b'\n_START_ARTICLE_\nBioinform\xc3\xa1tica\n_START_PARAGRAPH_\nLa bioinform\xc3\xa1tica puede definirse, de manera general, como la aplicaci\xc3\xb3n de tecnolog\xc3\xadas computacionales y la estad\xc3\xadstica a la gesti\xc3\xb3n y an\xc3\xa1lisis de datos biol\xc3\xb3gicos.\xe2\x80\x8b Los t\xc3\xa9rminos bioinform\xc3\xa1tica, biolog\xc3\xada computacional, inform\xc3\xa1tica biol\xc3\xb3gica y, en ocasiones, biocomputaci\xc3\xb3n, son utilizados en muchas situaciones como sin\xc3\xb3nimos,\xe2\x80\x8b\xe2\x80\x8b y hacen referencia a campos de estudios interdisciplinares muy vinculados que requieren el uso o el desarrollo de diferentes t\xc3\xa9cnicas estudiadas universitariamente en la Ingenier\xc3\xada Inform\xc3\xa1tica como ciencia aplicada de la disciplina inform\xc3\xa1tica.\xe2\x80\x8b Entre estas pueden destacarse las siguientes: matem\xc3\xa1tica aplicada,\xe2\x80\x8b estad\xc3\xadstica,\xe2\x80\x8b ciencias de la computaci\xc3\xb3n,\xe2\x80\x8b inteligencia artificial,\xe2\x80\x8b qu\xc3\xadmica\xe2\x80\x8b y bioqu\xc3\xadmica\xe2\x80\x8b con las que el Ingeniero Inform\xc3\xa1tico soluciona problemas al analizar datos, o simular sistemas o mecanismos, todos ellos de \xc3\xadndole biol\xc3\xb3gica, y usualmente (pero no de forma exclusiva) en el nivel molecular.\xe2\x80\x8b El n\xc3\xbacleo principal de estas t\xc3\xa9cnicas se encuentra en la utilizaci\xc3\xb3n de recursos computacionales para solucionar o investigar problemas sobre escalas de tal magnitud que sobrepasan el discernimiento humano. La investigaci\xc3\xb3n en biolog\xc3\xada computacional se solapa a menudo con la biolog\xc3\xada de sistemas.\xe2\x80\x8b_NEWLINE_Los principales esfuerzos de investigaci\xc3\xb3n en estos campos incluyen el alineamiento de secuencias, la predicci\xc3\xb3n de genes, montaje del genoma, alineamiento estructural de prote\xc3\xadnas, predicci\xc3\xb3n de estructura de prote\xc3\xadnas, predicci\xc3\xb3n de la expresi\xc3\xb3n g\xc3\xa9nica, interacciones prote\xc3\xadna-prote\xc3\xadna, y modelado de la evoluci\xc3\xb3n.\xe2\x80\x8b_NEWLINE_Una constante en proyectos de bioinform\xc3\xa1tica y biolog\xc3\xada computacional es el uso de herramientas matem\xc3\xa1ticas para extraer informaci\xc3\xb3n \xc3\xbatil de datos producidos por t\xc3\xa9cnicas biol\xc3\xb3gicas de alta productividad, como la secuenciaci\xc3\xb3n del genoma. En particular, el montaje o ensamblado de secuencias gen\xc3\xb3micas de alta calidad desde fragmentos obtenidos tras la secuenciaci\xc3\xb3n del ADN a gran escala es un \xc3\xa1rea de alto inter\xc3\xa9s.\xe2\x80\x8b\xe2\x80\x8b Otros objetivos incluyen el estudio de la regulaci\xc3\xb3n gen\xc3\xa9tica para interpretar perfiles de expresi\xc3\xb3n g\xc3\xa9nica utilizando datos de chips de ADN o espectrometr\xc3\xada de masas.\xe2\x80\x8b\n_START_SECTION_\nHistoria\n_START_PARAGRAPH_\nEn lo que sigue, y adem\xc3\xa1s de los hechos relevantes directamente relacionados con el desarrollo de la bioinform\xc3\xa1tica, se mencionar\xc3\xa1n algunos hitos cient\xc3\xadficos y tecnol\xc3\xb3gicos que servir\xc3\xa1n para poner en un contexto adecuado tal desarrollo.\xe2\x80\x8b_NEWLINE_Arrancaremos esta breve historia en la d\xc3\xa9cada de los 50 del pasado siglo XX, a\xc3\xb1os en los que Watson y Crick proponen la estructura de doble h\xc3\xa9lice del ADN (1953),\xe2\x80\x8b se secuencia la primera prote\xc3\xadna (insulina bovina) por F. Sanger (1955),\xe2\x80\x8b o se construye el primer circuito integrado por Jack Kilby en los laboratorios de Texas Instruments (1958).\xe2\x80\x8b\n_START_SECTION_\nLas primeras d\xc3\xa9cadas: a\xc3\xb1os 60 y 70 del siglo XX\n_START_PARAGRAPH_\nEn los a\xc3\xb1os 60, L. Pauling elabora su teor\xc3\xada sobre evoluci\xc3\xb3n molecular (1962),\xe2\x80\x8b y Margaret Dayhoff, una de las pioneras de la bioinform\xc3\xa1tica, publica el primero de los Atlas of Protein Sequences (1965), que tendr\xc3\xa1 continuidad en a\xc3\xb1os posteriores, se convertir\xc3\xa1 en una obra b\xc3\xa1sica en el desarrollo estad\xc3\xadstico, algunos a\xc3\xb1os m\xc3\xa1s tarde, de las matrices de sustituci\xc3\xb3n PAM, y ser\xc3\xa1 precursor de las actuales bases de datos de prote\xc3\xadnas.