Caracterización del ruido en redes de expresión génica en cascada
La caracterización del ruido en redes de expresión génica en cascada es esencial para comprender el comportamiento de las señales en redes transcripcionales naturales y para el diseño de sistemas biológicos sintéticos \cite{1}. Se tenía la expectativa de analizar la propagación del ruido en circuito...
- Autores:
-
Martelo Ocampo, Jennifer Paola
- 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:1992/73876
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/1992/73876
- Palabra clave:
- Circuitos de genetico
Microscopía de epifluorescencia
Propagación del ruido
Física
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- openAccess
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La caracterización del ruido en redes de expresión génica en cascada es esencial para comprender el comportamiento de las señales en redes transcripcionales naturales y para el diseño de sistemas biológicos sintéticos \cite{1}. Se tenía la expectativa de analizar la propagación del ruido en circuitos de genes de diferentes longitudes (de 2 y 3 genes), lo que proporcionaría información valiosa sobre cómo las redes de genes regulan la expresión génica en el organismo \cite{1}. A pesar de los desafíos encontrados durante la construcción del circuito genético planificado, se ha logrado avanzar mediante la implementación de un código en Python. Este código fue diseñado para medir la intensidad de fluorescencia en imágenes obtenidas a través de microscopía de epifluorescencia, representando un paso crucial hacia la consecución de los objetivos planteados. A pesar de los desafíos en la construcción física del circuito genético, la capacidad de medir la fluorescencia en imágenes se presenta como una herramienta valiosa para futuras investigaciones. Este enfoque facilitará la evaluación del ruido en circuitos de genes de diversas longitudes, especialmente en cadenas cortas y largas del circuito planificado. Se emplearon métodos estadísticos y técnicas de análisis de imagen para obtener una comprensión más profunda de la regulación de la expresión génica por parte de las redes de genes en el organismo. Aunque la construcción completa del circuito ha enfrentado obstáculos, la capacidad de medir la intensidad de fluorescencia proporciona una base sólida para investigaciones futuras y el logro de los objetivos planteados. Este enfoque, respaldado por el código en Python, se presenta como una herramienta valiosa que facilitará el cálculo del ruido intrínseco y global una vez que se logre ensamblar el circuito en su totalidad. Este avance, combinado con la comprensión de las redes de genes, contribuirá al diseño futuro de sistemas biológicos sintéticos más eficientes \cite{1}. |
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[1] D. E. Sadava, D. M. Hillis, H. C. Heller y M. R. Berenbaum, Life: TheScience of Biology. W. H. Freeman, 2017, isbn: 978-1-319-06366-2. [2] M. B. Elowitz, A. J. Levine, E. D. Siggia y P. S. Swain, ((Stochastic geneexpression in a single cell,)) Science, vol. 297, n.o 5584, p ́ags. 1183-1186,2002. [3] M. Thattai y A. van Oudenaarden, ((Attenuation of noise in ultrasensiti-ve signaling cascades,)) Biophysical journal, vol. 82, n.o 6, p ́ags. 2943 -2950,2002. [4] S. Hooshangi, S. Thiberge y R. Weiss, ((Ultrasensitivity and noise propa-gation in a synthetic transcriptional cascade,)) Proceedings of the NationalAcademy of Sciences, vol. 102, n.o 11, p ́ags. 3581-3586, 2005. [5] J. M. Pedraza y A. van Oudenaarden, ((Noise propagation in genenetworks,)) Science, vol. 307, n.o 5717, p ́ags. 1965-1969, 2005. [6] Genome.gov. ((Dogma central.)) (2023), direcci ́on: https://www.genome.gov/es/genetics-glossary/Central-Dogma (visitado 19-10-2023). [7] LibreTexts Espa ̃nol. 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