Recent Changes

PARA ACCEDER A LOS DISTINTOS APARTADOS DEL ANÁLISIS BIOINFORMÁTICO DIRÍJASE AL MENÚ.
¡GRACIAS!
Grupo Introducción Material y Métodos Resultados Discusión Conclusiones Aspecto global Aportaciones wiki Autoevaluación NOTA FINAL
0,5 0,95 1,9 2 0,85 0,4 2 0,5 91,00

13) En el análisis de expresión génica no obtuvimos resultados satisfactorios.
14) Esta proteína presenta una gran aplicación biotecnológica, debido a que se ha comprobado que es el principal antígeno inmunodominante con un alto potencial para el desarrollo de una vacuna contra la tuberculosis. Es por ello por lo que se pretende conocer con gran profundidad la estructura y función de esta proteína, con el fin de desarrollar un método de diagnóstico eficaz.
Bien (se podían haber clasificado)

Finalmente vamos a analizar experimentos de microarrays de expresión diferencial realizados sobre nuestro gen mediante el buscador ArrayExpress.
En primer lugar, realizamos la búsqueda con el nombre completo del gen "apa,modD,Rv1860,MT1908,MTCY359.13", pero no obtuvimos resultados. Por ello, procedimos a probar con el nombre “apa”, pero tampoco obtuvimos ningún resultado. Por último, probamos a introducir el dominio FAP, implicado en la adhesión a la matriz extracelular de la célula huésped. Pero desgraciadamente no conseguimos resultados satisfactorios, de modo que no podemos llevar a cabo este estudio.
Muy bienbien, con algunos detalles

Al utilizar la base de datos UniProtKB y SRS, hemos obtenido un fichero en formato multi-FASTA, compuesto por cuatro secuencias: M. tuberculosis, M. bovis, M. avium y M. leprae.
{Secuencia_aa.txt}
del mismo género.género, probablemente porque es una proteína específica de Mycobacterium debido a la especificidad de su función. Es por
De los organismos anteriormente citados hemos obtenido las secuencias nucleotídicas de la región codificante de la proteína Apa (CDS), las cuales están recogidas en el siguiente fichero multi-FASTA:
{Secuencia_CDS.txt}
presenten cierta homología.similitud. En nuestro
2. BÚSQUEDA DE SIMILITUD
Tras realizar un análisis de alineamiento con BLASTp con BLOSUM62, los resultados obtenidos son los siguientes:
Figura 2: BLASTp de Apa con BLOSUM62
Podemos observar que el segundo dominio se encuentra más conservado que el primero, ya que hay un mayor número de organismos candidatos pertenecientes al género Mycobacterium que presentan una alta similitud con ese dominio.
cabo un estudiosestudio de parálogos. el BLAST. muy bien
Como comentamos el organismo. (se puede comprobar alineando sólo la secuencia de referencia contra esta otra)
Respecto a tridimensional similar. (no sé si el Blast os filtró las secuencias de baja complejidad, ricas en P y A, lo cual puede haberos dado similitudes confusas)
Finalmente, hemos recogido la secuencia aminoacídica y CDS de cada candidato:
{proteína.txt}
{cds.txt}
está incompleta. O que Mycobacterium no utiliza el código genético estándar.
3. ANÁLISIS DE SECUENCIAS NO CODIFICANTES MEDIANTE MATRICES DE PUNTOS
Con el fin de encontrar nuevas secuencias reguladoras conservadas entre los organismos de estudio, o verificar las regiones reguladoras ya existentes, analizaremos las regiones 5´ no codificantes (UTR 5´) de 4 organismos homólogos que presentan la proteína Apa. Si comprobamos que aparecen algunas regiones conservadas, se compararán con secuencias reguladoras de la transcripción registradas en base de datos públicas.
Figura 3: Gen apa y región codificante (CDS) de los cuatro organismos estudiados.
Como nuestras secuencias proteicas no poseen región UTR 5´, procederemos a realizar matrices de puntos para analizar regiones conservadas de las regiones traducidas (CDS), mediante el programa BioEdit. Al emplear este programa, enfrentamos la secuencia CDS de Apa de Mycobacterium tuberculosis con las secuencias de esta misma proteína del resto de organismos. Como resultado se obtienen 3 matrices de puntos, donde se pueden observar diagonales de distinta longitud que representan zonas conservadas entre las proteínas. Según la longitud de las diagonales podemos afirmar:
simboliza regiones largas de alta similitud entre representa regiones menoscortas conservadas entre las porteína enfrentadas, presentando menor similitud.porteínas enfrentadas.