\xe2\x80\x8b En el \xc3\xa1rea de la tecnolog\xc3\xada de computadores, se presentan en el ARPA (Advanced Research Projects Agency, agencia de proyectos de investigaci\xc3\xb3n avanzados) los protocolos de conmutaci\xc3\xb3n de paquetes de datos sobre redes de ordenadores (1968), que permitir\xc3\xa1n enlazar poco despu\xc3\xa9s varios ordenadores de diferentes universidades en EE.UU.:\xe2\x80\x8b hab\xc3\xada nacido ARPANET (1969), embri\xc3\xb3n de lo que posteriormente ser\xc3\xa1 Internet._NEWLINE_En 1970 se publica el algoritmo Needleman-Wunsch para alineamiento de secuencias;\xe2\x80\x8b se establece el Brookhaven Protein Data Bank (1971),\xe2\x80\x8b se crea la primera mol\xc3\xa9cula de ADN recombinante (Paul Berg, 1972),\xe2\x80\x8b E. M. Southern desarrolla la t\xc3\xa9cnica Southern blot de localizaci\xc3\xb3n de secuencias espec\xc3\xadficas de ADN (1976),\xe2\x80\x8b comienza la secuenciaci\xc3\xb3n de ADN y el desarrollo de software para analizarlo (F. Sanger, software de R. Staden, 1977),\xe2\x80\x8b\xe2\x80\x8b y se publica en 1978 la primera secuencia de genes completa de un organismo, el fago \xce\xa6-X174 (5.386 pares de bases que codifican 9 prote\xc3\xadnas).\xe2\x80\x8b En \xc3\xa1mbitos tecnol\xc3\xb3gicos vinculados, en estos a\xc3\xb1os se asiste al nacimiento del correo electr\xc3\xb3nico (Ray Tomlinson, BBN, 1971),\xe2\x80\x8b al desarrollo de Ethernet (protocolo de comunicaciones que facilitar\xc3\xa1 la interconexi\xc3\xb3n de ordenadores, principalmente en redes de \xc3\xa1mbito local) por Robert Metcalfe (1973),\xe2\x80\x8b y al desarrollo del protocolo TCP (Transmission Control Protocol, protocolo de control de transmisi\xc3\xb3n) por Vinton Cerf y Robert Kahn (1974), uno de los protocolos b\xc3\xa1sicos para Internet.\xe2\x80\x8b\n_START_SECTION_\nPrimeros a\xc3\xb1os del siglo XXI\n_START_PARAGRAPH_\nA destacar que en los a\xc3\xb1os 2000 est\xc3\xa1n culminando m\xc3\xbaltiples proyectos de secuenciaci\xc3\xb3n de genomas de diferentes organismos: en 2000 se publican, entre otros, el genoma de Arabidopsis thaliana (100 Mb)\xe2\x80\x8b y el de Drosophila melanogaster (180 Mbp).\xe2\x80\x8b Tras un borrador operativo de la secuencia de ADN del genoma humano del a\xc3\xb1o 2000,\xe2\x80\x8b en 2001 aparece publicado el genoma humano (3 Gbp).\xe2\x80\x8b Poco despu\xc3\xa9s, en 2003, y con dos a\xc3\xb1os de adelanto sobre lo previsto, se completa el Human Genome Project.\xe2\x80\x8b Por mencionar algunos de los genomas analizados en los a\xc3\xb1os siguientes, anotaremos que en 2004 aparece el borrador del genoma de Rattus norvegicus (rata),\xe2\x80\x8b en 2005 el del chimpanc\xc3\xa9,\xe2\x80\x8b en 2006 el del macaco rhesus,\xe2\x80\x8b en 2007 el del gato dom\xc3\xa9stico,\xe2\x80\x8b y en 2008 se secuencia por primera vez el genoma de una mujer.\xe2\x80\x8b Gracias al desarrollo de las t\xc3\xa9cnicas adecuadas, asistimos actualmente a un aluvi\xc3\xb3n de secuenciaciones de genomas de todo tipo de organismos._NEWLINE_En 2003 se funda en Espa\xc3\xb1a el Instituto Nacional de Bioinform\xc3\xa1tica,\xe2\x80\x8b soportado por la Fundaci\xc3\xb3n Genoma Espa\xc3\xb1a (fundada, a su vez, un a\xc3\xb1o antes y que pretende constituirse en instrumento del estado para potenciar la investigaci\xc3\xb3n en este campo).\xe2\x80\x8b En 2004, la estadounidense FDA (Food and Drug Administration, agencia para la administraci\xc3\xb3n de alimentos y f\xc3\xa1rmacos) autoriza el uso de un chip de ADN por primera vez.\xe2\x80\x8b En 2005 se completa el proyecto HapMap (catalogaci\xc3\xb3n de variaciones gen\xc3\xa9ticas en el ser humano).\xe2\x80\x8b En 2008 UniProt presenta el primer borrador del proteoma completo del ser humano, con m\xc3\xa1s de veinte mil entradas.\xe2\x80\x8b_NEWLINE_Poco a poco, los primeros programas bioinform\xc3\xa1ticos se van perfeccionando, y vemos versiones m\xc3\xa1s completas como la 2.0 de ClustalW (reescrito en C++ en 2007).