Tesis - Maestría en Biología Computacional

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Browsing Tesis - Maestría en Biología Computacional by Author "Avelar Rivas, Jesús Abraham"

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    “Análisis comparativo del genoma de los diferentes sublinajes de la variante Ómicron de SARS-COV-2 en Ecuador”
    (PUCE - Quito, 2023) Herrera Yela, Manuel Andrés; Avelar Rivas, Jesús Abraham
    El virus del SARS-CoV-2 tiene la capacidad de acumular mutaciones en su genoma, lo que puede dar lugar a la formación de sublinajes y variantes. Desde el año 2022, la única variante circulante ha sido la variante Ómicron, en la cual se han descrito mutaciones principalmente en la glicoproteína Spike. Varias de estas mutaciones le confieren una mayor capacidad de transmisibilidad y evasión de la respuesta inmune. Sin embargo, en Ecuador aún no se ha descrito la diversidad genética ni las consecuencias de las mutaciones de esta Variante. En este estudio, se determinaron los clados y sublinajes de Ómicron que están circulando en Ecuador. Además, se identificaron las mutaciones puntuales (SNPs) y los cambios de aminoácidos asociados. También se evaluó la importancia biológica de estas mutaciones y su impacto en la transmisibilidad, virulencia y capacidad de evadir la respuesta inmune del virus. Para llevar a cabo este análisis, se utilizaron varias herramientas bioinformáticas, como Nextclade, Outbreak.info, Snipit, CoVsurver e IQTree. En la base de datos de GISAID, se encontraron 5098 secuencias de Ómicron de Ecuador hasta el 31 de enero de 2023. Se identificaron nueve clados y 160 sublinajes en Ecuador. Los cuales han evolucionado dinámicamente a lo largo de 2022, y que nuevos sublinajes están desplazando a otros con nuevas mutaciones de relevancia epidemiológica. El análisis también reveló que existen 37 SNPs comunes entre todos los sublinajes analizados, los cuales causan 19 cambios de aminoácidos en la glicoproteína Spike. Seis de estas mutaciones son de interés epidemiológico y 13 están relacionadas con la unión a receptores de la célula hospedera o la antigenicidad, lo que incrementa la transmisibilidad del virus. Se identificó la mutación T19I, considerada un mecanismo de escape inmunitario, presente en los sublinajes BA.2*, BA.5*, BQ.1*, BQ.1.1.13, XBB.1 y XBB.1.5. El análisis filogenético revela que los sublinajes BA.1*, BA.2* y BA.5* han evolucionado de forma independiente, aunque comparten un ancestro común. Por otro lado, los sublinajes XBB.1 y XBB.1.5 son el resultado de la recombinación de dos sublinajes de BA.2*, mientras que BQ.1* y BQ.1.1.13 han evolucionado a partir del sublinaje BA.5*. Estos resultados resaltan la importancia de continuar vigilando la evolución del virus en Ecuador.
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    Búsqueda de deleciones en genomas de SARS-CoV-2 secuenciados en México
    (PUCE - Quito, 2023) Vallejo Ochoa, Natalia Salomé; Avelar Rivas, Jesús Abraham
    El síndrome respiratorio agudo severo coronavirus 2 (SARS-CoV-2) es el agente causante de COVID-19, que se convirtió en una pandemia mundial en 2020. Los virus de la familia Coronaviridae poseen un genoma de ARN monocatenario en sentido positivo que oscila entre 26 y 32 kilobases (kb) de longitud. El objetivo fue analizar la diversidad de deleciones a lo largo de todo el genoma con las muestras provenientes del consorcio Mexicano de Vigilancia Genómica (CoViGen-Mex) del año 2022. La búsqueda de deleciones en genomas de SARS-CoV-2 secuenciados en México ha arrojado resultados altamente significativos. A través de un algoritmo diseñado para identificar estas deleciones en la secuenciación del genoma del virus. Los resultados obtenidos indican que, de las 900 muestras analizadas, 446 presentaron deleciones en todo el genoma. Además, se identificaron 18 linajes diferentes en estas muestras, siendo los linajes dominantes AY.20 (n = 21 ), AY.26 (n=17), AY.3 (n = 17), y AY.100 (n =14). Este estudio ha permitido encontrar el inicio y final de estas deleciones en las secuencias del genoma, ha demostrado una excelente capacidad para analizar los datos de secuenciación de manera eficiente, identificar deleciones en el genoma del virus y determinar su posición con gran fiabilidad. Lo que puede contribuyen a nuestra comprensión de la variabilidad genética del virus. Además, proporcionan información importante para el estudio de su evolución y dispersión, lo que puede ser de gran utilidad en el desarrollo de estrategias de detección y control de la enfermedad.
