Duración: 1,5 horas

Medios: Podemos usar todo MENOS al vecino, el móvil, programas de chateo u otras formas de comunicar con terceros

Las respuestas se dan en un fichero (txt, word o PDF) que se mandará a al finalizar la prueba poniendo ‘prueba Genómica Funcional’ en el asunto. 

Si procede, adjuntar también las hojas de cálculo o otros ficheros. 

Tanto el nombre del fichero como el fichero como tal deberían indicar el nombre del estudiante.

IMPORTANTE: Normas de la Prueba

• Razonamiento obligatorio: No se valorará ninguna respuesta que no esté brevemente razonada.

• Uso ético de la IA: Está estrictamente prohibido introducir los enunciados o secuencias del examen directamente en un modelo de lenguaje. Se permite el uso de IA únicamente como apoyo para consultas técnicas, sintaxis de herramientas o aclaración de conceptos.

• Trazabilidad y Evidencia: Toda solución debe ir acompañada de capturas de pantalla incluyendo aspectos como:

  1. La herramienta o base de datos utilizada.

  2. El resultado visual obtenido.

1. (7 puntos) Tenemos el nombre de un microRNA: hsa-mir-27a

• Indicar los nombres y secuencias de los microRNAs maduros
• Obtener las secuencia del pre-miRNA

2. (8 puntos) Tenemos la siguiente secuencia de un posible microRNA, obtenida a partir de una muestra humana.

>miRNA_anon
UGGAAGUGUCUUAGCUGGUUGUU

• Sabemos que se trata de un microRNA mutado. ¿A qué microRNA en la base de datos miRBase corresponde? Indicar el nombre del microRNA y de la secuencia madura (‘el brazo’)
• Indicar los cambios que existen entre la secuencia canónica y la secuencia mutada
• ¿Que impacto sobre las dianas puede(n) tener el/los cambio(s)? Reportar al menos un gen posiblemente regulado por el microRNA (se puede obtener tanto usando bases de datos o computacionalmente).

3. (3 puntos) Obtener la secuencia 3’ UTR del transcrito canónico del gen TNRC6B. Adjuntar el fichero en el correo al finalizar la prueba.

4. (5 puntos) ¿Una la siguientes 3 secuencias,

>cand1 
CAGUUAUCACAGUGCUGAUGCU​gucuauuС​UaaaggUACAGUACUGUGAUAACUGAA
>cand2
CAGUUAUCACAGUGCUGAUGCU​gucuauuС​UaaaggUACAGUACUGUGAUAACUG
>cand3
CUCAGUUAUCACAGUGCUGAUGCU​gucuauuС​UaaaggUACAGUACUGUGAUAACUGAA

según su estructura secundaria puede corresponder a un pre-miRNA?

Indicar también la Energía Libre de Gibbs exacta y la estructura en formato dot-bracket para las 3 secuencias

5. (5 puntos) En siguiente enlace nos lleva a la entrada de un microRNA en la base de datos miRBase https://www.mirbase.org/hairpin/MI0030983

Discutir si se puede tratar de un microRNA verdadero o de una entrada incorrecta.

6. (12 punto) Expresión de microRNAs.
Tenemos la siguiente matrix de expresión con los conteos corregidos por asignación múltiple (RCadj). Asi mismo tenemos un fichero con datos de secuenciacion para cada muestra del estudio con las siguientes columnas: 1) nombre de la muestra, 2) número total de lecturas (raw reads), 3) lecturas en el análisis, 4) lecturas mapeadas a miRNAs y 5) lecturas con adaptador detectado

1. Normalizar los valores de expresión (RCadj) usando el número total de lecturas en el análisis. 
2. Normalizar los valores de expresión usando el total de lecturas mapeadas a microRNAs.
3. Calcular el porcentaje de lecturas que corresponden a microRNAs para cada muestra
4. Calcular la magnitud de cambio (FC) entre las muestras SG_* y las muestras MG_*