\xe2\x80\x8b\n_START_SECTION_\nAn\xc3\xa1lisis de secuencias\n_START_PARAGRAPH_\nDesde que el fago \xce\xa6-X174 fue secuenciado en 1977 (secuencia provisional: un a\xc3\xb1o m\xc3\xa1s tarde se publicar\xc3\xada la secuencia completa definitiva),\xe2\x80\x8b las secuencias de ADN de cientos de organismos han sido decodificadas y guardadas en bases de datos. Esos datos son analizados para determinar los genes que codifican para ciertas prote\xc3\xadnas, as\xc3\xad como tambi\xc3\xa9n secuencias reguladoras. Una comparaci\xc3\xb3n de genes en una especie o entre especies puede mostrar similitudes entre funciones de prote\xc3\xadnas, o relaciones entre especies (uso de filogen\xc3\xa9tica molecular para construir \xc3\xa1rboles filogen\xc3\xa9ticos).\xe2\x80\x8b_NEWLINE_Con la creciente cantidad de datos, desde hace mucho se ha vuelto poco pr\xc3\xa1ctico analizar secuencias de ADN manualmente. Hoy se usan programas de computadora para estudiar el genoma de miles de organismos, conteniendo miles de millones de nucle\xc3\xb3tidos. Estos programas pueden compensar mutaciones (con bases intercambiadas, borradas o insertadas) en la secuencia de ADN, para identificar secuencias que est\xc3\xa1n relacionadas, pero que no son id\xc3\xa9nticas.\xe2\x80\x8b Una variante de este alineamiento de secuencias se usa en el proceso de secuenciaci\xc3\xb3n._NEWLINE_La secuenciaci\xc3\xb3n conocida como "shotgun" (o por perdigonada: fue usada, por ejemplo, por el Instituto de Investigaci\xc3\xb3n Gen\xc3\xb3mica -The Institute for Genomic Research, TIGR, hoy J. Craig Venter Institute- para secuenciar el primer genoma de bacteria, el Haemophilus influenzae)\xe2\x80\x8b no da una lista secuencial de nucle\xc3\xb3tidos, pero en cambio nos ofrece las secuencias de miles de peque\xc3\xb1os fragmentos de ADN (cada uno de aproximadamente 600 a 800 nucle\xc3\xb3tidos de largo). Las terminaciones de estos fragmentos se superponen y, cuando son alineados de la manera correcta, constituyen el genoma completo del organismo en cuesti\xc3\xb3n.\xe2\x80\x8b_NEWLINE_El secuenciamiento shotgun proporciona datos de secuencia r\xc3\xa1pidamente, pero la tarea de ensamblar los fragmentos puede ser bastante complicada para genomas muy grandes. En el caso del Proyecto Genoma Humano, llev\xc3\xb3 varios meses de tiempo de procesador (en una estaci\xc3\xb3n DEC Alpha de alrededor del 2000) para ensamblar los fragmentos. El shotgun sequencing es el m\xc3\xa9todo de elecci\xc3\xb3n para todos los genomas secuenciados hoy en d\xc3\xada y los algoritmos de ensamblado gen\xc3\xb3mico son un \xc3\xa1rea cr\xc3\xadtica de la investigaci\xc3\xb3n en bioinform\xc3\xa1tica._NEWLINE_Otro aspecto de la bioinform\xc3\xa1tica en an\xc3\xa1lisis de secuencias es la b\xc3\xbasqueda autom\xc3\xa1tica de genes y secuencias reguladoras dentro de un genoma.\xe2\x80\x8b No todos los nucle\xc3\xb3tidos dentro de un genoma son genes. Dentro del genoma de organismos m\xc3\xa1s avanzados, grandes partes del ADN no sirven a ning\xc3\xban prop\xc3\xb3sito obvio. Este ADN, conocido como "ADN basura", puede, sin embargo, contener elementos funcionales todav\xc3\xada no reconocidos.\xe2\x80\x8b La bioinform\xc3\xa1tica sirve para estrechar la brecha entre los proyectos de genoma y proteoma (por ejemplo, en el uso de secuencias de ADN para identificaci\xc3\xb3n de prote\xc3\xadnas).\n_START_SECTION_\nAnotaci\xc3\xb3n de genomas\n_START_PARAGRAPH_\nEn el contexto de la gen\xc3\xb3mica, anotaci\xc3\xb3n es el proceso de marcado de los genes y otras caracter\xc3\xadsticas biol\xc3\xb3gicas de la secuencia de ADN.\xe2\x80\x8b El primer sistema software de anotaci\xc3\xb3n de genomas fue dise\xc3\xb1ado en 1995 por Owen White, quien fue miembro del equipo que secuenci\xc3\xb3 y analiz\xc3\xb3 el primer genoma en ser descodificado de un organismo independiente, la bacteria Haemophilus influenzae. White construy\xc3\xb3 un software para localizar los genes (lugares en la secuencia de DNA que codifican una prote\xc3\xadna), el ARN de transferencia, y otras caracter\xc3\xadsticas, as\xc3\xad como para realizar las primeras atribuciones de funci\xc3\xb3n a esos genes.