'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

Mapamundi NGS

¿Te has preguntado alguna vez dónde puedes secuenciar ácidos nucleicos?
¿Estás buscando un servicio que ofrezca 'runs' en el Polonator o en Illumina HiSeq?
¿Quieres saber cuántos secuenciadores de DNA hay en tu ciudad y qué modelos son?
¿Dónde está el secuenciador más septentrional del planeta? ¿Y el más meridional?
¿Hay secuenciadores en la Antártida o en Hawai?

Hola,
en esta nueva entrada recomendamos un pequeño pasatiempos, una aplicación web basada en Google Maps que nos permite visualizar la localización de los distintos centros de secuenciación y, más concretamente, de los aparatos de secuenciación (NGS, claro) a lo largo y ancho del planeta.

Next Generation Genomics: World Map of High-throughput Sequencers

 

Y no sólo permite visualizar, ya que pretende que sean los usuarios los que añadan los centros y/o secuenciadores, y corrijan las localizaciones. Así que ya sabes, si conoces un secuenciador que no aparece en el mapa añádelo. Además, cuenta con un sencillo filtro en la parte superior, con el cual visualizar solamente los modelos de interés o hacer una rápida comparativa; y con un desplegable para poder ir directamente a un país concreto.

La aplicación fue creada mediante Google Maps API, JQuery, MarkerClusterer, LabeledMarker, Django y SQLite, en la Universidad de Birmingham.

Un saludo, hasta una nueva entrada,
Carlos

Adiós a ClustalW

Hola,
en esta entrada quería enterrar al ya vetusto ClustalW, el programa de alineamiento múltiple más citado de la historia. En realidad lo acaban de enterrar sus propios autores en este artículo, donde presentan a su sucesor Clustal Omega. Como es habitual en Bioinformática, los autores ponen a prueba el nuevo programa de alineamiento comparándolo con las principales opciones de software disponibles, incluyendo al viejo ClustalW. Las comparaciones son bastante extensas, usando hasta 3 baterías de alineamientos, como son BALiBASE y HomFam (creadas por el entorno de Clustal) y Prefab, creada por el autor de MUSCLE, Robert Edgar. En la siguiente tabla, abreviada de la original, se muestran los resultados promediados sobre el conjunto BALiBASE de 218 familias de proteínas:

Aligner	Av score (218 families)							Tot time (s)
MSAprobs	0.607							12 382.00
Probalign	0.589							10 095.20
MAFFT (auto)	0.588							1475.40
Probcons	0.558							13 086.30
Clustal Ω	0.554							539.91
T-Coffee	0.551							81 041.50
Kalign	0.501							21.88
MUSCLE	0.475							789.57
MAFFT (default)	0.458							68.24
FSA	0.419							53 648.10
Dialign	0.415							3977.44
PRANK	0.376							128 355.00
ClustalW	0.374							766.47

En cuanto a poder decir si efectivamente Clustal Omega es el mejor alineador disponible en la actualidad habrá que esperar el veredicto de la comunidad y ver qué le parecen a Rober Edgar los parámetros de MUSCLE que se usaron en las pruebas, pero no parece superar en precisión a MAFFT en modo automático.
Sin embargo, las tablas del artículo (1 , 2 , 3) muestran que la inclusión de modelos ocultos de Markov (HMMs) y árboles guía mBed produce alineamientos de mucha mayor calidad (y en menor tiempo) que ClustalW, que es más lento para producir peores alineamientos. Clustal Omega puede alinear conjuntos de miles de secuencias, pero por el momento, sólo de aminoácidos, por lo que talvez sigamos usando ClustalW o MAFFT para alinear nucleótidos, no?

Por cierto, al compilar el código fuente de http://www.clustal.org/omega/clustal-omega-1.0.3.tar.gz en mi Ubuntu 10.04 tuve que instalar el paquete libargtable2-dev , un saludo,
Bruno

Perl Moderno?

Hoy me gustaría recomendar 'Modern Perl', que es un librito curioso porque:

1) contiene muchas recetas explicadas a base de ejemplos sobre los diferentes aspectos del lenguaje Perl, reflexionando sobre el famoso principio 'there is more than way to do it' y sobre las ventajas de unas maneras sobre otras de hacer la misma operación. Por ejemplo, se explica que el siguiente bucle:

 my @tripled;  
 my $count = @numbers;  
 for (my $i = 0; $i < $count; $i++)  
 {  
   $tripled[$i] = $numbers[$i] * 3;  
 }  

se puede expresar también como:

 my @tripled = map { $_ * 3 } @numbers;  

También por ejemplo muestra que igual que escribimos a un archivo podemos hacerlo a una variable escalar:

 my $captured_output;  
 open(OUTSTRING,'>',\$captured_output);  

2) es adecuado para principiantes del lenguaje y para gente más experta, ya que reflexiona sobre cuestiones de estilo y eficiencia, y además propone módulos clave de CPAN para facilitarnos la vida y hacer el código más robusto y portable

3) los autores del libro han dispuesto su libre descarga en diferentes formatos, por ejemplo en PDF

Que aproveche,
Bruno