El “arte” de la filogenética molecular

Dibujo20130510 yeast species phylogeny inferred from extended majority rule consensus eMRC analysis

Cuando se habla de artes y ciencias (Arts & Sciences) la ingeniería se encuentra justo en la mitad, siendo en muchos casos arte y ciencia a partes iguales. Los algoritmos bioinformáticos utilizados en biología molecular para obtener un árbol filogenético son muy sencillos, pero la práctica del “arte de la filogenética molecular” sólo se aprende con la experiencia. Un buen arbol filogenético depende de qué genes (o secuencias dentro de ellos) se seleccionen y alineen, y de cómo se estime el efecto del entorno y de la evolución por selección natural en los organismos estudiados. Para el experto no hay ningún problema, por eso es un experto, pero la situación para el profesor que tiene que enseñar este arte no es fácil, pues incluso un gran “artista” puede que no sepa explicar de forma adecuada cómo decide cuando su obra es “perfecta” y está acabada. Un análisis filogénetico de 1070 ortólogos de 23 genomas de levadura ha permitido obtener 1070 árboles filogenéticos diferentes. ¿Cuál es el mejor entre todos ellos? ¿Existe el árbol filogenético óptimo? ¿Cómo debe lidiar el filogenetista molecular con este problema? Supongo que pensarás que me como mucho el coco, pero al menos no soy el único: Leonidas Salichos, Antonis Rokas, “Inferring ancient divergences requires genes with strong phylogenetic signals,” Nature 497, 327–331, 16 May 2013. Por cierto, los algoritmos bioinformáticos de filogenética molecular son parte del contenido que imparto a mis alumnos. ¡Cosas bolonias!

Dibujo20130518 yeast species phylogeny recovered from the concatenation analysis of 1070 genes disagrees with every gene tree

PS (17 mayo 2013): Por cierto, dos genes de dos especies de seres vivos son ortólogos si su origen evolutivo es un único gen de un ancestro común a ambos. La aplicación a los 1070 árboles filogenéticos diferentes obtenidos de las técnicas de bootstrap y de selección de árboles de consenso reduce las incongruencias, pero en ningún caso logra que en todos los nodos se supere un consenso del 50%. Más aún, cientos de estos árboles filogenéticos muestran “errores graves” agrupando especies “lejanas” como si hubieran divergido hace muy poco.

El capitalismo bacteriano

Dibujo20130510 A positive feed-forward circuit steers biofilm formation

Me ha sorprendido que en Nature se hable de “capitalismo bacteriano” en alusión a la semejanza entre el principio “los ricos se hacen más ricos” (que dicen que es propio del capitalismo) y la dinámica de ciertas poblaciones de bacterias. En realidad se trata de un ejemplo de realimentación positiva en la formación de biopelículas bacterianas. Como las hormigas que dejan feromonas a su paso para marcar el rastro del camino que recorren, la bacteria Pseudomonas aeruginosa excreta un polisacárido adhesivo (llamado Psl); los lugares con mayor cantidad de Psl son los lugares donde la biopelícula bacteriana es más gruesa. La razón es un proceso bioquímico de realimentación positiva: las bacterias pasan más tiempo en las áreas más visitadas porque en ellas hay depositada mayor cantidad de Psl y depositan allí una mayor cantidad de Psl por ello. Gracias a este proceso se forman biopelículas bacterianas multicelulares que muestran autoorganización social. La descripción matemática se rige por una ley de potencias (no entraré en más detalles). ¿Para qué puede servir todo esto? Entender el comportamiento de las colonias bacterianas permitirá desarrollar fármacos para evitar infecciones e inhibir la colonización bacteriana. El curioso titular que asocia estos comportamientos bacterianos con el capitalismo es de Ute Römling, “Microbiology: Bacterial communities as capitalist economies,” Nature, News & Views, 08 May 2013, quien se hace eco del artículo técnico de Kun Zhao et al., “Psl trails guide exploration and microcolony formation in Pseudomonas aeruginosa biofilms,” Nature, AOP 08 May 2013.

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La neurogénesis en adultos moldea la personalidad

Dibujo20130510 New cells in old brains - healthy human brain -left- new neurons are added in the hippocampus

La neurogénesis es la aparición de nuevas neuronas y células gliales en el encéfalo. Durante mucho tiempo se pensó que la plasticidad del sistema nervioso central se limitaba a la modulación de las sinapsis entre neuronas. Se publica en Science un artículo que afirma que la neurogénesis en los adultos ayuda a la plasticidad y moldea la conectividad neuronal de acuerdo a las necesidades del individuo durante su vida, es decir, moldea la personalidad (al menos en ratones). Igual que dos gemelos se diferencian conforme crecen, adquiriendo rasgos individuales, un estudio en ratones modificados genéticamente para ser idénticos ha mostrado que se comportan de forma diferente gracias a la neurogénesis. La vida que vivimos nos hace ser quienes somos y la neurogénesis podría jugar un papel importante (al menos en el hipocampo de ratones). Como nos cuentan, no sin cierta poesía, Olaf Bergmann, Jonas Frisén, “Why Adults Need New Brain Cells,” Science 340: 695-696, 10 May 2013, que se hacen eco del artículo técnico de Julia Freund et al., “Emergence of Individuality in Genetically Identical Mice,” Science 340: 756-759, 10 May 2013.

Por cierto, en el encéfalo adulto de los mamíferos sólo se generan nuevas neuronas en el bulbo olfativo y en el hipocampo; en los humanos, la excepción, sólo se producen en el hipocampo. Entender la neurogénesis permitirá el desarrollo de fármacos que activen la producción de nuevas células nerviosas en el hipocampo como vía terapéutica para el tratamiento de enfermedades neurodegenerativas como el Alzheimer.

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Simulación numérica multiescala de las burbujas de la espuma

Dibujo20130510 simulation of the evolution of a cluster of bubbles

La belleza de la espuma bajo luz diurna es indudable, pero el estudio mediante ordenador de la evolución (reología) de cada una de las membranas líquidas (películas de jabón)  que la forman no es nada fácil pues involucra escalas en espacio y tiempo que varían en seis órdenes de magnitud. Se publica en Science un nuevo modelo matemático que permite una simulación multiescala de gran precisión basada en tres etapas: en la primera se calcula la solución de equilibrio estático, en la segunda se estudia el drenaje del líquido a través de las membranas y las fronteras entre ellas, y en la última se calcula la posible rotura en las zonas más delgadas de las películas de fluido. Este proceso se repite de forma iterativa. El resultado es una simulación sin precedentes de la evolución de la espuma lejos del equilibrio. Las espumas tienen una gran variedad de aplicaciones en la industria y en el diseño de materiales. Por ello, la simulación multiescala de su física promete importantes repercusiones prácticas. Nos lo cuenta Denis Weaire, “A Fresh Start for Foam Physics,” Science 340, 693-694, 10 May 2013, que se hace eco del artículo técnico de Robert I. Saye, James A. Sethian, “Multiscale Modeling of Membrane Rearrangement, Drainage, and Rupture in Evolving Foams,” Science 340: 720-724, 10 May 2013.

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