A continuación, se muestran las matrices obtenidas mediante BioEdit, al enfrentar las CDS de la proteína Apa de los distintos organismos pertenecientes a Mycobacterium, siempre tomando como referencia M. tuberculosis .
Mycobacterium tuberculosis vs Mycobacterium marinum
{MATRIZ1.JPG}
estas secuencias. Eso son repeticiones de secuencia (probablemente de los tripletes de la región rica en A y P.
Mycobacterium tuberculosis vs Mycobacterium leprae
{MATRIZ2.JPG}
que sobresalen resptectorespecto al ruido
Mycobacterium tuberculosis vs Mycobacterium abscessus
{MATRIZ3.JPG}
(marcadas en rosa).rosa), de nuevo repeticiones. Dos de
Según los resultados obtenidos, podemos concluir que la escala de similitud, de mayor a menor, entre la secuencia CDS de Apa de M. tuberculosis y las secuencias de Apa de los organismos de estudio, es: M. marinum, M. abscessus y M. leprae .
Os ha faltado la discusión sobre las repeticiones de secuencia.
4. ALINEAMIENTOS MÚLTIPLES Y FILOGENIA
4.1.CONSTRUCCIÓN DE ALINEAMIENTOS MÚLTIPLES
A continuación abrimos el fichero con la extensión ".aln" generado en ClustalX con el programa BioEdit, y en él podremos estudiar la conservación de secuencia de las diferentes partes de interés del alineamiento, y discutir los resultados.
{alineamiento_aa.aln}
poseer características diferentes.similares, aunque menos (y luego ya, las posiciones que no tienen nada).
Como visión global del alinemiento podemos destacar tres regiones claramente diferenciadas:
- Región inicial (1-169): región poco conservada en la que se observan multitud de gaps, que podrían corresponderse con zonas bisagra, uniendo distintos dominios, o zonas de lazo de la estructura proteíca.
- Región central (170-350): región altamente conservada en la que nos centraremos a continuación.
- Región terminal (351-435): es la región menos conservada de la proteína y en la que se observan un mayor número de gaps.
Ok
Seguidamente analizaremos los aminoácidos que se conservan en la región central de la proteína. El hecho de que sean aminoácidos conservados en todas las especies, significa que es muy probable que presenten una función fundamental en la proteína. A continuación se registran las posiciones (tomando como referencia M. tuberculosis H37Rv) de estos aminoácidos y sus posibles implicaciones:
- Arginina (R): 112, 169, 204. Uniones externas ó en el núcleo protéico.
- Prolina (P): 125, 199, 201, 270, 289. Función estructural (plegamiento de la estructura).
- Triptófano (W): 128, 259, 263. Función estructural.
224. Fosforilación. (todo esto es predictivo, o está contrastado?)
- Leucina (L): 142, 143, 170, 174, 189, 264.
- Ác. Aspártico (D): 171, 192, 230. Uniones externas ó en el núcleo protéico.
- Isoleucina (I): 238, 283.
- Treonina (T): 266. Glicosilación y fosforilación .
proteína en la base de datodatos UniProtKB,en el existe tal conservación.conservación (curioso porque normalmente no suelen conservarse). Este péptido
Por otro lado nos encontramos con una serie de regiones repetidas a lo largo de la secuencia de Apa , como son:
- [DA]-P-N-A (posición 85-88): está presente en las tres cepas de M. tuberculosis, M. leprae, M. marinum y M. intracellulare .
- [DA]-P-N-A (posición 94-97): se encuentra en todos los organismos, excepto en M. ulcerans, M. kansasii y M. abscessus.
- [DA]-P-N-A (posición 104-107): presente en todos los organismos menos en M. abscessus .
ElEsto podíais haberlo comparado con las repeticiones en los CDS, y os hubiera quedado muy bonito.
El alto grado una función improtanteimportante para la
A continuación analizaremos los distintos sitios de glicosilación que aparecen en la base de datos:
- Treonina (posición 49): sólo se observa en las tres cepas de M. tuberculosis (H37Rv, CDC1551, T92).
A continuación abrimos el fichero con la extensión ".aln" con el programa BioEdit, para poder analizar la conservación de las secuencias CDS de Apa y destacar algunos dominios conservados.
