Cierta investigación genética se hace mejor con especies estrechamente relacionadas
(NC&T) El trabajo es obra de investigadores del LBNL (Lawrence Berkeley National Laboratory, o Berkeley Lab) y el JGI (Joint Genome Institute).
"Aunque uno puede comparar vertebrados muy separados de los humanos e identificar secuencias que están muy conservadas evolutivamente, dichos elementos son muy escasos", explica Len Pennacchio, genetista de la división de genómica del Berkeley Lab y jefe del programa de análisis genómico del JGI. "En cambio, al comparar especies que están más estrechamente relacionadas, tales como otros mamíferos, podemos encontrar mucha más alineación en las secuencias de ADN".
Pennacchio y Shyam Prabhakar son los autores principales de un estudio de genómica comparativa que ha cuantificado las ventajas de "operar cerca del vecindario evolutivo". Otros coautores fueron Francis Poulin, Malak Shoukry, Veena Afzal, Edward Rubin y Olivier Couronne.
Cuando la naturaleza desarrolla algo que funciona, tiende a perpetuarlo. Por eso, las secuencias de ADN que sirven como genes codificadores de proteínas o potenciadores que regulan la expresión de esos genes han sido conservadas a través de miles de años de evolución. Los cazadores de genes se han aprovechado de esta tendencia al comparar el ADN de diferentes especies para identificar genes y determinar sus funciones.
 | | Shyam Prabhakar y Len Pennacchio (Foto: LBNL) |
Utilizando un algoritmo desarrollado por Prabhakar, los investigadores fueron capaces de identificar secuencias reguladoras de ADN humano con una sensibilidad de entre el 50 y el 80 por ciento, y una tasa de fiabilidad en las identificadas como tales que alcanzaba el 67 por ciento, basándose en comparaciones con primates y otros mamíferos placentarios. Por el contrario, las comparaciones con especies más distantes, incluyendo marsupiales, aves, anfibios y peces, fracasaron en la identificación de la mayoría de las secuencias funcionales de ADN no codificadas definidas empíricamente.
Estos resultados subrayan la utilidad práctica de las comparaciones de secuencias cercanas, y la pérdida de fiabilidad ocasionada por comparaciones más distantes.
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