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Análisis de expresión génica de bolsillo

affymetrix_gene-chip_1_bigTodas y cada una de las células que nos componen tienen, en principio, la misma información genética.  Pero una neurona no es igual a un linfocito o a una célula hepática o renal.  Dada tipo celular es diferente en términos de morfología y funcionalidades.

Así que debe de haber mecanismos que activen ciertos genes en ciertas células y silencien otros.  Estos mecanismos están siendo masivamente estudiados por su importancia en campos tales como biología del desarrollo — ¿cómo sabe una célula que parte del óvulo fecundado que tiene que convertirse en un tipo celular u otro? –, en la biología del cáncer — en el cáncer las células dejan de expresar ciertos genes que controlan su ciclo y se descontrola su crecimiento –, etc.  Este problema es muy interesante y hablaremos de él en algún momento.  Pero en esta entrada lo que queremos contar son las técnicas actuales que nos permiten medir qué genes están siendo expresados o no.

La aplicación de estas técnicas es fundamental en los análisis diagnósticos genéticos y permiten, y permitirán, un control sobre ciertas enfermedades genéticas y sobre problemas relacionados con la expresión de genes.  Así que vamos a intentar explicar qué son los chips de ADN (microarrays).

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Dogma central de la biología molecular: ADN – Transcripción – Traducción – Proteína

Estamos muy contentos de presentar al nuevo colaborador de Cuentos Cuánticos, Adrián Castillo (@Yakandu), que nos llevará por los terrenos de la biología molecular. Este blog está dejando de ser un campo exclusivo de la física, dejó de serlo hace mucho tiempo, y está empezando a crecer como un sitio de encuentro para divulgadores de la ciencia en general y campos relacionados. Muchas gracias por participar en Cuentos y bienvenido.

Como nueva incorporación al equipo, primero muchas gracias a @Cuent_Cuanticos por esta oportunidad, y segundo, me presentaré brevemente; graduado en ‘Bioquimica y Biología Molecular’ y cursando un master en ‘Biología molecular y Biomedicina’, soy alumno interno pre doctoral (si las becas lo permiten) en el laboratorio de Fisiología de la Facultad de Medicina de la UPV/EHU estudiando el efecto de los ROS (Especies Reactivas del Oxígeno) sobre el metabolismo celular canceroso. Soy un aficionado de, entre otras cosas, contagiar mi pasión y ‘conocimiento’ de todo tipo de contenido científico a todo el que esté dispuesto a escucharme y espero poder hacer comprender a todo el mundo temas como ADN, ARN, rutas metabólicas, proteínas, etc.

Ni de lejos soy tan experto en mi campo como lo seréis seguramente vosotros en el vuestro ya que solo tengo la experiencia del aprendizaje universitario, así que espero que disfrutéis del primero de, espero, unos cuantos post de temática biocientifica. Son bienvenidas sugerencias, preguntas y, por supuesto, correcciones, ya que todo este contenido sale de mi cabeza. Y perdonad las más que probables faltas de ortografía.

Este y un par de futuros post pretendo que sean una introducción a las biociencias, para que se entiendan mejor ciertos conceptos que no están tan claros como nos puede parecer, como por ejemplo que es una proteína y como funciona, que es un gen, cómo se expresa, cuáles y qué funciones tienen los compartimentos celulares y más tarde nos dedicaremos a temas más complicados.

Para empezar daremos la definición genérica de ADN, la que podemos encontrar en cualquier texto de biología:

El ADN, como tal, es un polímero de 4 monómeros básicos que tras ser leído y transcrito a un polímero mensajero intermedio “ARN” sale del núcleo y es traducido a un polímero de aminoácidos, también conocido como proteína que se pliega y ejerce su labor.

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La expresión génica vista por un físico II: Introducción al tratamiento estocástico

Otra entrada sobre el tratamiento de la expresión génica por parte de Pedro Fernández (@pedrokb_vr)

En la entrada anterior vimos cómo modelar matemáticamente el mecanismo por el cual un gen se traduce a una proteína basándonos en el enfoque determinista, así como los dos principales errores que se cometen al aplicar ese modelo: el uso de variables continuas y la no consideración de la aleatoriedad propia del proceso.

La expresión génica vista por un físico I

Para solucionar el problema al que habíamos llegado se introduce el cálculo de probabilidades de sucesos aleatorios en el enfoque estocástico. Empecemos desde abajo.

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