bajar de una sola vez todos los proteomas (ensembl)

Me informan en helpdesk@ensembl.org que, para bajarse la última versión de todos los proteomas a la vez, pueden utilizarse las siguientes lineas (en bash):

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#!/usr/bin/sh

version='64'

prefix=rsync://ftp.ensembl.org/ensembl/pub/release-${version}

for f in $(rsync --verbose --recursive $prefix/fasta | grep '.*pep.*.fa.gz' | perl -n -e 'print [split(/\s+/)]->[4]."\n"');

do

rsync --partial --verbose $prefix/$f .

done

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Como debe haber muchas más formas de hacer esto, abro la lata y vais añadiendo.

Hope this helps,

JR

'Fold it' o como el juego agudiza el ingenio

Buenas,
desde hace al menos una década el grupo de David Baker (U.Washington) ha tenido un impacto tremendo en el estudio del plegamiento de las proteínas, yo diría que hasta el punto de ir cocinando poco a poco un premio Nobel, pero el tiempo dirá. Muy brevemente, su trabajo ha consistido en desarrollar algoritmos para la predicción de la estructura de proteínas (por comparación y ab initio) que han ido refinando en sucesivas rondas de CASP (donde siempre quedan entre los mejores) y poniendo a punto con experimentos bastante espectaculares donde comparan sus predicciones con estructuras obtenidas por cristalografía y NMR, obteniendo modelos de una calidad y complejidad sin precedentes, llegando por ejemplo a diseñar una proteína artificial y predecir su estructura terciaria con un error promedio de 1.2A. Una de las aportaciones más extravagantes de este laboratorio tan productivo fue la creación de un juego basado en el problema del plegamiento, que llamaron FoldIt.

El juego permite poner a jugadores de todo el mundo a resolver ejercicios de plegamiento de dificultad variable, tras superar un tutorial donde aprendes las reglas del juego y las herramientas disponibles. La verdad es que hasta hoy no he encontrado una manera más amena de entender qué es un puente de hidrógeno o un choque estérico. Enfin, a lo que voy, lo que parecía simplemente un intento por popularizar el 'problema del plegamiento', que a día de hoy todavía se considera sin resolver, se ha convertido también en una herramienta de innovación, como se publica en el último número de PNAS. Tras estudiar la evolución de las estrategias ganadoras encontradas por la comunidad jugadores, que se pueden guardar como recetas, se observa que se parecen mucho a los propios algoritmos que el grupo de Baker está desarrollando. O dicho de otro modo, parecería que poniendo en forma de juego un problema complejo como esto, con puntuaciones objetivas y reglas sencillas, el ingenio colectivo puede llegar a soluciones parecidas a las de los científicos especialistas, sorprendente?
Un saludo,
Bruno

grafos de De Bruijn

Hola,
un artículo educativo publicado recientemente en Nature Biotechnology me ha vuelto a recordar los grafos de De Bruijn, que ya había mencionado de pasada en una entrada anterior sobre vectores de sufijos. Hoy los veremos un poco más de cerca, por su importancia para la reconstrucción de secuencias genómicas a partir de fragmentos más pequeños que han sido previamente secuenciados.

Los modernos ensambladores de secuencias emplean grafos de De Bruijn para guardar en memoria los prefijos (nodos) y sufijos (aristas) de las lecturas o reads obtenidas en experimentos de secuenciación. Este tipo de representación permite reducir en parte la redundancia natural de este tipo de datos a la vez que facilita su ensamblaje posterior. La figura  compara los métodos de ensamblaje tradicionales (a) con los actuales (d). Los tradicionales se usan para pegar entre si secuencias obtenidas por el método de Sanger, que suelen ser largas, de buena calidad y en números pequeños. Los métodos que acompañan a los secuenciadores actuales se adaptan al nuevo escenario de secuencias cortas y en números varios órdenes de magnitud más elevados.

fuente: http://www.nature.com/nbt/journal/v29/n11/full/nbt.2023.html

Como se muestra en el panel d de la figura, un grafo de De Bruijn facilita la reconstrucción del genoma de partida, que se obtiene buscando un ciclo euleriano que recorra todas las aristas (sufijos) una sola vez. Esta estrategia es computacionalmente mucho más barata que la alternativa de buscar ciclos hamiltonianos, que en la práctica es imposible al ser un problema de tipo NP completo. Sin embargo, como pasa a menudo, la realidad se resiste a ser capturada por una sola teoría, e incluso los grafos de De Bruijn son todavía incapaces de resolver el problema de las secuencias repetidas, que aparecen en un genoma o región genómica no una sinó muchas veces.

En el Russell's blog encontraréis código fuente en Python para aprender cómo se construyen estos grafos. Espero haberos despertado la curiosidad, un saludo,
Bruno