La Facultad de Ingeniería y Negocios convocó a los estudiantes, egresados y profesionales en torno a la primera versión del Ciclo de Investigación, el cual en su primera emisión abordó la utilización de redes para el análisis de datos biológicos.

Las palabras de inicio estuvieron a cargo del Decano de la Facultad, Gonzalo Islas, quien apuntó que este espacio tiene como por objetivo “aprender lo que están haciendo nuestros investigadores, compartir experiencias y crear una cultura que nos permita seguir desarrollando proyectos de investigación en conjunto”.

La expositora de la charla fue Melissa Alegría, ingeniera en Bioinformática, PhD en Ciencias mención Biofísica y Biología Computacional de la Universidad de Valparaíso y actualmente académica investigadora en nuestra casa de estudios.

Alegría comenzó haciendo una breve introducción sobre qué son las redes. La profesional las describió como “una instancia de tipo de dato abstracto llamado grafo, la cual enlaza o relaciona con otros individuos (nodos) a través de conexiones (edges). Permiten estudiar las relaciones que existen entre unidades que interactúan con otras”.

En esa línea, la profesional afirmó que “en los últimos años hemos tenido un aumento de datos biológicos heterogéneos. En particular, nuevas secuencias de genes o proteínas que requieren métodos amigables para organizar esta información. La idea es poder alcanzar la interferencia funcional”.

Con respecto a las estrategias más utilizadas para relacionar la secuencia o la estructura con la función, la investigadora afirmó que “es la predicción de la función basada en la homología, la cual se centra en la suposición de que la similitud de secuencia o la estructura implica una similitud funcional. Las Redes de Similitud de Secuencia (SSN), se usan para visualizar las tendencias funcionales entre las superfamilias de proteínas a partir del contexto de la similitud de secuencias”.

Sobre las ventajas de esta red, se reconoce su rapidez  de cálculo, puesto que solo se necesitan dos pasos: una vez elegido el conjunto de secuencias a analizar, solo se necesitas comparar a través del método BLAS de todo contra todos. Luego, se filtran estas consecuencias en clusters basándose en el umbral de similitud definido por usuario.

“Otra de las ventajas es que tiene muchos usos, por ejemplo nos sirve para la elección de objetivos para los análisis experimentales, mostrar un estatus atípico relativo de familias especificas dentro de grandes superfamilias e ilustrar la correlación de los patrones de conservación del sitio activo con el linaje”, explicó la expositora.