\xe2\x80\x8b La mayor\xc3\xada de los actuales sistemas de anotaci\xc3\xb3n gen\xc3\xb3mica trabajan de forma similar, pero los programas disponibles para el an\xc3\xa1lisis del genoma se encuentran en continuo cambio y mejora.\n_START_SECTION_\nMedici\xc3\xb3n de la biodiversidad\n_START_PARAGRAPH_\nLa biodiversidad de un ecosistema puede definirse como el conjunto gen\xc3\xb3mico completo de todas las especies presentes en un medio ambiente particular,\xe2\x80\x8b sea este una biopel\xc3\xadcula en una mina abandonada, una gota de agua de mar, un pu\xc3\xb1ado de tierra, o la biosfera completa del planeta Tierra. Se utilizan bases de datos para recoger los nombres de las especies, as\xc3\xad como de sus descripciones, distribuciones, informaci\xc3\xb3n gen\xc3\xa9tica, estado y tama\xc3\xb1os de las poblaciones, necesidades de su h\xc3\xa1bitat, y c\xc3\xb3mo cada organismo interact\xc3\xbaa con otras especies. Se usa software especializado para encontrar, visualizar y analizar la informaci\xc3\xb3n; y, lo que es m\xc3\xa1s importante, para compartirla con otros interesados.\xe2\x80\x8b La simulaci\xc3\xb3n computacional puede modelar cosas tales como din\xc3\xa1mica poblacional, o calcular la mejora del acervo gen\xc3\xa9tico de una variedad (en agricultura), o la poblaci\xc3\xb3n amenazada (en biolog\xc3\xada de la conservaci\xc3\xb3n). Un potencial muy excitante en este campo es la posibilidad de preservar las secuencias completas del ADN, o genomas, de especies amenazadas de extinci\xc3\xb3n, permitiendo registrar los resultados de la experimentaci\xc3\xb3n gen\xc3\xa9tica de la Naturaleza in silico para su posible reutilizaci\xc3\xb3n futura, a\xc3\xban si tales especies fueran finalmente perdidas.\xe2\x80\x8b_NEWLINE_Pueden citarse, como ejemplos significativos, los proyectos Species 2000 o uBio.\n_START_SECTION_\nAn\xc3\xa1lisis de la expresi\xc3\xb3n g\xc3\xa9nica\n_START_PARAGRAPH_\nLa expresi\xc3\xb3n g\xc3\xa9nica de muchos genes puede determinarse por la medici\xc3\xb3n de niveles de mRNA mediante m\xc3\xbaltiples t\xc3\xa9cnicas, incluyendo microarrays de ADN, secuenciaci\xc3\xb3n de EST ( Expressed Sequence Tag), an\xc3\xa1lisis en serie de la expresi\xc3\xb3n g\xc3\xa9nica (Serial Analysis of Gene Expression - SAGE), MPSS (Massively Parallel Signature Sequencing), o diversas aplicaciones de hibridaci\xc3\xb3n in situ. Todas estas t\xc3\xa9cnicas son extremadamente propensas al ruido y/o sujetas a sesgos en la medici\xc3\xb3n biol\xc3\xb3gica, y una de las principales \xc3\xa1reas de investigaci\xc3\xb3n en la biolog\xc3\xada computacional trata del desarrollo de herramientas estad\xc3\xadsticas para separar la se\xc3\xb1al del ruido en los estudios de expresi\xc3\xb3n g\xc3\xa9nica con alto volumen de procesamiento.\xe2\x80\x8b Estos estudios se usan a menudo para determinar los genes implicados en un desorden: podr\xc3\xadan, por ejemplo, compararse datos de microarrays de c\xc3\xa9lulas epiteliales cancerosas con datos de c\xc3\xa9lulas no cancerosas para determinar las transcripciones que son activadas o reprimidas en una poblaci\xc3\xb3n particular de c\xc3\xa9lulas cancerosas.\xe2\x80\x8b\n_START_SECTION_\nAn\xc3\xa1lisis de la regulaci\xc3\xb3n\n_START_PARAGRAPH_\nLa regulaci\xc3\xb3n g\xc3\xa9nica es la compleja orquestaci\xc3\xb3n de eventos que comienzan con una se\xc3\xb1al extracelular tal como una hormona, que conducen a un incremento o decremento en la actividad de una o m\xc3\xa1s prote\xc3\xadnas.\xe2\x80\x8b Se han aplicado t\xc3\xa9cnicas bioinform\xc3\xa1ticas para explorar varios pasos en este proceso. Por ejemplo, el an\xc3\xa1lisis del promotor de un gen implica la identificaci\xc3\xb3n y estudio de las secuencias motivo en los alrededores del ADN de la regi\xc3\xb3n codificante de un gen.