BIOCOMPUTACIN

UNIVERSIDAD AUTNOMA DEL ESTADO DE MXICOCENTRO UNIVERSITARIO UAEM ATLACOMULCO

ADMINISTRACION DE REDES

BIOCOMPUTACIN

Intento de explotar ciertas propiedades especiales de molculas biolgicas para la construccin de ordenadores:

Ms pequeosMs baratos Ms rpidos

Por qu?

Si contina la tendencia hacia la miniaturizacin de los chips el tamao de una puerta lgica de un ordenador ser en el ao 2030 similar al de una molculaPero existen problemas econmicos en la fabricacin de chips: por cada reduccin en un factor de 2 del tamao, se multiplican por 5 los costes.

Estas son las dimensiones de las magnitudes que se estn manejando:Molcula = (1 nanometro)tomo= (1 Amstrong)Transistor = (1 micra)Con la biocomputacin se podra conseguir un ordenador:50 veces ms pequeo1000 veces ms rpido

Cundo?1970: Halobacterium Salinarium: bacteria con propiedades especiales de respuesta a la luz. Crece en condiciones de baja concentracin de oxgeno.BacterioRodopsina (proteina) en su membrana: recibe luz se desencadena un cambio estructural se transporta un protn por la membrana se genera energa para el metabolismo

URSS -Proyecto RODOPSINA: Hicieron microfilms - BIOCROMOUniv. California. R. Birge. RODOPSINA: Protena de la retina de mamferos que tiene pigmento que: absorbe luz ( cromforo) desencadena un cambio estructural se produce una liberacin de energa se genera una seal elctrica (informacin visual al cerebro)

Cmo?Las molculas pueden funcionar como interruptores porque sus tomos son mviles y cambian de posicin de un modo predecible Dirigiendo ese movimiento atmico, se generan 2 estados discretos en una molcula (se pueden usar para representar O y 1).

Utilizacin mixta de: semiconductores molculas biolgicasHoy ya existen ejemplos: PANTALLAS DE CRISTAL LIQUIDO DE PORTTILES (semiconductor + molculas orgnicas que controlan la intensidad de las imgenes)La protena candidata es la BACTERIORODOPSINASe elige la BR frente a la R porque: Es ms abundante Presenta mayor estabilidad ( 150 F) Mejores propiedades pticas

Paralelismo implcito idneo para almacenamiento de datos tridimensional (1 billn de bits/cm2) frente al 2D de la superficie de los discos magnticos (100 mili. bits/cm2)Los procesos de entrada-salida se completan en 10 nanosegundos y la tasa de informacin es de 10MB/s por cada pgina de memoria.

Utilizacin en: Memorias 3D. Almacenes de datos. Terabytes. 10e12. BD Procesadores asociativos. Simulaciones cientficas complejas IA. Computadores neuronales asociativos. Paralelismo. Aprendizaje, anlisis de datos e imgenes

Definimos como biologa computacional al uso de la capacidad de procesamiento de los ordenadores para utilizar algoritmos determinados que nos permitan entender, simular y obtener conclusiones sobre los problemas biolgicos.

Este concepto abarca varias ramas cientficas, como pueden ser la qumica, las matemticas, la ingeniera de sistemas, la fsica, la estadstica, etc. Existen diferentes campos de estudios englobados en la biologa computacional:BioinformticaBiocibernticaBiomodelado computacionalGenmica computacionalModelado molecularSistemas biolgicosPrediccin de estructura de protenasBioqumica y biofsicaComputacin molecular

Ramas que afecta la biocomputacinLa rama de la inteligencia artificial ha permitido realizar estimaciones y simulaciones sobre el comportamiento del virus del sida, el desarrollo de la metstasis Este campo permite realizar suposiciones a travs de datos obtenidos de una base de datos para, lanzar reglas que indiquen un cierto comportamiento. Los datos obtenidos son hiptesis que permiten dar una idea a los cientficos sobre qu aspectos de un determinado virus o molcula son los importantes para combatirla. Este campo nicamente sirve como ayuda, pero no para demostrar nada puesto que lanza suposiciones.

La informtica grfica permite observar aspectos de una molcula, ADN, cromosoma hasta el ms mnimo detalle. Con esta rama se permite dibujar la estructura en tres dimensiones de una protena, cualquier tipo de virus a travs de datos obtenidos de una base de datos. No es lo mismo realizar un estudio con un microscopio que con una herramienta grfica. Estas herramientas permiten realizar ampliaciones de zonas de una molcula hasta resoluciones casi impensables en los microscopios. Adems permiten girar, trocear cualquier sustancia biolgica.

La simulacin permite estimar el comportamiento de un ser o molcula. Sirve para realizar estimaciones de clculo para realizar hiptesis. Estos datos no sirven para demostrar nada, pero s como ayuda a los especialistas en la materia para determinar en qu aspectos se deben centrar.

Redes es uno de los campos ms importantes en la actualidad en la bioinformtica. Qu sera de los expertos que se encuentran por diferentes lugares del mundo sin internet. El intercambio de conocimiento entre stos es constante, usando la web como principal va de comunicacin. Adems, las bases de datos donde se almacena la informacin no tendran prcticamente sentido si no se tuviese una va en el que se pudiese consultar sus datos.

BioinformticaSe trata de una disciplina basada fundamentalmente en las ciencias biolgicas y biotecnolgicas.

