hoeppner, IKMB

Sistemas de flujo de trabajo en bioinformática

En tan solo unos años, el costo cada vez menor de la secuenciación de próxima generación ha convertido a la biología en una de las disciplinas de investigación con mayor intensidad de datos en el mundo. Si bien esta era de "macrodatos" promete nuevos y emocionantes conocimientos, también amenaza con superar nuestra capacidad para dar sentido a la avalancha de información y manejarla de manera eficiente. Aquí, un desafío particular es el uso de infraestructuras informáticas de alto rendimiento y el mantenimiento de registros detallados (procedencia de los datos) necesarios para una buena práctica científica. Dentro de esta presentación, discutiré los desafíos del big data y cómo los sistemas de flujo de trabajo dedicados pueden ayudar a acelerar la bioinformática, incluidos algunos ejemplos prácticos para mostrar que la adopción de tales soluciones diseñadas específicamente no tiene por qué ser complicada.

11.3.2016 (viernes) 15:00 Simposio de transcriptómica

  • Rainer Kiko (GEOMAR):
    Contabilización del rendimiento diferencial de ARN en RNA-Seq: un ejemplo de copépodo
  • Christian Wohle (IFAM, CAU):
    Análisis de novo RNA-Seq de organismos no modelo: un ejemplo de forameníferos
  • Wentao Yang (Zool. Inst., CAU):
    ABSSeq: un nuevo método de análisis de RNA-Seq basado en el modelado de diferencias de expresión absoluta

12.2.2016 (viernes) 15:00 Dirk Fleischer, Ciencias marinas de Kiel

Empiece de forma inteligente: captura de datos en el punto de origen

15.1.2016 (viernes) 15:00 Tobias Lenz, Instituto Max Planck de Biología Evolutiva, Plön

Genómica evolutiva de una respuesta inmune adaptativa óptima

11.12.2015 (viernes) 15:00 Steffen Möller, Universidad de Rostock

eQTL: descomposición de enfermedades entrelazadas y reposicionamiento de fármacos

Expression QTL (eQTL) anotar aún más los loci genéticos asociados a la enfermedad con cambios co-observados en el transcriptoma. Con fármacos seleccionados para compensar la alteración causada por loci únicos, para un paciente genotipado de una enfermedad multifactorial se puede derivar una receta para un cóctel de fármacos. Esta presentación revisa los recursos disponibles en la actualidad y los algoritmos emergentes, ejemplificados en datos murinos para la encefalomielitis autoinmune experimental, un modelo de ratón para la neuroinflamación.

13.11.2015 (viernes) 15:00 Wilhelm Hasselbring, Departamento de Ciencias de la Computación, CAU

Flujos de trabajo para el procesamiento y la publicación de datos científicos

En esta presentación, presentaré tres temas relacionados: (1) Nuestro enfoque PubFlow para automatizar los flujos de trabajo de publicación de datos científicos. El sistema de gestión de flujo de trabajo PubFlow emplea tecnología establecida. Integramos sistemas de repositorios institucionales y centros de datos mundiales (en ciencias marinas). PubFlow recopila datos de procedencia automáticamente a través de nuestro marco de monitoreo Kieker. En nuestra evaluación en ciencias marinas, colaboramos con el Centro GEOMAR Helmholtz de Investigación Oceánica de Kiel. (2) Procesamiento de datos en genómica: bosquejaré brevemente herramientas bioinformáticas como Bioconductor y Galaxy, e indicaré cómo estas herramientas pueden combinarse con sistemas avanzados de análisis de datos para el procesamiento de datos a escala de Internet como MapReduce / Hadoop, incluido el nuestro. herramientas ExplorViz y TeeTime. (3) Para una buena práctica científica, es importante que los revisores controlen adecuadamente los resultados de la investigación y que otros investigadores los repitan y amplíen. Hablaré de la publicación del código, además de los datos.

El Prof. Dr. Wilhelm (Willi) Hasselbring es profesor de Ingeniería de Software en la Universidad de Kiel. En el grupo de competencias Ingeniería de Sistemas de Software (KoSSE), coordina proyectos de transferencia de tecnología con la industria (local).En el clúster de excelencia Future Ocean, es investigador principal y co-coordinador del área de investigación Ocean Observations.

