Bioinformática

Las nuevas técnicas de secuenciación de ADN están aumentando las cantidades de datos que pueden contribuir a mejorar la precisión en las definiciones de especies y las anotaciones de los genomas. En el laboratorio de bioinformática, estamos desarrollando y aplicando herramientas y procedimientos a escala genómica para predecir el comportamiento microbiano y seleccionar cepas microbianas o enzimas con capacidades sobresalientes. Nuestros estudios se aplican a cepas de interés agronómico, clínico o industrial. Estamos enfocados en los siguientes tópicos:

Resolución taxonómica de cepas altamente relacionadas filogenéticamente.

A pesar de la existencia de directrices y recomendaciones para garantizar la estabilidad, reproducibilidad y coherencia en la taxonomía, la metodología para circunscribir las cepas en las especies es aún subjetiva y arbitraria. Además, la clasificación de especies de muchos Firmicutes (Enterococcus, Lactococcus, Lactobacillus o Bacillus) no se define por un concepto teórico, sino generalmente por un requisito pragmático o de praxis industrial. Sin embargo, una asignación precisa de especies es extremadamente importante para la aceptación comercial para usos agronómicos o industriales. Por lo tanto, en el laboratorio nos enfocamos a realizar asignaciones de especies de cepas altamente filogenéticas relacionadas logrando establecer una coherencia entre las características filogenéticas, genómicas y fenotípicas.

Minería génica y perfiles microbianos

Las funciones biológicas codificadas en un organismo eventualmente determinan su fenotipo y comportamiento en el ambiente. Sin embargo, la predicción de la función de una proteína es una tarea compleja, estando las soluciones in silico actuales centradas en la ortología. Recientemente hemos desarrollado una herramienta que establece el perfil funcional bacteriano basada en las funciones biológicas codificadas en su genoma. Nos centramos principalmente en las rizobacterias que promueven el crecimiento de las plantas del género Bacillus.

Minería de datos y enzimas de uso industrial

Existe una demanda creciente de proteínas nuevas o con características excepcionales para su aplicación en diversos procesos industriales y/o el desarrollo de organismos modificados genéticamente. Si bien el advenimiento de la genómica y la minería de datos permiten la busca de proteínas hipotéticas con homología a proteínas o enzimas conocidas, una gran proporción de las proteínas disponibles en las bases de datos comparten poca identidad con todas las proteínas estudiadas. En el laboratorio utilizamos procedimientos estandarizados que utilizan herramientas bioinformáticas y modelos estadísticos para la búsqueda en bases de datos de proteínas con fines industriales específicos.

Miembros del Laboratorio

  • Martín Espariz

Contacto

espariz@iprobyq-conicet.gob.ar

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