{alineamiento_CDS.aln}
distintas secuencias. Bien
Al visualizar este fichero podemos deducir que, al igual que en el caso del alineamiento de aminoácidos, la región más conservada de la proteína Apa es la región central, estando los extremos muy poco conservados.
Igual con las repeticiones.
El fichero generado con extensión ".dnd" nos servirá además para constrtuir los árboles filogenéticos, para realizar un análisis filogenético.
4 . 2. ANÁLISIS FLOGENÉTICO
Figura 6. Cladograma obtenido mediante el alineamiento de la proteína Apa.
{3.JPG}
proteína Apa. Con el filograma hubiera sido suficiente
ÁRBOLES --> ALINEAMIENTOS NUCLEOTÍDICOS
{4ok.JPG}
{6ok.JPG}
Figura 10. Filograma obtenido mediante el alineamiento de la CDS de Apa.
este caso. E incluso podría deberse a que no se ha conseguido un buen alineamiento de CDSs (no por vuestra culpa, claro) debido a la baja similitud que hay en determinadas zonas.
4.2.2. Matrices de Distancia
Otra forma de comparar las relaciones evolutivas entre las secuencias de las prácticas anteriores, es generar una matriz de distancia, donde podemos ver el porcentaje de identidad que existe entre cada par de secuencias. Para ello abrimos el fichero ".aln" desde el programa ClustalX, y se creará un fichero con extensión ".pim", el cual contendrá la matriz de distancia.
{matriz_CDS.JPG}
En primer lugar, observamos que de nuevo las tres cepas de M. tuberculosis presentan un 100 % de identidad. Además, estas tres cepas frente a M. kansasii muestran una identidad del 78 %. Por otro lado, M.avium y M. intracellulare tienen una identidad del 87 %; y M. kansasii y M. marinum poseen un 87 % de identidad. Finlamente, volvemos a ver que M. abscessus presenta identidades muy bajas respecto al resto de organismos.
los árboles filognéticos)filogneéticos) en todos
5. BÚSQUEDA DE DOMINIOS Y MOTIVOS
Tras introducir la secuencia aminoacídica de nuestra proteína en la base de datos Pfam , se obtiene el siguiente resultado:
En este tipo de gráfico es importante la posición en cuanto a la altura de los diferentes aminoácidos, ya que posiciones más altas se corresponden con mayor conservación de secuencia y proporcionará mayor información. Además, la altura de cada residuo indica su frecuencia en esa posición.
{HMMlogo.jpg} Figura 13: Gráfico HMM logo
estructura 3D. Bien
Para poder visualizar el gráfico completo, pincha sobre el siguiente link: HMM logo
- Árboles : A continuación se muestran los árboles filogenéticos obtenidos por el algoritmo UPGMA desde el alineamiento múltiple de Pfam.
4. En la posición 5, pueden aparecer una pequeña variedad de residuos (Ala, Ser, Thr, Cys, Asn and Gly), siendo la serina la más favorecida.
5. En la posición 6, aparecerá cualquier residuo excepto la prolina.
Vaya curro! Muy bien estudiado.
6. PREDICCIÓN DE LA ESTRUCTURA 3D
En primer lugar, debemos comprobar si la proteína Apa tiene una estructura conocida. Para ello, buscamos en la ficha de la proteína de UniProt, en el campo “cross referente” un enlace a la base de datos PDB (base de datos de estructuras 3D de moléculas biológicas), o en su defecto un enlace a HSSP (base de datos de homología de estructuras 3D). Al entrar en la ficha de nuestra proteína, comprobamos que no tiene enlace para estas bases de datos de predicción de estructura. Por este motivo, para dilucidar la estructura de Apa tendremos que utilizar otro recurso: Swiss-Model.
Cabe mencionar que el e-value de este alineamiento es mayor que 1, por lo que probablemente el modelo que hemos obtenido no sea muy bueno.
A continuación, introducimos esta secuencia en "Alignment Interface", obteniéndose la siguiente estructura: Estructura proteína
Faltan datos sobre los resultados SWISS-MODEL.
En el gráfico Anolea, resultado que obtenemos de la predicción de la estructura con Swiss-Model, podemos observar cuáles son las zonas favorablemente energéticas, energía baja (color verde), y las desfavorablemente energéticas, energía alta (color rojo). De esta forma, podemos ver que una de las zonas de alta energía se corresponde con el giro de la estructura de la proteína (Glicina-Prolina-Prolina).
