Análisis del coste metabólico y de la transmisión de información en bucles feedforward en redes de transcripción

Los organismos vivos emplean redes de transcripción para regular su expresión génica, permitiéndoles adaptarse y responder dinámicamente a su entorno. Estas redes se constituyen a partir de patrones fundamentales frecuentes en sistemas biológicos, como el bucle de retroalimentación directa (FFL, por...

Full description

Autores:
Velásquez Rojas, Rafael Enrique
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2024
Institución:
Universidad de los Andes
Repositorio:
Séneca: repositorio Uniandes
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/73900
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/1992/73900
Palabra clave:
Redes transcripcionales
Procesos estocásticos
Teoría de información
Biología de sistemas
Redes de retroalimentación directa
Transcriptional networks
Stochastic processes
Information theory
Systems biology
Feedforward loops networks
Física
Rights
openAccess
License
Attribution-ShareAlike 4.0 International
Description
Summary:Los organismos vivos emplean redes de transcripción para regular su expresión génica, permitiéndoles adaptarse y responder dinámicamente a su entorno. Estas redes se constituyen a partir de patrones fundamentales frecuentes en sistemas biológicos, como el bucle de retroalimentación directa (FFL, por sus siglas en inglés). El FFL, que involucra la interacción de tres genes, presenta ocho posibles configuraciones cuya frecuencia de aparición en redes biológicas varía. En el presente proyecto de grado, exploramos la transmisión de información y el costo metabólico de estas configuraciones para entender las razones detrás de su prevalencia desigual, proponiendo hipótesis sobre las causas de estas diferencias en las redes de transcripción biológicas. A partir de los resultados obtenidos, se propuso una métrica de beneficio-costo que revela que FFL coherente de tipo 1 (C1) e incoherente de tipo 1 (I1) son los más frecuentes debido a su equilibrio óptimo entre costo y beneficio. Aunque basada en simplificaciones, esta métrica proporciona un primer paso hacia la comprensión de las redes de transcripción, planteando preguntas para futuras investigaciones sobre la adaptación celular a su entorno fluctuante.