\xe2\x80\x8b Estos motivos influyen en el alcance seg\xc3\xban el cual esa regi\xc3\xb3n se transcribe en ARNm. Los datos de expresi\xc3\xb3n pueden usarse para inferir la regulaci\xc3\xb3n g\xc3\xa9nica: podr\xc3\xadan compararse datos de microarrays provenientes de una amplia variedad de estados de un organismo para formular hip\xc3\xb3tesis sobre los genes involucrados en cada estado. En un organismo unicelular, podr\xc3\xadan compararse etapas del ciclo celular a lo largo de variadas condiciones de estr\xc3\xa9s (choque de calor, inanici\xc3\xb3n, etc.). Podr\xc3\xadan aplicarse, entonces, algoritmos de agrupamiento (algoritmos de clustering, o an\xc3\xa1lisis de cluster) a esa informaci\xc3\xb3n de expresi\xc3\xb3n para determinar qu\xc3\xa9 genes son expresados simult\xc3\xa1neamente.\xe2\x80\x8b Por ejemplo, los promotores de estos genes se pueden buscar seg\xc3\xban la abundancia de secuencias o elementos regulatorios.\n_START_SECTION_\nAn\xc3\xa1lisis de la expresi\xc3\xb3n de prote\xc3\xadnas\n_START_PARAGRAPH_\nLos microarrays de prote\xc3\xadnas y la espectrometr\xc3\xada de masas de alto rendimiento pueden proporcionar una instant\xc3\xa1nea de las prote\xc3\xadnas presentes en una muestra biol\xc3\xb3gica. La bioinform\xc3\xa1tica est\xc3\xa1 muy comprometida en dar soporte a ambos procedimientos. La aproximaci\xc3\xb3n a los microarrays de prote\xc3\xadnas encara similares problemas a los existentes para microarrays destinados a ARNm,\xe2\x80\x8b mientras que para la espectrometr\xc3\xada de masas el problema es casar grandes cantidades de datos de masa contra masas predichas por bases de datos de secuencias de prote\xc3\xadnas, adem\xc3\xa1s del complicado an\xc3\xa1lisis estad\xc3\xadstico de muestras donde se detectan m\xc3\xbaltiples, pero incompletos, p\xc3\xa9ptidos de cada prote\xc3\xadna.\xe2\x80\x8b\n_START_SECTION_\nAn\xc3\xa1lisis de mutaciones en el c\xc3\xa1ncer\n_START_PARAGRAPH_\nEn el c\xc3\xa1ncer, los genomas de las c\xc3\xa9lulas afectadas son reordenados en complejas y/o a\xc3\xban impredecibles maneras. Se realizan esfuerzos masivos de secuenciaci\xc3\xb3n para identificar sustituciones individuales de bases (o puntos de mutaci\xc3\xb3n de nucle\xc3\xb3tidos) todav\xc3\xada desconocidos en una variedad de genes en el c\xc3\xa1ncer.\xe2\x80\x8b Los bioinform\xc3\xa1ticos contin\xc3\xbaan produciendo sistemas automatizados para gestionar el importante volumen de datos de secuencias obtenido, y crean nuevos algoritmos y software para comparar los resultados de secuenciaci\xc3\xb3n con la creciente colecci\xc3\xb3n de secuencias del genoma humano y de los polimorfismos de la l\xc3\xadnea germinal. Se est\xc3\xa1n utilizando nuevas tecnolog\xc3\xadas de detecci\xc3\xb3n f\xc3\xadsica, como los microarrays de oligonucle\xc3\xb3tidos para identificar p\xc3\xa9rdidas y ganancias cromos\xc3\xb3micas (t\xc3\xa9cnica denominada hibridaci\xc3\xb3n gen\xc3\xb3mica comparativa),\xe2\x80\x8b y los arrays de polimorfismos de nucle\xc3\xb3tido simple para detectar puntos de mutaci\xc3\xb3n conocidos.\xe2\x80\x8b Estos m\xc3\xa9todos de detecci\xc3\xb3n miden simult\xc3\xa1neamente bastantes cientos de miles de posiciones a lo largo del genoma, y cuando se usan con una alta productividad para analizar miles de muestras, generan terabytes de datos por experimento. De esta forma las masivas cantidades y nuevos tipos de datos proporcionan nuevas oportunidades para los bioinform\xc3\xa1ticos. A menudo se encuentra en los datos una considerable variabilidad, o ruido, por lo que m\xc3\xa9todos como el de los modelos ocultos de M\xc3\xa1rkov y el an\xc3\xa1lisis de puntos de cambio est\xc3\xa1n siendo desarrollados para inferir cambios reales en el n\xc3\xbamero de copias de los genes (n\xc3\xbamero de copias de un gen particular en el genotipo de un individuo, cuya magnitud puede ser elevada en c\xc3\xa9lulas cancer\xc3\xadgenas).\xe2\x80\x8b\xe2\x80\x8b_NEWLINE_Otro tipo de datos que requiere novedosos desarrollos inform\xc3\xa1ticos es el an\xc3\xa1lisis de las lesiones encontradas de forma recurrente en buen n\xc3\xbamero de tumores, principalmente por an\xc3\xa1lisis automatizado de imagen cl\xc3\xadnica.