Redes de regulación genética

onstrucción y análisis de GRNs utilizando genómica comparativa, minería de textos y algoritmos de machine lerarning.

Las redes de regulación genética representan los sistemas complejos de control que orquestan la expresión génica en los organismos. Estas redes están formadas por interacciones entre genes, factores de transcripción, y otras moléculas reguladoras, que colectivamente determinan cuándo y dónde se activan o reprimen genes específicos. Estas interacciones permiten a los organismos responder de manera precisa y coordinada a estímulos internos y externos, adaptándose a cambios en su entorno o a señales de desarrollo.

Estudiar y modelar estas redes es fundamental para desentrañar los mecanismos moleculares subyacentes a diversas funciones biológicas, como el desarrollo, la respuesta a estrés, y la adaptación evolutiva. Las redes de regulación genética también son clave para comprender enfermedades complejas, como el cáncer, donde las alteraciones en estos sistemas pueden llevar a desregulación génica y comportamiento celular anómalo. Al analizar estas redes, se pueden identificar genes y vías críticas, ofreciendo potenciales objetivos terapéuticos.

En el laboratorio BioMinNet, construimos redes de regulación genética utilizando diferentes estrategias metodológicas. Estas incluyen el curado de interacciones regulatorias desde la literatura científica, la construcción utilizando homología a partir de redes de referencia, la expansión de redes mediante matrices de peso y sitios de unión (binding sites), y la reconstrucción utilizando algoritmos de machine learning a partir de datos de expresión genética. Este enfoque integral nos permite capturar tanto la arquitectura estática como las dinámicas funcionales de las redes, proporcionando una visión más completa de la regulación génica en distintos organismos.