Yi, G., Jung, J., Benito, E.P., Eslava, A.P., Díaz-Mínguez, J.M., Sukno, S.A ., Thon, M.R. 2007. XXXVI Congreso de la Sociedad Española de Genética. Leon, España, Sept 18-21, 2007.
Abstract
A medida que el número de genomas fúngicos secuenciados aumenta se incrementa la necesidad de algoritmos efectivos para el análisis y la comparación de genomas completos. En este trabajo presentamos dos herramientas específicamente diseñadas para el análisis funcional de los genomas de hongos filamentosos. Presentaremos primero, C-Hunter, un algoritmo y programa informático diseñado para la identificación de clústers o agrupamientos de genes relacionados funcionalmente dentro del genoma. El programa C-Hunter utiliza categorías funcionales definidas en vocabularios basados en gráficos, como es el caso de la ontología génica (GO). Los agrupamientos de genes que pueden identificarse de esta forma sólo necesitan tener una función común y no existen limitaciones relacionadas con los patrones de expresión génica u otras propiedades, como sucede con algunos otros programas. El código fuente del programa y ejemplos de archivos de resultados analizados están disponibles en nuestra página Web. Además presentamos el programa AAPFC (anotación automática de clases funcionales de proteínas) que también ha desarrollado nuestro grupo. El programa AAPFC responde a la necesidad de una anotación funcional automática de proteínas con prestaciones de alta calidad. El método utiliza las técnicas de minería de datos (data mining) y el reconocimiento estadístico de patrones para realizar modelos de predicción y asignar términos GO a proteínas que aún carecen de anotación. En su implementación actual, AAPFC ha sido entrenado utilizando proteínas fúngicas obtenidas de la base de datos UniProt y que ya han sido anotadas con términos GO. La pagina Web para el programa AAPFC ofrece a los usuarios anotaciones GO y características de las proteínas, tanto en formato gráfico como de texto. Los usuarios pueden anotar pequeños grupos de proteínas a través de la página Web; en el caso de grupos grandes de proteínas se recomienda contactar a los autores.