18 Ene Una herramienta bioinformática para avanzar en el conocimiento del genoma porcino

Tal y como publica Animal’s Health, el Centro de Investigación en Agrigenómica (CRAG) y la UAB han desarrollado una nueva herramienta bioinformática para avanzar en el conocimiento del genoma porcino.

La herramienta, denominada como eMIRNA:

• Permite localizar e identificar los genes microRNA: pequeñas moléculas importantes en la regulación de numerosos caracteres productivos de interés.
• Ofrece la oportunidad de mejorar los catálogos ya existentes de este tipo de genes.

¿Qué son los genes microRNA?

Los genes microRNAs son pequeñas moléculas de ARN. Su función principal consiste en regular la expresión de los genes y adecuarla a las necesidades fisiológicas del organismo.

Además, también pueden:

• Influir decisivamente en la activación/represión de numerosas rutas metabólicas.
• Regular procesos biológicos relevantes y muy variados.

Así, se puede detectar posibles mutaciones que puedan afectar a la actividad reguladora en el genoma porcino.

Uno de los principales obstáculos a la hora de estudiar los genes microRNA es la falta de catálogos fiables en especies de interés productivo, como es el cerdo.

¿Cómo funciona eMIRNA?

Hoy en día se hace más necesario que nunca disponer de herramientas informáticas que permitan identificar y caracterizar los genes microRNA para construir catálogos lo más completos posibles.

El estudio presenta esta herramienta, que:

• Permite la predicción y anotación funcional de microRNAs.
• Comprende distintos módulos descargables de fácil uso y adaptabilidad tal y como se describe aquí.

«Nuestra motivación partió de la necesidad de profundizar en la anotación de microRNAs en el genoma porcino, una de las especies domésticas con mayor impacto económico en el sector ganadero en Cataluña”, explican los investigadores.

La importancia del genoma porcino

Una de las principales innovaciones ha sido demostrar la eficacia de incluir la búsqueda de motivos nucleotídicos en la reconstrucción de genes microRNA.

Esta búsqueda se hace a partir de datos de secuenciación masiva y comparación por homología.

Mediante una aproximación basada en grafos y un algoritmo transductivo de Machine Learning, han incrementado la cantidad de información disponible.

Este incremento ha supuesto una mejora en su capacidad predictiva respecto a la de otros algoritmos previamente publicados.

“Un total de 47 microRNAs no incluidos en el catálogo porcino, y por tanto de cuya existencia nada se sabía, fueron detectados mediante el modelo implementado en eMIRNA, de los cuales, un total de 20 se identificaron en las muestras de músculo porcino”, señalan en el estudio.

Por lo tanto, eMIRNA permite predecir con una elevada fiabilidad los genes microRNA del genoma porcino y caracterizar funcionalmente sus posibles dianas metabólicas.

Todo ello proporciona la oportunidad de mejorar los catálogos de genes microRNA en numerosas especies con anotaciones genómicas aún muy limitadas.

Dicha tarea resulta indispensable para entender la función de los microRNAs en la regulación de caracteres productivos de interés para el sector ganadero porcino.