\n_START_SECTION_\nPredicci\xc3\xb3n de la estructura de las prote\xc3\xadnas\n_START_PARAGRAPH_\nLa predicci\xc3\xb3n de la estructura de las prote\xc3\xadnas es otra importante aplicaci\xc3\xb3n de la bioinform\xc3\xa1tica. La secuencia de amino\xc3\xa1cidos de una prote\xc3\xadna, tambi\xc3\xa9n llamada estructura primaria, puede ser determinada f\xc3\xa1cilmente desde la secuencia de nucle\xc3\xb3tidos sobre el gen que la codifica.\xe2\x80\x8b En la inmensa mayor\xc3\xada de los casos, esta estructura primaria determina \xc3\xbanicamente una estructura de la prote\xc3\xadna en su ambiente nativo. (Hay, por supuesto, excepciones, como la encefalopat\xc3\xada espongiforme bovina, o "mal de las vacas locas"; ver, tambi\xc3\xa9n, prion.) El conocimiento de esta estructura es vital para entender la funci\xc3\xb3n de la prote\xc3\xadna.\xe2\x80\x8b En ausencia de mejores t\xc3\xa9rminos, la informaci\xc3\xb3n estructural de las prote\xc3\xadnas se clasifica usualmente como estructura secundaria, terciaria y cuaternaria. Una soluci\xc3\xb3n general viable para la predicci\xc3\xb3n de tales estructuras permanece todav\xc3\xada como problema abierto. Por ahora, la mayor\xc3\xada de los esfuerzos han sido dirigidos hacia heur\xc3\xadsticas que funcionan la mayor\xc3\xada de las veces.\xe2\x80\x8b_NEWLINE_Una de las ideas clave en bioinform\xc3\xa1tica es la noci\xc3\xb3n de homolog\xc3\xada. En la rama gen\xc3\xb3mica de la bioinform\xc3\xa1tica, se usa la homolog\xc3\xada para predecir la funci\xc3\xb3n de un gen: si la secuencia de gen A, cuya funci\xc3\xb3n es conocida, es hom\xc3\xb3loga a la secuencia de gen B, cuya funci\xc3\xb3n es desconocida, puede inferirse que B podr\xc3\xada compartir la funci\xc3\xb3n de A.\xe2\x80\x8b En la rama estructural de la bioinform\xc3\xa1tica, la homolog\xc3\xada se usa para determinar qu\xc3\xa9 partes de una prote\xc3\xadna son importantes en la formaci\xc3\xb3n de la estructura y en la interacci\xc3\xb3n con otras prote\xc3\xadnas. En la t\xc3\xa9cnica denominada modelado por homolog\xc3\xada, esta informaci\xc3\xb3n se usa para predecir la estructura de una prote\xc3\xadna una vez conocida la estructura de una prote\xc3\xadna hom\xc3\xb3loga.\xe2\x80\x8b Esta es, actualmente, la \xc3\xbanica v\xc3\xada para predecir estructuras de prote\xc3\xadnas de una manera fiable._NEWLINE_Un ejemplo de lo anterior es la similar homolog\xc3\xada proteica entre la hemoglobina en humanos y la hemoglobina en las legumbres (leghemoglobina). Ambas sirven al mismo prop\xc3\xb3sito de transportar ox\xc3\xadgeno en el organismo. Aunque las dos tienen una secuencia de amino\xc3\xa1cidos completamente diferente, sus estructuras son virtualmente id\xc3\xa9nticas, lo que refleja sus pr\xc3\xa1cticamente id\xc3\xa9nticos prop\xc3\xb3sitos.\xe2\x80\x8b_NEWLINE_Otras t\xc3\xa9cnicas para predecir la estructura de las prote\xc3\xadnas incluyen el enhebrado de prote\xc3\xadnas (protein threading)\xe2\x80\x8b y el modelado de novo (desde cero), basado en las caracter\xc3\xadsticas f\xc3\xadsicas y qu\xc3\xadmicas.\xe2\x80\x8b_NEWLINE_Al respecto, pueden verse tambi\xc3\xa9n motivo estructural (structural motif) y dominio estructural (structural domain).\n_START_SECTION_\nGen\xc3\xb3mica comparativa\n_START_PARAGRAPH_\nEl n\xc3\xbacleo del an\xc3\xa1lisis comparativo del genoma es el establecimiento de la correspondencia entre genes (an\xc3\xa1lisis ort\xc3\xb3logo) o entre otras caracter\xc3\xadsticas gen\xc3\xb3micas de diferentes organismos. Estos mapas intergen\xc3\xb3micos son los que hacen posible rastrear los procesos evolutivos responsables de la divergencia entre dos genomas. Una multitud de eventos evolutivos actuando a diferentes niveles organizativos conforman la evoluci\xc3\xb3n del genoma.