Seguidamente, visualizaremos la estructura obtenida con el programa RasMol:
{estructura.jpg} {estructura2.jpg}
Figura 18: Estructura de la proteína Apa visualizada con RasMol.
aminoácido glicina. Muy bien
La estrucutra obtenida son dos láminas plegadas beta que se caracterizan por una disposición antiparalela, conectadas lateralmente por puentes de hidrógeno. En nuestro caso, el aminoácido localizado en la posición 249 (cuarto aminoácido de la cadena, resaltado de color naranja) se corresponde con una asparragina, aminoácido implicado en la formación de puentes de hidrógeno, por lo que podemos llegar a pensar que en este punto de la estructura se de un enlace de este tipo. Además, podemos observar en la figura (también resaltado de color naranja) que justo en el giro de la estructura protéica aparecen dos aminoácidos prolina, situados en las posiciones 255 y 256 de la proteína; y un aminoácido glicina, en la posición 254. Ambos aminoácidos suelen estar presentes en los giros estructurales, y en este caso se corrobora la teoría.
Por otro lado, hemos procedido a estudiar los resultados obtenidos en el alineamiento múltiple y comprobar si los residuos conservados se hallan en esta región de estudio. De todos los aminoácidos que se conservaban en todas las especies en la región central, sólo los siguientes (color verde en la figura) aparecen en esta cadena de 20 aminoácidos: Fenilalanina (posición 260), Valina (posición 262), Triptófano (263), Leucina (264) y Glicina (265).
Finalmente vamos a analizar experimentos de microarrays de expresión diferencial realizados sobre nuestro gen mediante el buscador ArrayExpress.
En primer lugar, realizamos la búsqueda con el nombre completo del gen "apa,modD,Rv1860,MT1908,MTCY359.13", pero no obtuvimos resultados. Por ello, procedimos a probar con el nombre “apa”, pero tampoco obtuvimos ningún resultado. Por último, probamos a introducir el dominio FAP, implicado en la adhesión a la matriz extracelular de la célula huésped. Pero desgraciadamente no conseguimos resultados satisfactorios, de modo que no podemos llevar a cabo este estudio.
Muy bien

1. BÚSQUEDA EN BASES DE DATOS MOLECULARES
1.1. UNIPROTKB {uniprot.gif}
revisadas de alto nivel,alta calidad, incluyendo descripciones
En primer lugar entramos en el portal web de la base de datos UniProt y en su formulario de búsqueda pulsamos sobre "Fields", apareciéndonos el término "Term" donde introduciremos el nombre completo de nuestra proteína "Gene name". Tras pulsar "search", obtenemos la página de resultados donde debemos comprobar que el nombre de la proteína y el organismo que aparecen se corresponden con el nombre y organismo de estudio. Un aspecto a tener en cuenta a la hora de seleccionar la proteína es que la estrella que aparece en la columna "Status" es amarilla (esto significa que la ficha está revisada manualmente y almacenada en Swiss-Prot). A continuación pulsamos sobre su "Accession number", dando como resultado la ficha completa de la proteína, donde podremos conocer todo sobre dicha proteína, desde sus características más elementales, hasta su aplicación biotecnológica y bibliografía. Para poder obtener la secuencia aminoacídica en formato FASTA, pulsamos sobre "FASTA". Finalmente, para la localización de homólogos de esta secuencia en otros organismos, retrocedemos a la página de resultados, localizamos otras proteínas, y repetimos los pasos anteriores. Una vez guardadas todas las secuencias de aminoácidos en un block obtenemos un fichero de texto en formato multi-FASTA, compuesto por cuatro secuencias: M. tuberculosis, M. bovis, M. avium y M. leprae.
UniProt para buscarenlazar con las correspondientes
1.2. SRS {SRS.jpg}
El sistema SRS es una herramienta web de búsqueda que permite consultar las principales bases de datos bioinformáticas. Una vez dentro de la página principal, seleccionamos "Library Page" y marcamos las opciones UniProtKB y UniProt/Swiss-Prot, indicando al sistema que utilice estas bases de datos. A continuación pulsamos sobre "Query Form" e introducimos el Gene Name (apa) y el Organism Name (Mycobacterium tuberculosis). Como resultado obtenemos un fichero en formato multi-FASTA en el que aparecen todas las secuencias aminoacídicas que el sistema ha encontrado con el nombre apa.
