Biología computacional está evolucionando rápidamente con la llegada de las nuevas tecnologías, especialmente en la forma de recoger, analizar y visualizar los datos. El Dr. Ragothaman Yennmalli, un Kolabtree independiente y científico, examina cuatro avances prometedores.
En el marco del seguimiento de la anterior entrada introductoria, here I will highlight some of the recent trends or recent advances in the biological sciences that are transforming computational biology. These advances rely heavily on computational tools and methods — big análisis de datos, multiscale modelling, etc. Some of them are listed below.
1. Los grandes datos
This is a well known term in computer science and has been picked by biologists only recently. Thanks to the next generation sequencing techniques, the sequence of a genome can be obtained in relatively shorter time. For example, the relevance of generating data quickly is magnified when working with metagenomic data or a microbiome. How can one manage the data? What about storage for long term? What are the tools for analyzing such massive data? These questions arise and they do have answers. As mentioned this is a recent trend in biology but not in computer science or experimental físicadonde el manejo y el análisis de big data es un trabajo rutinario.
Un caso particular en el que se está investigando es en los formatos de archivo de los big data biológicos. En el caso de los archivos de estructuras de proteínas, el estándar actual es el formato .pdb, un formato dependiente de las columnas que es analizable y legible tanto por humanos como por máquinas. Sin embargo, este formato falla cuando se describen megaestructuras, como el ribosoma o las cápsides virales completas. Por ello, se ha propuesto un nuevo formato llamado .pdbx que supera las limitaciones del formato anterior. También existe otro formato llamado MMTF que acelera el tiempo de carga de estructuras con más de 20 millones de átomos en segundos.
Más información sobre big data en informática biología estructural:
http://science.sciencemag.org/content/355/6322/248
2. Técnicas de crio-EM y XFEL
Estos dos métodos no son nuevos, como tales. Sin embargo, la tecnología actual y los avances que se están produciendo en estos dos campos están ampliando los límites del análisis de la estructura biomolecular. Cryo-EM es una técnica que permite captar la estructura tridimensional de la biomolécula mediante un microscopio electrónico de alta resolución. En uno de los laboratorios pioneros de los NIH se resolvió una estructura de 2,5Å. Esta resolución suele obtenerse con la estructura cristalina de las proteínas, lo que habitualmente implica al menos 1 ó 2 meses de tiempo para estandarizar el cristal óptimo que se dispara bajo el haz de rayos X.
In contrast, a recent technique that is revolutionizing biología estructural es XFEL que consiste en disparar haces de rayos X de alta intensidad sobre microcristales de proteínas. Debido a la alta radiación, los microcristales se queman literalmente para obtener los datos. Se necesitan decenas de miles de microcristales para obtener datos de una cobertura decente. Cada imagen capturada de un microcristal tiene que ser analizada con el resto para obtener la estructura 3D de la biomolécula.
Such techniques depend heavily on automated software that use image processing algorithms and to some extent aprendizaje automático approaches to identify the signal from the surrounding noise. This es el big data, ya que la diversidad y la velocidad a la que se adquiere la información es astronómica.
3. Modelización multiescala
A diferencia de la modelización de una sola estructura biomolecular y de la extrapolación a un sistema más complejo, la modelización multiescala implica a más de 200.000 átomos y la dinámica obtenida revela interacciones de largo alcance temporal y un comportamiento complejo de los múltiples componentes (ya sean homogéneos o heterogéneos). Los datos generados a partir de estos experimentos son masivos debido al número de puntos de datos obtenidos, también debido a las múltiples ejecuciones para obtener una significación estadística.
Un caso en el que se ha utilizado la modelización multiescala es en la comprensión de la dinámica del celulosoma, una estructura compleja bacteriana formada por proteínas y enzimas heterogéneas que se adhieren a la celulosa. Los celulosomas tienen importancia industrial en el ámbito de los biocombustibles, concretamente en la producción de bioetanol.
Más información: http://www.ks.uiuc.edu/Research/biofuels/
4. Secuenciación de células individuales
En lugar de examinar varias células, la técnica más reciente consiste en aislar cada célula individual, extraer el ARN y secuenciarlo. Esta técnica reciente se llama secuenciación de ARN de una sola célula o scRNA-seq. En este artículo de Nature, en el que se habla del método y de sus ventajas, se menciona que
Es mucho más difícil manipular células individuales que grandes poblaciones, y como cada célula sólo produce una pequeña cantidad de ARN, no hay margen de error. Otro problema es el análisis de las enormes cantidades de datos resultantes, sobre todo porque las herramientas utilizadas pueden ser poco intuitivas.
Aquí se ofrece una excelente revisión del flujo de trabajo y de las herramientas para scRNA-seq: https://doi.org/10.3389/fgene.2016.00163
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