\xe2\x80\x8b Al nivel m\xc3\xa1s bajo, las mutaciones puntuales afectan a nucle\xc3\xb3tidos individuales. Al mayor nivel, amplios segmentos cromos\xc3\xb3micos experimentan duplicaci\xc3\xb3n, transferencia horizontal, inversi\xc3\xb3n, transposici\xc3\xb3n, borrado e inserci\xc3\xb3n. Finalmente, los genomas enteros est\xc3\xa1n involucrados en procesos de hibridaci\xc3\xb3n, poliploid\xc3\xada y endosimbiosis, conduciendo a menudo a una s\xc3\xbabita especiaci\xc3\xb3n._NEWLINE_La complejidad de la evoluci\xc3\xb3n del genoma plantea muchos desaf\xc3\xados excitantes a desarrolladores de modelos matem\xc3\xa1ticos y algoritmos, quienes deben recurrir a un espectro de t\xc3\xa9cnicas algor\xc3\xadtmicas, estad\xc3\xadsticas y matem\xc3\xa1ticas que se extienden desde exactas, heur\xc3\xadsticas, con par\xc3\xa1metros fijados, y mediante algoritmos de aproximaci\xc3\xb3n para problemas basados en modelos de parsimonia, hasta algoritmos "M\xc3\xa1rkov Chain Monte Carlo" para an\xc3\xa1lisis Bayesiano de problemas basados en modelos probabil\xc3\xadsticos.\xe2\x80\x8b_NEWLINE_Muchos de estos estudios est\xc3\xa1n basados en la detecci\xc3\xb3n de homolog\xc3\xada y la computaci\xc3\xb3n de familias de prote\xc3\xadnas.\n_START_SECTION_\nModelado de sistemas biol\xc3\xb3gicos\n_START_PARAGRAPH_\nLa biolog\xc3\xada de sistemas implica el uso de simulaciones por ordenador de subsistemas celulares (tales como redes de metabolitos y enzimas que comprenden el metabolismo, caminos de transducci\xc3\xb3n de se\xc3\xb1ales, y redes de regulaci\xc3\xb3n gen\xc3\xa9tica), tanto para analizar como para visualizar las complejas conexiones de estos procesos celulares.\xe2\x80\x8b La vida artificial o la evoluci\xc3\xb3n virtual tratan de entender los procesos evolutivos por medio de la simulaci\xc3\xb3n por ordenador de sencillas formas de vida (artificial).\xe2\x80\x8b\n_START_SECTION_\nAcoplamiento prote\xc3\xadna-prote\xc3\xadna\n_START_PARAGRAPH_\nEn las \xc3\xbaltimas dos d\xc3\xa9cadas, decenas de miles de estructuras tridimensionales de prote\xc3\xadnas han sido determinadas por cristalograf\xc3\xada de rayos X y espectroscopia mediante resonancia magn\xc3\xa9tica nuclear de prote\xc3\xadnas (RMN de prote\xc3\xadnas). Una cuesti\xc3\xb3n central para los cient\xc3\xadficos es si resulta viable la predicci\xc3\xb3n de posibles interacciones prote\xc3\xadna-prote\xc3\xadna solamente basados en esas formas 3D, sin realizar experimentos identificativos de estas interacciones. Se han desarrollado una variedad de m\xc3\xa9todos para enfrentarse al problema del acoplamiento prote\xc3\xadna-prote\xc3\xadna, aunque parece que queda todav\xc3\xada mucho trabajo en este campo.\xe2\x80\x8b\n_START_SECTION_\nHerramientas de software\n_START_PARAGRAPH_\nLas herramientas de software para bioinform\xc3\xa1tica van desde simples herramientas de l\xc3\xadnea de comandos hasta mucho m\xc3\xa1s complejos programas gr\xc3\xa1ficos y servicios web aut\xc3\xb3nomos situados en compa\xc3\xb1\xc3\xadas de bioinform\xc3\xa1tica o instituciones p\xc3\xbablicas. La m\xc3\xa1s conocida herramienta de biolog\xc3\xada computacional entre los los bi\xc3\xb3logos es, probablemente, BLAST, un algoritmo para determinar la similitud de secuencias arbitrarias con otras secuencias,\xe2\x80\x8b probablemente residentes en bases de datos de prote\xc3\xadnas o de secuencias de ADN. El NCBI (National Center for Biotechnology Information, EE.UU.), por ejemplo, proporciona una implementaci\xc3\xb3n muy utilizada, basada en web, y que trabaja sobre sus bases de datos.\xe2\x80\x8b_NEWLINE_Para alineamientos m\xc3\xbaltiples de secuencias, el cl\xc3\xa1sico ClustalW,\xe2\x80\x8b actualmente en su versi\xc3\xb3n 2, es el software de referencia. Puede trabajarse con una implementaci\xc3\xb3n del mismo en el EBI (Instituto Europeo de Bioinform\xc3\xa1tica).\xe2\x80\x8b_NEWLINE_BLAST y ClustalW son s\xc3\xb3lo dos ejemplos de los muchos programas de alineamiento de secuencias disponibles. Existe, por otra parte, multitud de software bioinform\xc3\xa1tico con otros objetivos: alineamiento estructural de prote\xc3\xadnas, predicci\xc3\xb3n de genes y otros motivos, predicci\xc3\xb3n de estructura de prote\xc3\xadnas, predicci\xc3\xb3n de acoplamiento prote\xc3\xadna-prote\xc3\xadna, o modelado de sistemas biol\xc3\xb3gicos, entre otros. En Anexo:Software para alineamiento de secuencias y Anexo:Software para alineamiento estructural pueden encontrarse sendas relaciones de programas o servicios web adecuados para cada uno de estos dos objetivos en particular.