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    “Desarrollo de algoritmos para optimizar la producción de licopeno en Yarrowia lipolytica usando herramientas computacionales de ingeniería metabólica en Python”
    (PUCE - Quito, 2023) Quinga Socasi, Milton Giovanni; Avelar Rivas, Jesús Abraham
    Recientemente la ingeniería metabólica ha tomado mayor importancia para mejorar los bioprocesos en los que están implicados microorganismo, su principal objetivo es optimizar la producción de sustancias químicas valiosas y que poseen un potencial de producción industrial. Llevando a cabo modificaciones puntuales de las vías metabólicas que se encuentran en un organismo para comprender y utilizar mejor las vías celulares para la transformación química. Debido a los diferentes parámetros que controlan el metabolismo tales como: alostería, abundancia de enzimas y modificaciones postraduccionales; el modelado metabólico se ha convertido en una herramienta valiosa para entender los mecanismos que gobiernan el fenotipo celular. Dentro de estos modelos, el modelo basado en restricciones es uno de los más utilizados y permite conocer el metabolismo celular basándose en conocimientos previos como las reacciones que ocurren, sus sustratos y productos (metabolitos), su estequiometría y reversibilidad. El Análisis de Balance de Flujos Metabólicos (FBA) es uno de los métodos basados en restricciones más utilizados para simular el metabolismo a escala del genoma. La producción a gran escala del licopeno, resulta importante debido a sus funciones terapéuticas, profilácticas y nutracéuticas. Y es que actualmente se ha demostrado su capacidad como agente quimiopreventivo del cáncer y que además posee efecto cardioprotector, antioxidante y antiinflamatorio. La fabricación de licopeno a partir de fuentes vegetales enfrenta problemas y es por ello que actualmente se han realizado grandes esfuerzos para diseñar microorganismos no carotenogénicos para la producción eficiente de licopeno. En esta investigación, se utilizaron algoritmos computacionales en Python para optimizar la producción de licopeno en la levadura Yarrowia lipolytica usando su modelo metabólica a escala del genoma (iYali4). Para la producción del carotenoide, se analizó la ruta del mevalonato a fin de convertir los productos de la ruta (IPP y DMAPP) en licopeno, usando para ello rutas nativas y heterólogas (genes CrtB y CrtI, de Pantoea ananatis). Los paquetes para análisis de ingeniería metabólica de Python Cameo y COBRApy. Para la optimización se usó los modelos basados en restricciones metabólicas: FBA y FVA. Se obtuvieron gráficos de planos de fase de fenotipo (Production envelopes) para visualizar distintas fases de crecimiento óptimo con un uso diferente de dos sustratos; oxígeno y nitrógeno. Además de visualizaciones en la herramienta web Fluxer de los principales flujos metabólicos obtenidos de la optimización. Los mejores resultados en la tasa de crecimiento, tasa de producción de licopeno y rendimiento de licopeno, se obtuvieron usando como par de aceptor/aceptor reducido a FAD/FADH2 y sobreexpresando los genes de la ruta del mevalonato; HMG1, MVD1 y EGR8. Obteniéndose una tasa de producción de licopeno de 0.0562 (mmol/gdcw/h). El modelo desarrollado en este trabajo se puede usar para guiar la ingeniería metabólica de Yarrowia lipolytica. Específicamente, sus predicciones computacionales facilitarán la producción sostenible de metabolitos de interés comercial como se demuestra aquí para el caso del licopeno.