9.10.2015 (viernes) 15:00 Anne Kupczok, IFAM CAU

Estudiar la heterogeneidad genética dentro de las poblaciones microbianas utilizando metagenómica de alta resolución

9.7.2015 (jueves) 15:00 David Ellinghaus, IKMB Kiel

Un estudio sistemático de enfermedades cruzadas de cinco enfermedades inflamatorias crónicas

11.6.2015 (jueves) 16:00 Corrina Breusing, GEOMAR

Conectividad de la población y dispersión de mejillones de respiradero de la Cordillera del Atlántico Medio

30.4.2015 (jueves) 15:00 Elie Jami, IKMB Kiel

Caracterización del microbioma del rumen bovino desde el nacimiento hasta la edad adulta y su efecto potencial sobre la fisiología del hospedador

27.3.2015 (viernes) 15:00 Fabian Kloetzl, Instituto Max Planck de Biología Evolutiva, Plön

Estimación eficiente de distancias evolutivas

26.2.2015 (jueves) 16:00 Oscar Puebla, GEOMAR, Kiel

Atolones genómicos de diferenciación en peces de arrecife de coral (Hypoplectrus spp)

30.1.2015 (viernes) 15:00 Prof.Dr. Christoph Kaleta, Instituto de Medicina Experimental, CAU Kiel

Supervivencia microbiana en entornos desafiantes: sea rápido o sea social

18.12.2014 (jueves) 16:00 Dr. Ben Krause-Kyora, IKMB CAU, Kiel

Genómica microbiana a partir de ADN antiguo

5.12.2014 (viernes) 15:00: Dr. Ingram Iaccarino, Instituto de Genética Humana UKSH, Kiel

Identificación de nuevos jugadores posteriores en la transformación celular inducida por MYC

30.10.2014 (jueves) 16:00 Dr. Julien Y. Dutheil, MPI Plön

La evolución del cromosoma X de los primates y la especiación humano-chimpancé.

26.9.2014 (viernes) 15:00: Dr. Giddy Landan, Instituto de Microbiología General, CAU, Kiel

Los orígenes de los principales clados de arqueas corresponden a adquisiciones de genes de bacterias.

Los 13 grupos taxonómicos superiores de arqueas corresponden inesperadamente a 2264 adquisiciones de genes específicos de grupos de bacterias. La transferencia de genes entre dominios es altamente asimétrica, las transferencias de bacterias a arqueas son 11 veces más frecuentes que a la inversa.

Las transferencias de genes identificadas en las principales transiciones evolutivas entre arqueas implican específicamente adquisiciones de genes para funciones metabólicas de bacterias como innovaciones clave en el origen de taxones de arqueas superiores.

Comparación de conjuntos de árboles sin filogenia de referencia.

Medidas de compatibilidad de árbol ajustadas para detectar una señal LGT no vertical.

Estadísticas para la integración de datos en capas con pequeñas muestras por capa.

267.568 genes que codifican proteínas de: 134 genomas de arqueas secuenciados, en el contexto de sus homólogos de: 1.847 genomas bacterianos de referencia.

2014, 6 de junio, 15:00: Dr. Silke Szymczak, Instituto de Biología Molecular Clínica, CAU

Comparación de métodos de selección de variables en bosques aleatorios para conjuntos de datos genómicos

2014, 16 de mayo: Prof.Dr. Anand Strivastav, Instituto de Informática, CAU

Algoritmos de transmisión para problemas de macrodatos en bioinformática

2014, 27-30 de abril: Reunión satélite SMBE sobre evolución microbiana reticulada

2014, 18 de marzo, 15:00: Prof. David Bryant, Universidad de Otago, Nueva Zelanda

Análisis filogenético de radiaciones de especies utilizando SNP y AFLP. (Bio / Bioinformática / Genética)

Las maravillas tecnológicas como la secuenciación de próxima generación significan que ahora podemos, en principio, obtener datos de SNP (polimorfismo de un solo nucleótido) de múltiples individuos en múltiples especies. Esto promete enormes beneficios para el análisis filogenético y genético de poblaciones, particularmente de especies estrechamente relacionadas o mal resueltas. Mi interés está en cómo analizar estos datos de manera efectiva y responsable. Hemos desarrollado un algoritmo que estima árboles de especies, tiempos de divergencia y tamaños de población de fabricantes independientes (binarios), como SNP bien espaciados. El método se basa en la teoría coalescente (como el software BEAST), aunque utiliza trucos matemáticos para evitar tener que considerar todos los árboles genéticos posibles. Como método de "probabilidad total", debería ser más preciso que los enfoques alternativos basados ​​en FST. Hablaré sobre nuestras experiencias aplicando este método a los datos AFLP de plantas alpinas y algunos descubrimientos recientes sobre la utilidad (o inutilidad) de los datos SNP para estimar el tamaño de la población.

