Bioinformática

Bioinformática es una disciplina que trata de captar, organizar, analizar y distribuir información biológica, con el objetivo de responder a preguntas complejas en el ambito de la biología, utilizando para ello las tecnologías de la información.

Por ello se puede decir que la bioinformatica tiene como propósito de comprender el significado biológico de una gran variedad de datos.

Definiciones

Célula: Porción de materia mínima y organizada capaz de desarrollar todas las actividades asociadas a la vida: nutrición, relación y reproducción.

Molécula: la partícula más pequeña que presenta todas as propiedades fisicoquímicas, compuesta por 2 o más átomos.

Átomo: menor cantidad de un elemento químico que tiene existencia propia y que está considerada como indivisible.

 

Nucleótido: son los monómenos de los ácidos nucleicos (ADN y ARN).

Nucleoxido: es la parte del nucleótido formada únicamente por la base nitrogenada y la pentosa

Acido nucleico: son grandes polímeros compuestos por la unión de nucleótidos, existen dos tipos principales:

  • ADN: Acido Desoxirribonucleico
  • ARN: Acido Ribonucleico

Secuencia de nucleótidos: es una sucesión de letras representando la estrucutura del acido nucleico. Ejemplo: AACTGATGACCTA…

Coting: conjunto de segmentos de ADN superpuestos que juntos forman un mapa físico del genoma que se utiliza para guiar las secuenciación y el ensamblaje.

Codón: lo forman varias letras concretas seguidas que representan algo.

  • Codon de inicio: Lo forma la cadena AUG.       
  • Codón de parada: Lo forma cualquiera de las cadenas UAA, UAG o UGA

Gen: esta compuesto por una cadena de nucleótidos, este gen se trascribe y traduce formando una proteina.

CDS Coding DNA Sequence: la región codificante que dara lugar a la proteina

ORF Open Reading Frame: Marco abierto de lectura que indica donde empieza la tranducción a proteina.

 

Aminoácido: la unión de 3 nucleótidos

Proteina:  macromolecula esencial para la vida, está formads de aminoácidos.

 

Virus: agente infeccioso microscópico acelular que solo puede reproducirse dentro de las celulas de otro organismo.

 

Redes neuronales artificiales

Red neuronal artificial (RNA): paradigma de aprendizaje y procesamiento automático inspirado en la forma en que funciona el sistema nervioso humano.

  • Función de activación
  • Ventajas que aportan

Clasificación de las redes neuronales:

Frameworks de implementación de redes neuronales 

Herramientas

  1. R: Lenguaje analítico.
  2. Python: Lenguaje analítico.
  3. CD-HIT: Clustering de secuencias para reducir información de cadenas con un porcentaje de similitud. Documentación

 

Autor: Diego Calvo