Aplicación bioinformática para predicción de genes regulados por microARNs en plantas
| dc.contributor.advisor | Palatnik, Javier | |
| dc.contributor.advisor | Bulacio, Pilar | |
| dc.contributor.author | Chorostecki, Uciel | |
| dc.date.accessioned | 2013-12-04T14:08:10Z | |
| dc.date.available | 2013-12-04T14:08:10Z | |
| dc.date.issued | 2011-05-11 | |
| dc.description.abstract | 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. | es |
| dc.description.affiliation | Fil: Chorostecki, Uciel. Tesista del Departamento de Ciencias de la Computación. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura. Universidad Nacional de Rosario; Argentina. | |
| dc.description.peerreviewed | Peer reviewed | es |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/2133/2801 | |
| dc.language.iso | spa | es |
| dc.publisher | Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura. Universidad Nacional de Rosario | es |
| dc.relation.publisherversion | http://www.fceia.unr.edu.ar/lcc/t523 | es |
| dc.rights | openAccess | es |
| dc.subject | Bioinformática | es |
| dc.subject | microARNs | es |
| dc.subject | plantas | es |
| dc.subject | miARNs | es |
| dc.title | Aplicación bioinformática para predicción de genes regulados por microARNs en plantas | |
| dc.type | bachelorThesis | |
| dc.type | tesis de grado | |
| dc.type | publishedVersion |