Si no lo habéis usado, no era necesario incluirlo.
2. BÚSQUEDA DE SIMILITUD
2.1. BLAST {NCBI.JPG}
de ADN (es más bien un algoritmo implementado en una herramienta bioinformática) y de de la secuencia.secuencia.Esto no es muy correcto: simplemente hay que mirar el e-value, que no depende de la longitud.
El método de búsqueda de similitud que se ha seguido es la realización de un BLASTp (Basic Local Alignment Search Tool de proteínas), un BLAST con gaps que compara una secuencia de aminoácidos contra una base de datos del mismo tipo. Normalmente usa la matriz BLOSUM o PAM para realizar los alineamientos. En este caso, las matrices de intercambio empleadas son BLOSUM (BLOcks of Amino Acid SUbstitution Matrix), las cuales utilizan diferentes bases de datos de alineamientos y se nombran con números que hacen referencia al grado de exigencia al asignar los resultados del alineamiento como positivos. Las BLOSUM seguidas de un número alto están diseñadas para comparar secuencias cercanas filogenéticamente, mientras que las BLOSUM con número bajo están diseñadas para comparar secuencias relacionadas de forma distante. BLOSUM 62 es la matriz calculada usando las sustituciones observadas entre proteínas que tienen, como mínimo, el 62% de identidad en la secuencia, y se ha convertido en el estándar de la mayoría de los programas que utilizan este tipo de matrices. Además, existen los grados de identididad 80 y 45 para llevar a cabo alineamientos locales más o menos restrictivos.
a 0,02. Ahora sí.
BLAST es la herramienta más usada para la anotación y predicción funcional de genes o secuencias proteicas gracias a las caracteristicas que lo definen: flexiibilidad, poder y fiabilidad.
3. ANÁLISIS DE SECUENCIAS NO CODIFICANTES MEDIANTE
En primer lugar obtendremos las regiones no codificantes, para lo que debemos dirigirnos a la ficha UniProt de nuestra proteína y, en el campo de referencias cruzadas a otras bases de datos, buscar el subapartado "Genome annotation databases". Una vez aquí entraremos en el enlace de la base de datos GeneID ó Ensembl. El primero de ellos es la base de datos de genes del NCBI; y el segundo es un proyecto de investigación bioinformática que trata de desarrollar un sistema de software que produzca y mantenga anotaciones automáticas de genomas eucariotas.
3.2. BIOEDIT {Bioedit.JPG}
15 nucleótidos haya un desapareamiento depuede haber hasta 5 bases),desapareamientos), con lo diagonales largas (regiones amplias de alta identidad) sin información
El programa BioEdit también es utilizado para la edición de alineamientos múltiples y análisis de secuencias, permitiéndonos una mejor visualización de las posiciones de cada aminoácido ó nucleótido en el alineamiento.
3.3. JASPAR {http://jaspar.genereg.net/html/TEMPLATES//jasparlogo_beta.gif}
Jaspar es una base de datos pública de sitios de unión de factores de transcripcíón representados como matrices. Esta base de datos nos permitirá comparar las regiones conservadas encontradas con secuencias de unión a factores de transcripción o reguladores de la misma, ya conocidas y almacenadas en bases de datos, estableciendo el límite de similitud en un 80%. Para ello, pincharemos sobre cada extremo de las diagonales de las matrices del apartado anterior, obtendremos las coordenadas X (posición de la primera secuenia) e Y (posición de la segunda secuencia) y así podremos extraer la secuencia correspondiente de ambas, siendo ésta la que introduciremos en la base de datos JASPAR.
Sin embargo, para nuestro análisis no emplearemos esta base de datos, ya que anteriormente hemos comprobado que las secuencias de las especies seleccionadas no contienen regiones no codificantes UTR 5'.
Ok (no hacía falta incluir JASPAR)
4. ALINEAMIENTOS MÚLTIPLES Y FILOGENIAS
4.1. CLUSTALX {http://tbn2.google.com/images?q=tbn:m_-mfNPEvutRrM:http://home.cc.umanitoba.ca/%7Epsgendb/clustal/clustalx.gif}
En esta práctica vamos a hacer uso de la base de datos Array Express.
Se trata de una base de datos de EMBL, que permite llevar a cabo la búsqueda de multitud de experimentos de expresión génica mediante microarrays relacionados con un organismo concreto. La búsqueda puede ser realizada mediante dos formas distintas, a partir del nombre del gen ó a partir del proceso y función que realiza.