\n_START_SECTION_\nSoftware libre en bioinform\xc3\xa1tica\n_START_PARAGRAPH_\nMuchas herramientas de software libre existen y contin\xc3\xbaan apareciendo desde los d\xc3\xa9cada de 1980s.\xe2\x80\x8b La necesidad de nuevos algoritmos para el an\xc3\xa1lisis the nuevos datos de origen biol\xc3\xb3gico, en combinaci\xc3\xb3n con el potencial para experimentos innovadores in silico y la disponibilidad de repositorios gratuitos para software libre han ayudado a crear oportunidades para que grupos de investigaci\xc3\xb3n realicen aportes a la bioinformatica y al c\xc3\xb3digo libre disponible, independientemente de sus fuentes de financiamiento. Las herramientas de c\xc3\xb3digo abierto a menudo act\xc3\xbaan como incubadoras de ideas, o como  complemento en aplicaciones comerciales. Pueden tambi\xc3\xa9n proveer est\xc3\xa1ndares de facto y modelos o estructuras que aportan al desaf\xc3\xado de la integraci\xc3\xb3n en bioinform\xc3\xa1tica._NEWLINE_La Lista de software libre en bioinformatica incluye titulos como Bioconductor, BioPerl, Biopython, BioJava, BioJS, BioRuby, Bioclipse, EMBOSS, .NET Bio, Orange con sus agregados bioinformaticos, Apache Taverna, UGENE y GenoCAD. Para mantener esta tradici\xc3\xb3n y crear nuevas oportunidades la organizaci\xc3\xb3n sin fines de lucro Open Bioinformatics Foundation\xe2\x80\x8b a patrocinado anualmente la Bioinformatics Open Source Conference (BOSC) desde el a\xc3\xb1o 2000.\xe2\x80\x8b_NEWLINE_Un metodo alternativo para construir bases de datos publicas es usar el software para wikis  MediaWiki con la extension WikiOpener. Este sistema permite el acceso y actualizaci\xc3\xb3n de la base de datos a todos los expertos en el campo.\xe2\x80\x8b\n_START_SECTION_\n"BioCompute" y "BioCompute Objects(BCO)"\n_START_PARAGRAPH_\nEn 2014, la  Administraci\xc3\xb3n de Alimentos y Medicamentos de los EE. UU. Patrocin\xc3\xb3 una conferencia celebrada en los [Institutos Nacionales de la Salud] en el Campus de Bethesda para hablar sobre la reproducibilidad en bioinform\xc3\xa1tica. \xe2\x80\x8b_NEWLINE_Durante los siguientes tres a\xc3\xb1os (2014 - 2017), un consorcio de partes interesadas se reuni\xc3\xb3 regularmente para discutir lo que se convertir\xc3\xada en el paradigma de BioCompute. \xe2\x80\x8b_NEWLINE_Estas partes interesadas inclu\xc3\xadan representantes del gobierno, la industria y entidades acad\xc3\xa9micas. Los l\xc3\xadderes de la sesi\xc3\xb3n representaron a numerosas sucursales de los Institutos y Centros de la FDA y los NIH, entidades sin fines de lucro, como Proyecto Varioma Humano y Federaci\xc3\xb3n Europea de Inform\xc3\xa1tica M\xc3\xa9dica, e instituciones de investigaci\xc3\xb3n como [[Universidad de Stanford | Stanford] ], el New York Genome Center, y George Washington University._NEWLINE_Se decidi\xc3\xb3 que el paradigma de BioCompute ser\xc3\xada en forma de "cuadernos de laboratorio digitales" que permiten la reproducibilidad, replicaci\xc3\xb3n, revisi\xc3\xb3n y reutilizaci\xc3\xb3n de los protocolos de bioinform\xc3\xa1tica. Esto se propuso para permitir una mayor continuidad dentro de un grupo de investigaci\xc3\xb3n en el transcurso del flujo de personal normal al mismo tiempo que se fomenta el intercambio de ideas entre grupos. La FDA de los EE. UU. Financi\xc3\xb3 este trabajo para que la informaci\xc3\xb3n sobre tuber\xc3\xadas sea m\xc3\xa1s transparente y accesible para su personal regulador. \xe2\x80\x8b_NEWLINE_En 2016, el grupo volvi\xc3\xb3 a reunirse en el NIH en Bethesda y discuti\xc3\xb3 el potencial de un BioCompute Object, una instancia del paradigma BioCompute. Este trabajo se copi\xc3\xb3 como un documento de "uso de prueba est\xc3\xa1ndar" y un manuscrito de preimpresi\xc3\xb3n cargado en bioRxiv \xe2\x80\x8b._NEWLINE_Los objetos BioCompute permiten que los registros se compartan entre empleados, colaboradores y reguladores.\xe2\x80\x8b\xe2\x80\x8b'