Modelo computacional predice función genética

Los científicos han creado un nuevo modelo computacional que puede ser usado para predecir la función genética de genes vegetales, no caracterizados, con velocidad y exactitud sin precedentes. La red, llamada AraNet, tiene más de 19.600 genes asociados entre sí por más de un millón de asociaciones y pueden aumentar la tasa de descubrimiento de genes nuevos afiliados con un rasgo dado de diez veces. Es un gran avance para la biología vegetal esencial y la investigación agrícola.

A pesar del inmenso progreso en la caracterización funcional de los genomas vegetales, más del 30% de los 30.000 genes de Arabidopsis no han sido caracterizados funcionalmente. Otro tercio tiene poca evidencia con respecto a su papel en las plantas. "En esencia, AraNet se basa en la idea simple de que los genes que residen físicamente en la misma vecindad o se encienden en concierto entre sí, están asociados probablemente con los mismos rasgos”, explicó el autor correspondiente, la autora, Dra. Sue Rhee, del departamento de biología vegetal de la Institución para Ciencias Carnegie (Washington, DC, EUA; www.ciw.edu). "Lo llamamos culpabilidad por asociación. Con base en más de 50 millones de observaciones científicas, AraNet contiene más de un millón de vínculos de los 19.600 genes en la pequeña planta experimental de mostaza, Arabidopsis thaliana. Hicimos un mapa de las asociaciones y demostramos que podemos usar la red para proponer que los genes no caracterizados están asociados con rasgos específicos basados en la fortaleza de las asociaciones con genes ya vinculados con esas características.

La red permite dos tipos principales de teorías evaluables. La primera usa un conjunto de genes, que se sabe, están involucrados en procesos biológicos como las respuestas al estrés, como una "carnada” para encontrar nuevos genes ("presa”) involucrados en las respuestas al estrés. Los genes carnada están asociados entre sí con base en más de 24 tipos diferentes de experimentos o computaciones. Si están asociados mucho más frecuentemente, o con más fuerza, de lo que se pensaría fuese el azar, se puede pensar que hay otros genes asociados con los genes carnada que tienen probabilidad alta de participar en el mismo proceso. La segunda hipótesis es predecir funciones para genes no caracterizados. Hay 4.479 genes sin caracterizar en AraNet que tienen asociaciones con algunos que han sido caracterizados, por lo que se puede atisbar algo con respecto a la función para una porción significativa de todos los desconocidos.

Los científicos ensayaron la exactitud de AraNet con pruebas de validación computacional y experimentos de laboratorio sobre genes que la red predecía como relacionados. Los investigadores seleccionaron tres genes no caracterizados. Dos de ellos mostraban fenotipos predichos por AraNet. Uno, es un gen que regula la sensibilidad a la sequía, llamado ahora, sensible-a-la-sequía 1 (Drs1). El otro regula el desarrollo lateral de las raíces, llamado estimulador lateral de las raíces 1 (Lrs1). Los investigadores descubrieron que la red es mucho más fuerte para predecir las asociaciones correctas que las redes previas, en pequeña escala, para los genes de Arabidopsis.

"Las plantas, los animales y otros organismos comparten un número sorprendente de genes iguales o similares--particularmente aquellos que se originaron al comienzo de la evolución y fueron retenidos a medida que los organismos se diferenciaban con el tiempo”, comentó uno de los autores principales, y correspondiente, Insuk Lee, en la Universidad Yonsei en Corea del Sur (Seúl). "AraNet no solamente contiene información de genes vegetales, también incorpora datos de otros organismos. Queríamos saber cuánto de la exactitud del sistema se debía a los datos de las plantas, con respecto a los datos no provenientes de plantas. Encontramos que aunque las asociaciones de las plantas suministraban la mayoría del poder predictivo, las asociaciones no vegetales también contribuían fuertemente”.

"AraNet tiene el potencial de ayudar a cumplir la promesa de la genómica en ingeniería vegetal y medicina personalizada”, anotó la Dra. Rhee. "Un cuello de botella principal ha sido la gran porción de genes con función desconocida, aún en organismos modelos que se han estudiado extensamente. Necesitamos formas innovadoras para descubrir las funciones de los genes y AraNet es un ejemplo perfecto de este tipo de innovación. La seguridad alimenticia ya no se da como un hecho en este medio rápido de cambio climático y economía globalizada del siglo 21”.

Los investigadores publicaron sus hallazgos, el 31 de enero de 2010, en la edición avanzada de la revista Nature Biotechnology.

"Las innovaciones en el entendimiento básico de las plantas y la aplicación efectiva de este conocimiento en el campo, son esenciales para cumplir con este reto. Se están haciendo numerosos proyectos a escala del genoma para varias especies vegetales. Sin embargo, hacen falta estrategias nuevas para identificar genes candidatos para rasgos específicos de plantas usando estos datos experimentales genómicos. AraNet integra estos datos y suministra una evaluación racional estadística de la posibilidad de que los genes funcionen en rasgos particulares, ayudando así a los científicos a diseñar experimentos para descubrir la función genética. AraNet se volverá un componente esencial de la investigación vegetal de siguiente generación”, concluyó la Dra. Rhee.

Enlace relacionado:
Carnegie Institution for Science