Muy completo y organizado

- Búsqueda de una estructura tridimensional conocida, y análisis de las regiones y aminoácidos más importantes de la proteína, con el fin de conocer sus implicaciones estructurales.
2.- Elección del gen
se denomina "apa,modD,Rv1860,MT1908,MTCY359.13"."apa,modD,Rv1860,MT1908,MTCY359.13 (sinónimos)". La elección
3.- Descripción
Esta enfermedad es causada por la bacteria Mycobacterium tuberculosis, estimándose que 2 billones de personas están infectados latentemente con ella. Esta bacteria pertenece al grupo bacteriano Actinomiceto, bacterias Gram positivas, con alto contenido en C + G en su ADN. Presentan un crecimiento de forma micelar, pero a diferencia de los Actinomycetos, M. tuberculosis, carece de estadío de espora en su ciclo celular. En concreto, ha sido clasificada como “acid-fast Gram-positive”, debido a la carencia de una membrana celular externa y al alto contenido de lípidos en su membrana plasmática. Por un lado, esta característica probablemente constituya un factor clave en el proceso de virulencia y, por otro, le confiere resistencia frente a condiciones adversas, pudiendo incluso permanecer latente durante años. Además, podemos destacar que M. tuberculosis es un pequeño bacillus aeróbico estricto, presenta un tiempo de generación de 15-20 h (crecimiento extremadamente lento comparado con otras bacterias) y es un patógeno intracelular facultativo que normalmente infecta fagocitos mononucleares.
v Véase referencias 3 y 4.
7.- Enfermedad y proceso de infección
latentes antiguas.
El proceso de infección se inicia con la inhalación de la bacteria en forma de núcleos de gotitas, y se le conoce como tuberculosis primaria. A continuación los bacilos viajan a los pulmones, donde son fagocitados por los macrófagos, desarrollándose la respuesta hipersensible, que forma pequeños nódulos duros conocidos como tubérculos. A partir de esta fase se entra en una etapa de latencia, siendo posible la supervivencia de las bacterias en el interior de los fagosomas de los macrófagos, gracias a la capacidad de M.tuberculosis de resistir a los productos oxidativos, de inhibir el proceso de fusión de los fagosomas con los lisosomas, y de inhibir la difusión de enzimas lisosomales. Al cabo de un periodo de tiempo, el tubérculo puede evolucionar formando lesiones caseosas, las cuales se licuan generando cabernas tuberculosas llenas de aire. A partir de estas cavidades la bacteria se puede diseminar a nuevos focos de infección por todo el cuerpo, lo que recibe el nombre de tuberculosis miliar.
{Evolución_de_la_Tuberculosis_en_el_cuerpo_humano.jpg}
Otra aplicación de este antígeno es la detección mediante anticuerpos del antígeno Apa en el diagnóstico de la tuberculosis.
v Véase referencias 6 y 7.
Muy bien

La tuberculosis es una pandemia mundial. Se calcula que en todo el mundo están infectados alrededor de un tercio de la población (2000 millones de personas), con 10 millones de nuevos casos y más de 3 millones de muertos anuales. En 2005 se registraron un total de 1,6 millones de muertes por tuberculosis, lo que equivale aproximadamente a 4400 defunciones al día. La gran mayoría de estas muertes se producen en países en desarrollo, con más de la mitad de los casos concentrados en Asia.
Debido a la gran expansión de esta enfermedad en la actualidad, hemos decidido basar este análisis bioinformático en uno de los genes implicados en el proceso de infección de la bacteria responsable de esta enfermedad, Mycobacterium tuberculosis.
Y por qué se habla tanto de la gripe A y no de la tuberculosis?
{M._tuberculosis.jpg}
Mycobacterium tuberculosis, también denominada bacilo de Koch en honor a quien lo descubrió.