Produce una enorme cantidad de datos, y el reto de encontrar su significado; es decir, transformar esta informacin en til que permita el desarrollo de nuevos medicamentos, o mayor comprensin del funcionamiento de los seres vivos, etc.Se puede describir como la ciencia que permite crear y gestionar datos biolgicos, tratando de registrar y eventualmente simular toda la complejidad del ser vivo; basndose en estructuras como los genes, las protenas, etc.Representacin de la estructura y funcin de sistemas biolgicos a travs de lenguajes formales, para descripcin, simulacin, anlisis y eventualmente compilacin.Se divide en las siguientes ramas:Genmica ComputacionalBioinformtica EstructuralSistemas biolgicosAlgoritmos y Bases de DatosGenmica computacionalTrata de descifrar el genoma humano, comparando genomas de diferentes especies, en busca de similitudes y diferencias, analizando las causas de algunas enfermedades.Se encarga del desarrollo de herramientas computacionales para el almacenamiento, recuperacin y anlisis de datos genmicos, como genes y protenasBioinformtica estructuralConsiste principalmente en la simulacin del comportamiento de biomolculas, principalmente protenas, y sus entornos en diferentes situaciones.

Biologa de SistemasSe enfoca al estudio sistemtico de interacciones complejas en sistemas biolgicos, para entender mejor la totalidad de los procesos que ocurren en el sistema biolgico.Algoritmos y Bases de DatosAlmacenan secuencias de genes y protenas en bases de datos para su posterior recuperacin y anlisis en comparaciones y distintos algoritmos.A la vez busca la evolucin de los mismos algoritmos, buscando su simplificacin y reduccin.GENOMA HUMANOEl genoma es el conjunto de todos los cromosomas que hay en un cuerpo. Estos cromosomas son los que se heredan de generacin en generacin y est formada aproximada mente por 100.000 genes.

Todas las clulas de un ser vivo tienen el mismo genoma. Este genoma se define durante el desarrollo y es hereditario. Aqu se encuentra escrito diferente informacin como el color de los ojos, la calvicie, enfermedades como el cncer, Parkinson Son como letras que forman nuestro organismo.La decodificacin de esta secuencia permite determinar enfermedades genticas que puede sufrir un individuo, as como el tratamiento de enfermedades que son incurables actualmente. Hay un total de aproximadamente seis mil millones de letras fragmentado en 46 cromosomas (28 del padre y los otros 28 de la madre).

SIMBIOSIS ENTRE INFORMTICA Y BIOLOGADos ciencias tan distintas como la biologa y la informtica se ayudan mutuamente para poder avanzar en distintas investigaciones que se realizan en cada campo.La informtica se ha visto favorecido por la biologa enProgramacin lgica difusala programacin difusa se basa en no considerar que los conocimientos pueden ser nicamente verdadero ni falso, sino que hay valores intermedios que pueden ser vlidos. Se basa en el conocimiento humano y, las inferencias que se realizan tambin se basa en ese conocimiento.Mtodos de aprendizaje en inteligencia artificiallos algoritmos genticos se basan en la seleccin natural enunciada por Darwing. Este algoritmo consiste en tener una poblacin de individuos. Estos individuos se reproducen y se generan nuevos individuos (es decir un individuo es la combinacin de genes de los padres) y en la nuevo poblacin generada (formada por los padres e hijos) se realiza la seleccin natural, quedndose con los individuos mejor adaptados al medio (aquellos que dan mejor resultado aplicando una funcin de adaptacin).Otro mtodo de aprendizaje en la inteligencia artificial son las redes neuronales. Se basa en el modo de funcionamiento del sistema nervioso sobre cualquier ser vivo. Este algoritmo se basa en las neuronas. stas tienen una serie de entradas y una salida. Dependiendo de una funcin se determina qu entrada es la que se propaga.Los virus informticosEl funcionamiento de los virus informticos es muy similar a como lo realiza un virus biolgico. Un virus se encuentra dormido dentro del sistema y gracias a una excitacin del exterior se activa. Cuando se activa realizan modificaciones y daos sobre el husped. Al principio los cambios que se realizan se hacen sin que el sistema se d cuenta.Tanto los virus informticos como los biolgicos contienen informacin necesaria para reproducirse dentro del sistema, replicando su informacin. Pueden sufrir mutaciones (cambio sobre sus cdigos) y son altamente especficos, es decir, se basan en actuar sobre un lugar y no intentan daar diferentes zonas del sistema.Desarrollo de mquinas ms potentesse han desarrollado investigaciones por parte de cientficos que han desarrollado una molcula artificial que permite realizar mquinas 100.000 millones de veces ms rpidas que las actuales. El descubrimiento permite generar circuitos usando procesos qumicos, reduciendo su tamao al de una molcula. Esta tcnica se conoce como moletrnica.La BIOCOMPUTACION se relaciona con la computacin basada en ADN.

El ADN es una molcula que contiene la informacin que hace a los seres vivos

Sus unidades se denominan bases y estn constituidas por cuatro molculas principales: adenosina, timidina, guanidina y citosina.

APLICACIONES DE LA BIO TECNOLOGIADiagnsticosIngeniera genticaSntesis de nuevas protenas Nuevas plantas y animalesNuevos alimentosNuevos antibiticosClonacinTerapias Produccin de protenas humanas AnticuerposTransferencia de genes en animalesDesordenes geneticos

ReferenciasBaxevanis, A.D. & B.F. Francis Oullette (Eds.). 2002. Bioinformatics. A practical guide to the analysis of genes Mount, David W. 2001. Bioinformatics. Sequence and Genome Analysis. Cold Spring Harbor Laboratory Press.Rafael Lahoz-Beltr, Bioinformtica Simulacin, vida artificial e inteligencia artificial, Ediciones Daz de Santos, Madrid, 2004