Comprender la evolución es una de las piedras angulares de la biología: la evolución es, de hecho, la única explicación de la diversidad de la vida en nuestro planeta.
Basado en la evolución de las proteínas, los investigadores pueden explicar la aparición de nuevas especies y funciones a través de cambios genéticos, cómo se pueden diseñar enzimas con funciones novedosas o, por ejemplo, cómo los humanos están relacionados con sus parientes más cercanos, como gorilas o bonobos.
Un enfoque popular para el estudio de la evolución es comparar los datos del genoma usando herramientas de bioinformática asistidas por computadora. Los científicos que usan estos enfoques pueden comparar proteínas específicas, que consisten en combinaciones de 20 bloques de construcción universales, llamados aminoácidos.
Hasta ahora, las herramientas bioinformáticas utilizadas para estudiar la evolución de proteínas individuales han asumido que la velocidad a la que evolucionan las diferentes regiones de proteínas puede modelarse con una distribución estadística cuya forma está determinada por una sola variable.
"Esa suposición, sin embargo, no refleja la realidad, y podría haber llevado a una gran proporción de resultados filogenéticos sesgados publicados en las últimas dos décadas más o menos", explica Minh Quang Bui, del Centro de Bioinformática Integrativa CIBIV y coautor del estudio.
Un nuevo algoritmo permite conocer la evolución de las proteínas
Arndt von Haeseler, líder del grupo en los Laboratorios Max F. Perutz MFPL y Lars Jermiin de la Universidad Nacional de Australia ahora han encontrado una forma revolucionaria de implementar diferentes tasas de evolución en modelos bioinformáticos.
Era bien sabido entre los expertos que el enfoque popular podría no capturar las complejidades de la evolución de las proteínas. Sin embargo, el costo computacional de usar modelos más realistas era inaceptablemente alto ". Ahora hemos desarrollado un algoritmo rápido que nos proporciona información previamente no disponible sobreEvolución de las proteínas: es probable que la nueva herramienta tenga un gran impacto en una amplia variedad de áreas de investigación, incluida la evolución de los patógenos y la dispersión de plagas agrícolas ", agrega Lars Jermiin.
El nuevo programa "ModelFinder" permitirá estimaciones científicas más precisas de los procesos evolutivos. Esta mejor comprensión de la evolución nos ayudará a acercarnos un paso más a desentrañar los misterios, responsables de la gran diversidad en nuestro planeta.
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Materiales proporcionados por Universidad de Viena . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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