{grafico.JPG} Figura 14: Árbol obtenido en Pfam ("seed")
{grafico1.JPG} Figura 15: Árbol obtenido en Pfam ("full")
estos árboles obtenidos en el alineamiento de Pfam, con los como "full" presentan organismosson distintos a lolos de los
- Si comparamos los árboles aminoacídicos generados con el alineamiento múltiple con ClustalX con el árbol "seed" de Pfam, podemos ver que las relaciones filogeneticas que se establecen no son idénticas. En el primer caso, se observan dos ramas principales, mientras que el árbol generado con Pfam se divide inicialmente en tres grupos. Sin embargo, un aspecto en común de ambos tipos de árboles, es que presentan tres grupos de organismos diferenciados claramente; aunque los organismos que componen esos grupos son distintos. Las diferencias que se observan, se deben en gran medida a que los organismos empleados para realizar el árbol son distintos en los dos casos. Cabe mencionar que Pfam contiene una amplia colección de alineamientos múltiples de secuencias cubriendo buena parte de dominios proteicos y familias comunes, por lo que el resultado de este programa es quizás más fiable que el obtenido con ClustalX. .
- El árbol "full" generado con Pfam, esta compuesto por 20 organismos del género Mycobacterium, y es muy dificil comparar con el árbol generado en la práctica anterior, debido a la diferencia en cuanto a número de organismos que lo componen.

{grafico.JPG} Figura 14: Árbol obtenido en Pfam ("seed")
{grafico1.JPG} Figura 15: Árbol obtenido en Pfam ("full")
ClustalX y posteriormente TreeView. Sin embargo, esta comparación no es fácil, ya que los organismos que aparecen en los árboles realizados con Pfam, tanto "seed" como "full" presentan organismos distintos a lo de los árboles realizados en el apartado anterior. Por este motivo, comentaremos sus principales diferencias, teniendo una visión global de los dos tipos de árboles:
- Si comparamos los árboles aminoacídicos generados con el alineamiento múltiple con ClustalX con el árbol "seed" de Pfam, podemos ver que las relaciones filogeneticas que se establecen no son idénticas. En el primer caso, se observan dos ramas principales, mientras que el árbol generado con Pfam se divide inicialmente en tres grupos. Sin embargo, un aspecto en común de ambos tipos de árboles, es que presentan tres grupos de organismos diferenciados claramente; aunque los organismos que componen esos grupos son distintos. Las diferencias que se observan, se deben en gran medida a que los organismos empleados para realizar el árbol son distintos en los dos casos. Cabe mencionar que Pfam contiene una amplia colección de alineamientos múltiples de secuencias cubriendo buena parte de dominios proteicos y familias comunes, por lo que el resultado de este programa es quizás más fiable que el obtenido con ClustalX. .
- El árbol "full" generado con Pfam, esta compuesto por 20 organismos del género Mycobacterium, y es muy dificil comparar con el árbol generado en la práctica anterior, debido a la diferencia en cuanto a número de organismos que lo componen.
Los apartados de interacción y estructura no aparecen en esta base de datos.
Tras la búsqueda en Pfam, procedimos a contrastar los resultados obtenidos utilizando la base de datos integrada InterPro, haciendo uso de la herramienta de búsqueda InterProScan.

2) La proteína Apa está presente en organismos pertenecientes al género Mycobacterium.
3) Los miembros de esta familia son ricos en alanina y prolina, presentan una longitud de unos 300 aminoácidos.
proteína es muy específica de
5) El gen completo de la proteína Apa se corresponde con la CDS, no existiendo región 5´no codificante.
permite a mycobacteriumMycobacterium adherirse a
7) Hemos comprobado que la proteína Apa presenta una longitud de 325 aminoácidos, encontrándose el péptido señal entre las posiciones 1 y 39, y la cadena entre las posiciones 40 y 325.
8) La proteína presenta las siguientes regiones:
10) Según los resultados obtenidos en las matrices de puntos, podemos concluir que la escala de similitud de mayor a menor entre la secuencia CDS de Apa de M. tuberculosis y las secuencias de Apa de los organismos de estudio es: M. marinum, M. abscessus y M. leprae.
11) Hemos determinado la presencia de un sitio de N-glicosilación (NDTR) situado entre las posiciones 161 y 164; y de un sitio de fosforilación (SyyE) entre las posiciones 222 y 225; ambos caracteríasticos de la familia Mycobacterium.
beta en sentido inverso.
Eldisposición antiparalela. El e-value de
13) En el análisis de expresión génica no obtuvimos resultados satisfactorios.
14) Esta proteína presenta una gran aplicación biotecnológica, debido a que se ha comprobado que es el principal antígeno inmunodominante con un alto potencial para el desarrollo de una vacuna contra la tuberculosis. Es por ello por lo que se pretende conocer con gran profundidad la estructura y función de esta proteína, con el fin de desarrollar un método de diagnóstico eficaz.