Grupo de genes metabólicos
# Grupo de genes metabólicos

Los grupos de genes metabólicos o grupos de genes biosintéticos son grupos de genes mayoritariamente no homólogos y estrechamente relacionados, que participan en una vía metabólica común y específica. Los genes se encuentran físicamente cerca en el genoma y su expresión es generalmente corregulada. Los grupos de genes metabólicos son características comunes de los genomas bacterianos y la mayoría de los genomas fúngicos, y es menos frecuentemente hallado en otros organismos. Estos grupos son más ampliamente conocidos por su papel en la producción de metabolitos secundarios, los cuales son la base de la mayoría de los compuestos farmacéuticos, toxinas naturales y sustancias usadas para comunicación y destrucción entre organismos. Los grupos de genes biosintéticos también pueden encontrarse implicados en la obtención de nutrientes, degradación de toxinas, la resistencia antimicrobiana y la biosíntesis de vitaminas. Dado todas las propiedades de los grupos de genes, estos juegan una función clave en la formación de ecosistemas microbiales, incluyendo las interacciones microbioma-huésped. Así, se han desarrollado múltiples herramientas genómicas computacionales para predecir grupos de genes metabólicos.

## Bases de datos

MIBiG, BiG-FAM

## Herramientas bioinformáticas

### Herramientas basadas en reglas

Se han desarrollado herramientas bioinformáticas para predecir y determinar la abundancia y expresión de grupos de genes metabólicos en muestras de microbiomas, desde datos metagenómicos. Debido a que el tamaño de las bases de datos metagenómicos es considerable, la capacidad de filtro y agrupación de estos son elementos importantes de estas herramientas. Estos procesos pueden consistir de técnicas de reducción de dimensionalidad, como Minhash, y algoritmos de agrupación (clusterización) como k-medoids y propagación de afinidadTambién se han desarrollado varias métricas y similares para posibilitar la comparación.

La minería genómica para grupos de genes biosintéticos (Genome Mining for Byosynthetic Gene Clusters, o BCGs) se ha convertido en una parte íntegra del descubrimiento de productos naturales. Los más de 200 mil genomas microbianos disponibles públicamente en la actualidad poseen información nueva, abundante e importante para la química. Una manera de navegar esta vasta diversidad genómica es a través de análisis comparativos de BCGs homólogos, lo que permite la identificación de patrones a través de especies que pueden ser asociadas a la presencia de ciertos metabolitos o actividades biológicas. Sin embargo, estas herramientas se ven obstaculizadas por un cuello de botella causada por un costoso enfoque basado en redes que se usa para agrupar estos BCGs en familias de grupos genómicos (Gene Cluster Families, o GCFs): el Motor de Agrupamiento Biosintético Super-Lineal (Biosynthetic Super-Linear Clustering Engine, o BiG-SLiCE), una herramienta diseñada para agrupar números masivos de BCGs. Al representarlos en un espacio euclidiano, BiG-SLiCE puede agrupar BCGs en GCFs de una manera no emparejada y casi lineal.

Satria et. al, 2021, demostraron la utilidad de estos análisis mediante la reconstrucción de un mapa global de diversidad metabólica secundaria a través de los taxones para identificar potencial biosintético sin descubrir, abriendo nuevas posibilidades para acelerar el descubrimiento de productos naturales, ofreciendo así un primer avance hacia la construcción de una red global interconectada y navegable de BCGs. Cuanto más genomas sean secuenciados desde taxones poco estudiados, más información se podrá minar para resaltar su potencial químico.

## Evolución

El origen y la evolución de los grupos de genes metabólicos ha estado en debate desde la década de los 1990. Desde entonces, se ha demostrado que estos grupos de genes pueden surgir en un genoma mediante el reordenamiento del mismo, duplicación de genes, o portransferencia genética horizontal, y algunos grupos metabólicos han evolucionado convergentemente en múltiples especies. La transferencia horizontal de genes se ha relacionado con nichos ecológicos en donde se piensa que las vías metabólicas codificadas proporcionan un beneficio. Se ha argumentado que el agrupamiento de genes para funciones ecológicas es resultado de tendencias reproductivas entre organismos, y contribuye a la adaptación acelerada mediante el refinamiento en incremento de funciones complejas en el pangenoma de una población.

