Universidad de Aston desarrolla software en asociación con universidad brasileña 
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Universidad de Aston desarrolla software en asociación con universidad brasileña 

La Universidad de Aston ha trabajado con socios internacionales para desarrollar un paquete de software para ayudar a los científicos a responder preguntas clave sobre factores genéticos asociados con características compartidas entre diferentes especies. 

Llamado CALANGO, tiene el potencial de ayudar a los genetistas a investigar temas vitales como la resistencia antibacteriana y la mejora de los cultivos agrícolas. 

Este trabajo CALANGO: Una herramienta de genómica comparativa consciente de la filogenia para descubrir asociaciones cuantitativas genotipo-fenotipo entre especies ha sido publicado en la revista Patterns. Es el resultado de una colaboración de cuatro años entre la Universidad de Aston, la Universidad Federal de Minas Gerais en Brasil y otros socios en Brasil, Noruega y los Estados Unidos. 

Las similitudes entre especies pueden surgir de ancestros compartidos (homología) o de presiones evolutivas compartidas (evolución convergente). Por ejemplo, los cuervos, las palomas y los murciélagos pueden volar, pero los dos primeros son aves, mientras que los murciélagos son mamíferos. 

Esto significa que es probable que la biología del vuelo en cuervos y palomas comparta aspectos genéticos debido a su ascendencia común. Ambas especies son capaces de volar hoy en día porque su último ancestro común, un ave ancestral, también fue un organismo volador. 

En contraste, los murciélagos tienen la capacidad de volar a través de genes potencialmente diferentes a los de las aves, ya que el último ancestro común de aves y mamíferos no fue un animal volador. 

Desenredar los componentes genéticos compartidos debido a la ascendencia común de los compartidos debido a las presiones evolutivas comunes requiere modelos estadísticos sofisticados que tengan en cuenta la ascendencia común. 

Hasta ahora, esto ha sido un obstáculo para los científicos que desean comprender la aparición de rasgos complejos en diferentes especies, principalmente debido a la falta de marcos adecuados para investigar estas asociaciones. 

El nuevo software ha sido diseñado para incorporar efectivamente grandes cantidades de datos de anotación genómica, evolutiva y funcional para explorar los mecanismos genéticos que subyacen a características similares entre diferentes especies que comparten ancestros comunes.  

Aunque los modelos estadísticos utilizados en la herramienta no son nuevos, es la primera vez que se combinan para extraer nuevos conocimientos biológicos de los datos genómicos. 

La técnica tiene el potencial de aplicarse a muchas áreas diferentes de investigación, lo que permite a los científicos analizar cantidades masivas de datos genéticos de código abierto pertenecientes a miles de organismos con mayor profundidad. 

Felipe Campelo, del Departamento de Ciencias de la Computación de la Facultad de Ingeniería y Ciencias Físicas de la Universidad de Aston, dijo: «Hay muchos ejemplos interesantes de cómo esta herramienta se puede aplicar para resolver los principales problemas que enfrentamos hoy. Estos incluyen explorar la coevolución de bacterias y bacteriófagos y revelar factores asociados con el tamaño de la planta, con implicaciones directas tanto para la agricultura como para la ecología. 

«Otras aplicaciones potenciales incluyen el apoyo a la investigación de la resistencia bacteriana a los antibióticos y del rendimiento de especies vegetales y animales de importancia económica».  

El autor correspondiente del estudio, Francisco Pereira Lobo, del Departamento de Genética, Ecología y Evolución de la Universidad Federal de Minas Gerais en Brasil, dijo: «La mayoría de las variaciones genéticas y fenotípicas ocurren entre diferentes especies en lugar de dentro de ellas. Nuestra herramienta recientemente desarrollada permite la generación de hipótesis comprobables sobre las asociaciones genotipo-fenotipo en múltiples especies que permiten la priorización de objetivos para su posterior caracterización experimental». 

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