Conceptos

 Conceptos básicos en el área de Bioinformática

En el presente apartado se presentan diversos conceptos o términos clave que en conjunto, y en análisis de los mismo proporciona  un mejor entendimiento introductorio al tema. Como lo son:

• Base de datos: es una herramienta para recopilar y organizar información. Las bases de datos pueden almacenar información sobre personas, productos, pedidos u otras cosas.
• Alineamiento de secuencias: arreglo mutuo de dos o más secuencias, que muestra donde estas son similares y donde difieren. Un alineamiento óptimo es aquel que muestra la mayor cantidad de correspondencias y la menor cantidad de diferencias.
• Consenso: una manera de representar la información que aporta un alineamiento de secuencias. El consenso descarta toda la información, excepto la más significativa, concentrándose sólo en las posiciones más conservadas.
• Filogenética: la rama de la biología que se ocupa de descubrir las líneas de origen o filogenias de los organismos, a fin de construir las relaciones antepasado-descendientes (relaciones evolutivas) entre los grupos de organismos vivos y extinguidos. 
• Internet: una amplia red global de estaciones de trabajo derivada de una red militar que se comenzó a desarrollar en 1969, en los Estados Unidos (ARPANET).
• Procesamiento paralelo: ejecución simultánea de una misma tarea (dividida y adaptada especialmente) en múltiples procesadores, con el fin de obtener resultados en menor tiempo y de manera más eficiente. El procesamiento paralelo se implementa en clusters de computadoras.
• Servidor: componentes de software (y las computadoras en que estos se ejecutan) que se encargan de realizar una o varias tareas en función de terceros, generalmente en el contexto de una red.
• Software: en computación, procedimientos y reglas lógicas escritas en la forma de programas y aplicaciones, que definen el modo de operación de la computadora. 
• SQL: un lenguaje que se ha convertido en uno de los estándares actuales para la gestión de bases de datos. 
• Algoritmo: es una serie de pasos organizados, que describe el proceso que se debe seguir, para dar solución a un problema específico.
• Modelado de estructuras: es uno de los pasos básicos involucrados en el estudio de una proteína en particular o en el proceso de diseño de fármacos. Se podría hacer para una proteína, ADN o ARN.
• Acoplamiento molecular: técnicas importantes de bioinformática que se utiliza en el proceso de diseño de fármacos. Ayuda a analizar las interacciones entre una proteína diana y un ligando para seleccionar posibles fármacos.
• Modelos evolutivos: son un conjunto de suposiciones sobre el proceso de sustitución de nucleótidos o aminoácidos.
• Simulación de dinámica molecular (DM): Ayuda a comprender el comportamiento de una proteína, o un complejo, o una molécula en condiciones ambientales simuladas. Puede comprobar la estabilidad de un complejo acoplado mediante el uso de esta técnica.
• Proteómica: es esencialmente el estudio y caracterización de todo el conjunto de proteínas (proteoma) expresadas por un genoma, con el fin de obtener una visión global integrada de los procesos celulares.
• Metabolómica: ciencia que tiene como objetivo detectar, cuantificar y elucidar la estructura de los metabolitos, los cuales se caracterizan por una gran diversidad físico-química en sus estructuras moleculares.
• Sistema operativo: es el conjunto de programas (“software”) que sirve como interfaz entre la máquina (“hardware”) y el usuario, y que le permite a este último ejecutar aplicaciones.
• El ADN: son cadenas largas, lineares, donde se encuentra un mensaje compuesto por un alfabeto de cuatro símbolos, e implícita en su estructura se encuentra su función.
• Dogma central: es un marco de trabajo para la comprensión de la transferencia de información, entre las grandes moléculas biológicas que transportan la información. La información detallada almacenada en forma de secuencia de bases en el ADN, se puede transferir por medio de la polimerasa ARN al ARN mensajero por transcripción, y desde el ARNm a las proteínas por traducción.
• Bodegas de datos: un Data Warehouse (DW) es un conjunto de datos integrados orientados a una materia, que varían con el tiempo y que no son transitorios, los cuales soportan el proceso de toma de decisiones de la administración.
• Máquinas de aprendizaje: una máquina de aprendizaje es un proceso adaptativo que permite a las computadoras aprender de la experiencia, aprender con el ejemplo, y aprender por analogía. La red neuronal es una de las máquinas de varios enfoques de aprendizaje que se han aplicado con éxito a la solución de una amplia variedad de problemas bioinformáticos.
• Árbol filogenético: son generados para analizar las relaciones evolutivas observadas y obtener información a partir de ellas, de manera que facilitan encontrar la divergencia de linajes, o la relación entre ellos.
• Formato FASTA: formato de fichero informático basado en texto, utilizado para representar secuencias bien de ácidos nucleicos, bien de péptido, entre otros.

Bioinformática

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Bibliografía: 

1. Martínez Barnetche, J. (2007). La bioinformática como herramienta para la investigación en salud humana. Salud Pública de México, Vol. 49,64-66.
2. Niño-Ruiz, Marcos. (2004). Bioinformática: Conceptos y alcances en las fronteras de la ciencia. (Tesis de Licenciatura). Universidad de los Andes.
3. https://www.scai.uma.es/areas/ccvi/pro/pro.html 
4. https://revista.sebbm.es/articulo.php?id=42&url=metabolomica-la-ciencia-omica-mas-multidisciplinaria 
5. https://bioinformaticsreview.com/20210517/basic-bioinformatics-concepts-to-learn-for-beginners/ 
6. https://support.microsoft.com/es-es/office/conceptos-b%C3%A1sicos-sobre-bases-de-datos-a849ac16-07c7-4a31-9948-3c8c94a7c204 
7. https://www.uaeh.edu.mx/scige/boletin/prepa4/n10/e1.html 
8. Meneses Escobar, Carlos Augusto, & Rozo Murillo, Lizeth Vanessa, & Franco Soto, Jhenifer (2011). Tecnologías bioinformáticas para el análisis de secuencias de ADN. Scientia Et Technica, XVI (49),116-121.[fecha de Consulta 29 de Agosto de 2022]. ISSN: 0122-1701. Disponible en:   https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=84922625020
9. Arcila Quiceno, Víctor Hernán (2006). Bio-informática un Campo por conocer. REDVET. Revista Electrónica de Veterinaria, VII (11),1-9.[fecha de Consulta 29 de Agosto de 2022]. ISSN: . Disponible en:   https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=63612653028
10. Madrigal-Valverde, K. (2017). Uso de herramientas para alineación de secuencias y creación de árboles filogenéticos para la determinación de especies. Tecnología en Marcha. Número Especial Movilidad Estudiantil 4. Pág 30-34.