Biología transcriptómica: Análisis del transcriptoma

Biología transcriptómica

• La transcriptómica es el estudio del transcriptoma.
• El transcriptoma es el conjunto completo de moléculas de ARN en una célula u organismo.
• Se analizan los niveles y patrones de expresión génica.
• El objetivo es revelar procesos biológicos, respuestas a estímulos y mecanismos de enfermedades.

Tecnologías clave

• Los microarrays miden los niveles de expresión de miles de genes simultáneamente.
• RNA-Seq utiliza la secuenciación de próxima generación para determinar y cuantificar las secuencias de ARN en una muestra.
• RT-qPCR mide los niveles de expresión de genes específicos convirtiendo primero el ARN en ADNc.
• RT-qPCR amplifica y cuantifica el ADNc mediante PCR.

Aplicaciones

• La transcriptómica se usa en el descubrimiento de fármacos para identificar nuevos objetivos farmacológicos y biomarcadores.
• Se utiliza en el diagnóstico de enfermedades para desarrollar pruebas basadas en patrones de expresión génica.
• En medicina personalizada, para adaptar los tratamientos a los pacientes basándose en sus perfiles de expresión génica únicos.
• Es útil en la biología del desarrollo para estudiar los cambios en la expresión génica que ocurren durante el desarrollo.
• Permite el estudio de los efectos de los factores ambientales en la expresión génica, en biología ambiental.

Análisis de datos transcriptómicos

• El análisis de datos transcriptómicos implica el control de calidad, que evalúa la calidad de los datos y elimina los de baja calidad.
• El alineamiento asigna lecturas de RNA-Seq al genoma o transcriptoma.
• La cuantificación determina los niveles de expresión de cada gen o transcrito.
• Análisis de expresión diferencial identifica genes que expresan de manera diferente entre diferentes condiciones o grupos.
• El análisis de enriquecimiento identifica vías u ontologías de genes que están sobrerrepresentadas en un conjunto de genes expresados diferencialmente.

Desafíos

• El transcriptoma es muy complejo y dinámico, lo que dificulta la interpretación de los datos.
• Los datos transcriptómicos pueden ser ruidosos, lo que dificulta la distinción entre cambios reales en la expresión génica y el ruido de fondo.
• Los datos transcriptómicos pueden ser grandes y difíciles de analizar.
• Los datos transcriptómicos pueden utilizarse para identificar individuos y deben protegerse.

Densidad

• La densidad describe qué tan junta está la masa en un volumen dado.
• Se calcula como la masa por unidad de volumen.
• Se representa comúnmente con la letra griega $\rho$ (rho).

Fórmula

• La fórmula para calcular la densidad es: $\rho = \frac{m}{V}$
• Donde:
  • $\rho$ es la densidad
  • $m$ es la masa
  • $V$ es el volumen

Unidades

• Las unidades comunes para la densidad son:
  • Kilogramos por metro cúbico ($kg/m^3$)
  • Gramos por centímetro cúbico ($g/cm^3$)
  • Gramos por mililitro ($g/mL$)

Ejemplos

• La densidad del agua es de aproximadamente $1 g/cm^3$ o $1000 kg/m^3$ a temperatura ambiente.
• La densidad del plomo es de $11.34 g/cm^3$, lo que significa que el plomo es mucho más denso que el agua.

Factores que afectan la densidad

• La densidad generalmente disminuye al aumentar la temperatura.
• Al aumentar la temperatura, el volumen suele aumentar.
• La densidad aumenta al aumentar la presión.
• Al aumentar la presión, el volumen disminuye.
• Generalmente, los sólidos son más densos que los líquidos.
• Los líquidos son más densos que los gases de la misma sustancia.

Aplicaciones

• La densidad es útil en la identificación de materiales, ya que diferentes materiales tienen diferentes densidades.
• Un objeto flotará si su densidad promedio es menor que la densidad del fluido en el que se encuentra.
• Se utiliza en el diseño de estructuras y materiales en ingeniería.

Tabla de densidades comunes

• Agua: $1.0 g/cm^3$
• Aluminio: $2.7 g/cm^3$
• Hierro: $7.87 g/cm^3$
• Cobre: $8.96 g/cm^3$
• Plomo: $11.34 g/cm^3$
• Oro: $19.3 g/cm^3$
• Aire (20°C): $0.0012 g/cm^3$

La transcriptómica estudia el transcriptoma para analizar la expresión génica. Se utilizan microarrays, RNA-Seq y RT-qPCR. Tiene aplicaciones en el descubrimiento de fármacos y el diagnóstico de enfermedades.