Examinando por Autor "Bulacio, Pilar"

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    Aplicación bioinformática para predicción de genes regulados por microARNs en plantas
    (Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura. Universidad Nacional de Rosario, 2011-05-11) Chorostecki, Uciel; Palatnik, Javier; Bulacio, Pilar
    Los microARNs (o miARNs) son ARN no codificantes que regulan la expresión génica en animales y plantas, implicados en procesos biológicos muy variables, como el desarrollo, la diferenciación y el metabolismo. Estos pequeños ARNs de aproximadamente 21 nucleótidos reconocen secuencias parcialmente complementarias en los ARNm blanco, provocando su corte o arresto de la traducción. Los microARNs han saltado rápidamente a la primera plana del interés de la comunidad científica como un nuevo nivel en el control de la expresión génica en eucariotas. Estudios recientes han puesto de manifiesto que los microARNs están estrechamente involucrados en distintas enfermedades de importancia. Algunos tienen relación con distintos tipos de Cáncer y otros están relacionados con enfermedades cardíacas donde los niveles de expresión de microARNs específicos cambian en el corazón humano cuando están presentes dichas enfermedades. Los cálculos actuales consideran que entre el 20% y el 40% de los genes de humanos se encuentran regulados por microARNs. Este trabajo propone estudiar en forma automatizada a los microARNs en plantas, su biogénesis y los genes que regulan, a través de un enfoque multidisciplinario. Para esto presentaremos una estrategia bioinformática para la identificación de genes blancos de microARNs y además una herramienta web para el análisis y selección de los mejores genes blancos candidatos. Considerando que muchos de estos ARNs pequeños están ampliamente distribuidos en plantas, la herramienta a desarrollar estará basada principalmente en la conservación durante la evolución de la interacción del par microARN-gen blanco en distintas especies. Además, al estar los microARNs utilizados en este proyecto conservados en especies de interés agronómico las aplicaciones potenciales de este trabajo propuesto podrían ser inmediatas.
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    Herramienta para Filtrado Estructural sobre Ontología Gene Ontology
    (Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura. Universidad Nacional de Rosario, 2013-12-13) Destito, Antonela Mariel; Bulacio, Pilar
    La bioinformática es la aplicación de tecnologías computacionales a la gestión y al análisis de datos biológicos. En la actualidad, los datos recolectados de los experimentos biológicos son guardados en grandes bases de datos. Estos datos están relacionados con un dominio del problema, en el cual es necesario definir los conceptos principales y las relaciones entre ellos. La organización de dichos conceptos se realiza mediante el diseño de ontologías. La herramienta OBO-Edit es una de las más usadas para la visualización y edición de ontologías. Su desarrollo en Berkeley Informatics a través de Gene Ontology Consortium consideró las necesidades de diseño dentro del ámbito biológico: complejidad de los datos, necesidades simples de razonamiento rápido, potencia de búsqueda, posibilidad de filtrado. Una de las funcionalidades principales que posee OBO-Edit es poder obtener subontologías para aquellos casos en donde se necesiten realizar estudios exhaustivos sólo en partes de las ontologías. En este trabajo nos centramos en el filtrado como el proceso para hacer posible la división del complejo problema biológico en subproblemas. Debemos notar que el proceso de filtrado dentro de los problemas biológicos implica considerar por un lado el filtrado de conceptos (filtrado sobre el esquema ontológico) y por el otro, el filtrado de los datos asociados a dichos conceptos (filtrado en bases de datos). Los especialistas son los encargados de seleccionar las subontologías con las que trabajar y filtrar las bases de datos para obtener los datos que se corresponden con dichas subontologías. Este proceso de filtrado es complejo y requiere de etapas manuales. Una etapa requiere filtrar las ontologías y, otra, las bases de datos. Este problema nos motiva a poder brindar una solución a la simplificación y automatización del proceso de filtrado, haciendo más sencilla la tarea de los biólogos. Con este fin, proponemos la automatización de estos dos procesos de filtrado en un proceso único y transparente que permita manipular de forma simple tanto las ontologías como las bases de datos.
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    Robust and scalable barcoding for massively parallel long‑read sequencing
    (Nature Research, 2022-12) Ezpeleta, Joaquín; Labari, Ignacio Garcia; Villanova, Gabriela Vanina; Bulacio, Pilar; Lavista Llanos, Sofía; Posner, Victoria María; Krsticevic, Flavia; Arranz, Silvia Eda; Tapia, Elizabeth