2014, 14 de marzo, 15:00: Dr. Till Bayer. GEOMAR

Análisis metagenómico 16S del microbioma de coral

2014, 31 de enero, 15:00: Dr. Johann-Mattis List, Forschungszentrum Deutscher Sprachatlas, Philipps Universität Marburg

Uso de la bionformática para estudiar el componente lateral de la evolución del lenguaje

Desde que August Schleicher (1821-1868) propuso por primera vez la idea de que la historia de la lengua se visualiza mejor "bei dem Bilde eines such verästelnden Baumes", este punto de vista ha sido discutido de manera controvertida por los lingüistas, lo que ha llevado a varias teorías opuestas, que van desde escenarios evolutivos a propuestas de redes tempranas. La renuencia de muchos estudiosos a aceptar el árbol como la metáfora natural de la evolución del lenguaje se debió a señales contradictorias en los datos lingüísticos: muchas semejanzas simplemente no apuntarían a un árbol único. En las últimas dos décadas, la lingüística histórica ha experimentado una “revolución cuantitativa” y se han aplicado muchos enfoques automáticos de la biología evolutiva a los datos lingüísticos. Dado el importante papel que juegan el contacto lingüístico y el préstamo léxico durante la historia del lenguaje, es sorprendente que la mayoría de los nuevos enfoques automáticos en lingüística histórica asuman un estricto "marco eucariota" para la evolución del lenguaje y solo se centren en la reconstrucción de árboles del lenguaje. Argumentaré que un "marco procariótico" para la evolución del lenguaje, basado en enfoques de redes biológicas que ayudan a distinguir los procesos verticales de los laterales durante la evolución del genoma, ofrece una alternativa fructífera a la "dendrofilia" lingüística actual y proporciona conocimientos más completos sobre las complejidades del lenguaje. evolución.

2014, 10 de enero, 15:00: Prof. Dr. Bernhard Haubold, MPI Plön

Herramientas sin alineación para la comparación de genomas

La secuenciación del genoma completo se ha convertido en una rutina. Sin embargo, la comparación de genomas completos por alineación sigue siendo un desafío. Por tanto, presento tres programas informáticos rápidos para comparar genomas no alineados. Los tres se basan en calcular las longitudes de coincidencias exactas entre pares de genomas. Esta cantidad se puede buscar de manera eficiente indexando secuencias. Explico cómo combinamos la indexación del genoma con el modelado matemático para construir programas para estimar las tasas de sustitución por pares, los homólogos locales más cercanos y la detección de la recombinación.

2013, 29 de noviembre, 15:00: Simposio de lanzamiento II

Dr. Steffen Möller, Institut für Neuro- und Bioinformatik, Universität zu Lübeck: Biología Computacional @ Dermatología en Lübeck

Dr. Volkmar Sauerland, Institut für Informatik, CAU:
Introducción: Optimización discreta del grupo de investigación

Dr. Abhishek Kumar, AG Kempken CAU:
Hongos marinos: aplicación de métodos basados ​​en el genoma de próxima generación y RNA-Seq para la exploración de fármacos contra el cáncer y otros compuestos naturales antibacterianos.

Prof. Dr. Tal Dagan, IFAM, CAU:
Introducción: Grupo de Microbiología Genómica
Instituto de microbiología

2013, 8 de noviembre, 15:00: Simposio de lanzamiento I

Tal Dagan, Microbiología Genómica, IFAM CAU: Introducción

Andre Franke, CAU: Instituto de Biología Molecular Clínica

Georg Hemmrich, CAU: recursos bioinformáticos

Ingo Thomsen, IKMB: Git y Git Server

Bernhard Haubold, MPI Plön: Reconstrucción de filogenia sin alineación

Ke Xiao, Plant Breeding Institute, CAU: Identificación de genes atornillados de remolacha azucarera mediante resecuenciación del genoma completo


Ver el vídeo: Metagenómica para el estudio de la diversidad procariótica Luciana Raggi (Mayo 2022).