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    Identificación de marcadores para cáncer de próstata por medio de un análisis de expresión diferencial
    (PUCE - Quito, 2023) Paredes Escobar, Michelle Marcela; Avelar Rivas, Jesús Abraham
    El cáncer de próstata es el segundo cáncer con mayor incidencia en el mundo en hombres entre los 45 y 60 años. Debido a la alta tasa de falsos positivos que arroja la prueba de antígeno prostático, que conlleva a procedimiento invasivos y tratamientos innecesarios en displasias benignas, se vuelve imperante determinar biomarcadores de detección temprana y no invasivos. Gracias a los avances en la secuenciación de ARN el estudio del transcriptoma toma un papel relevante en la identificación de genes expresados diferencialmente con potencial para actuar como biomarcadores pronósticos o predictivos. En este trabajo se utilizaron datos de RNA-seq obtenidos de tejidos sanos y cancerosos publicados en bases de datos públicos con la finalidad de realizar un análisis de expresión diferencial y posteriormente realizar un análisis de enriquecimiento funcional para identificar las funciones metabólicas donde interfieren los genes diferencialmente expresados. Como resultado se obtuvo que las secuencias disponibles en el proyecto código de acceso GSE22260 de GEO mostraron tener poca o nula expresión diferencial, por lo que se descartó este set de datos del análisis y se optó por trabajar con las secuencias disponibles en el proyecto PRJEB2449 de la plataforma ENA. El análisis de expresión diferencial de genes de este conjunto de datos determinó que un total de 105 genes se expresaron diferencialmente. Además, el análisis de enriquecimiento funcional identificó que los genes sobre expresados se involucran en la síntesis de tubulina, mientras que los sub expresados en los procesos de adhesión celular. Los genes identificados en este trabajo pueden ser considerados en ensayos de validación de biomarcadores y generar pruebas de identificación de tejidos cancerosos.
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    Variabilidad genética de la región de la hemaglutinina del virus de influenza H3 en el Ecuador 2015-2020
    (PUCE - Quito, 2022) Bruno Caicedo, Alfredo; Avelar Rivas, Jesús Abraham
    Antecedentes: Los virus de Influenza cada año ocasionan entre 291.000 y 645.000 muertes a nivel mundial y los casos de Influenza asociados a fallecimientos son generalmente más elevados los años con predominio de circulación de A(H3N2). Este subtipo tiene una alta variabilidad genética que genera una constante evolución dentro de los linajes a lo largo del tiempo y el remplazo periódico de clados circulantes en los países. Por este motivo, se requiere una vigilancia genómica, así como una actualización y revisión anual de la formulación de la vacuna. Métodos: El objetivo general de la presente investigación es analizar la variabilidad genética de la región hemaglutinina del subtipo de Influenza H3 en el Ecuador. Para esto, el primer paso fue seleccionar secuencias genéticas de virus procedentes de Ecuador a partir de la base de datos GISAID que fueron alineadas mediante el uso de herramientas de bioinformáticas como el MEGA XI, Bioedit y Nextclade. Con el fin de estudiar la variabilidad, así como las relaciones filogenéticas entre los virus de Influenza H3N2 identificados, se utilizó el programa MEGA 11 y Nextstrain. Para describir la historia evolutiva del árbol filogenético se seleccionó el método de Neighbor-Joining y las herramientas utilizadas para establecer las diferencias de residuos de aminoácidos fueron los programas, AA dif y Count GS; los análisis estadísticos, figuras y manejo de base de datos fueron realizados mediante los programas de Microsoft Excel, R Studio y Matlab. Resultados: Entre las secuencias analizadas de Ecuador existió una alta variabilidad genética del subtipo H3 y co-circulación de varios clados/subclados en el período comprendido del 2015 al 2019 lo que podría afectar en el nivel de concordancia de clados circulantes en el país y el clado de la cepa vacunal recomendada. Sin embargo, entre los años 2021 y 2022, la proceso de diversidad genética fue menor y la mayoría de secuencias pertenecían principalmente a un subclado genético el 3C.2a1b.2a.2. Esto probablemente ocurrió debido a la la pandemia del COVID-19 y las medidas de contención que limitaban la transmisión del virus. La presencia de un solo subclado predominante en los años 2021 - 2022, pudo favorecer las estrategias de prevención, considerando que la vacuna y los clados genéticos del virus del Ecuador se encontraban genéticamente relacionados.