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Predicción de genes

Estrategias para la búsqueda computacional de genes

Directa

  • Emparejamiento más o menos exacto con EST,  cDNA o proteínas del mismo organismo o de otros relacionados

Indirecta

  • Homología con otros genes conocidos
  • Búsqueda de algo que se parece a un modelo teórico de gen (ab initio)
  • Híbrida, combinando homología y búsqueda ab initio (y quizas también evidencia experimental)

¿Qué podemos medir para predecir genes?

No existe aún la herramienta perfecta para predecir genes: todo se basa en ‘señales débiles’.

Genes codificadores de proteínas:

  • ORFs (Open Reading Frames)
  • Uso de codones
  • Frecuencias de nucleótidos y correlaciones

Sitios funcionales:

  • Sitios de splicing, promotores, UTRs, sitios de poliadenilación

Datos de ejemplo


Predicción de ORFs

La primera tarea para predecir genes en una secuencia anónima es localizar los marcos abiertos de lectura, es decir segmentos de ADN libres de codones de stop en alguna de las fases (Open Reading Frames, ORFs).

Para practicar con estos programas, utilizaremos:


Genes procarióticos

Para practicar con este programa, utilizaremos las primeras 10 kbp de E. coli. Posteriormente, podemos explorar otras regiones.


Genes eucarióticos

Programas Ejercicios
NetGene2

GenScan

 

Utilizaremos para practicar la secuencia del gen LAMC2 (ver datos de ejemplo) y comparar la predicción obtenida con el mapa en el navegador de la UCSC
GeneID

 

Utilizaremos alguna de las secuencias de vertebrados que se muestran en los datos de ejemplo y comparar la predicción obtenida con su anotación

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Fecha de entrega del trabajo personal extendido al 5 de marzo

Comienzo de las clases: 4 de febrero, 12h

Aula-Inf O01 (Decanato)

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Para un mayor aprovechamiento de la asignatura, se recomienda acudir a clase con ordenador portatil o tableta.