{"id":81319,"date":"2021-01-28T12:12:02","date_gmt":"2021-01-28T11:12:02","guid":{"rendered":"http:\/\/ibecbarcelona.eu\/?p=81319"},"modified":"2021-03-02T12:38:03","modified_gmt":"2021-03-02T11:38:03","slug":"ibec-desarrolla-un-software-para-el-descubrimiento-de-biomarcadores","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ibecbarcelona.eu\/es\/ibec-desarrolla-un-software-para-el-descubrimiento-de-biomarcadores\/","title":{"rendered":"IBEC desarrolla un software para el descubrimiento de biomarcadores"},"content":{"rendered":"

\"\"<\/span><\/p>\n

Los investigadores han desarrollado <\/span>una herramienta para la aplicaci\u00f3n completa de la metabol\u00f3mica basada en la resonancia magn\u00e9tica nuclear no dirigida (RMN) para el descubrimiento de biomarcadores en diferentes <\/span>muestras biol\u00f3gicas<\/span> como la orina, extractos de sangre o c\u00e9lulas.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

La metabol\u00f3mica de RMN no dirigida comprende la investigaci\u00f3n de compuestos de bajo peso molecular, llamados metabolitos, que est\u00e1n desregulados en condiciones espec\u00edficas como una enfermedad. El uso de un enfoque no dirigido no requiere conocimientos previos sobre una v\u00eda metab\u00f3lica espec\u00edfica, pero proporciona informaci\u00f3n valiosa sobre las huellas dactilares que revelan estas condiciones espec\u00edficas.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

La metabol\u00f3mica no dirigida tiene un contenido computacional importante, AlpsNMR cubre el flujo de trabajo completo de los datos de RMN desde el preprocesamiento de se\u00f1ales hasta el aprendizaje autom\u00e1tico para el descubrimiento de biomarcadores. El software est\u00e1 disponible para la comunidad metabol\u00f3mica.<\/strong><\/p>\n

Santi Marco, l\u00edder de grupo del IBEC y profesor de la UB\u00a0<\/strong><\/p>\n<\/blockquote>\n

La herramienta desarrollada, llamada <\/span>AlpsNMR<\/span><\/a> (Sistema de <\/span>p<\/span>rocesamiento espectral automatizado para RMN), es un paquete R que aplica un flujo de trabajo conciso de manera automatizada, en el que los usuarios no necesitan demasiado conocimiento sobre el procedimiento. Esta tuber\u00eda comprende todos los pasos del flujo de trabajo de la metabol\u00f3mica, desde los espectros 1D hasta la identificaci\u00f3n de los biomarcadores putativos que predicen una condici\u00f3n. La canalizaci\u00f3n comienza con el paso de carga que importa el directorio que contiene m\u00faltiples espectros de RMN 1H. El paquete tambi\u00e9n incluye algoritmos para la detecci\u00f3n de <\/span>muestras at\u00edpicas<\/span> y<\/span>, si corresponde,<\/span> puede informar y eliminarlas. El paquete es capaz de detectar, alinear y normalizar los picos de RMN mediante varios algoritmos (creatinina urinaria, normalizaci\u00f3n del cociente probabil\u00edstico, \u00e1rea total\u2026) particularmente \u00fatil en muestras biol\u00f3gicas de orina. La herramienta crea gr\u00e1ficos interactivos en formato HTML que se pueden editar, ampliar o convertir a una figura PNG. Despu\u00e9s de la integraci\u00f3n de picos, el marco de datos adquirido est\u00e1 listo para el an\u00e1lisis estad\u00edstico. El proceso de selecci\u00f3n de picos (o caracter\u00edsticas) se lleva a cabo en base a un sofisticado <\/span>aprendizaje autom\u00e1tico desarrollado especialmente para esta herramienta de<\/span>l<\/span> paquete. Este an\u00e1lisis estad\u00edstico implica la aplicaci\u00f3n de modelos de m\u00ednimos cuadrados parciales mediante <\/span>Bootstrap<\/span>. Finalmente, la identificaci\u00f3n de caracter\u00edsticas relevantes utiliza la fuente de la muestra biol\u00f3gica (plasma\/suero, orina y c\u00e9lulas) generando candidatos a metabolitos clasificados obtenidos de acuerdo con la Base de <\/span>Datos de <\/span>Metabolomas<\/span> Humanos<\/span><\/a>.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

El paquete y el tutorial de <\/span>AlpsNMR<\/span><\/a> R est\u00e1n disponibles gratuitamente para descargar desde <\/span>Bioconductor<\/span><\/a> y <\/span>github<\/span><\/a>.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Los i<\/span>nvestigadores contribuyentes incluyen cient\u00edficos de la investigaci\u00f3n de Nestl\u00e9, Laus<\/span>ana<\/span>, Suiza.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

\"\"<\/a><\/h6>\n
Flujo de trabajo paso a paso para el an\u00e1lisis metabol\u00f3mico basado en RMN no dirigido utilizando AlpsNMR: una herramienta R para el sistema de procesamiento espectral automatizado para metabol\u00f3mica basada en RMN no dirigida.<\/h6>\n
\n
\n

Art\u00edculo de referencia:<\/strong> Francisco Madrid-<\/span>Gambin<\/span>, S<\/span>ergio<\/span> Oller-Moreno, L<\/span>uis<\/span> Fernandez<\/span>, S<\/span>imona<\/span> Bartova<\/span>, <\/span>M<\/span>aria<\/span> P. Giner, C<\/span>ristopher<\/span> Joyce, F<\/span>rancesco<\/span> Ferraro, <\/span>I<\/span>van<\/span> Montoliu, S<\/span>ofia<\/span> Moco<\/span> and <\/span>S<\/span>antiago<\/span> Marco<\/span>. <\/span>AlpsNMR<\/span>: <\/span>an<\/span> R package for signal processing of fully untargeted NMR-based metabolom<\/span>i<\/span>cs<\/span><\/a>. <\/span>Bioinformatics<\/span>, <\/span>vol. 36, no. <\/span>9 ,<\/span> 2943-2945.<\/span>, 2020.<\/span>\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Identificador de objeto digital de software<\/strong>: <\/span><\/b>10.18129\/B9.bioc.AlpsNMR<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Investigadores internacionales del Instituto de Bioingenier\u00eda de Catalu\u00f1a (IBEC) liderados por Santi Marco desarrollan un software para el descubrimiento de biomarcadores en diferentes muestras biol\u00f3gicas como la orina, extractos de sangre o c\u00e9lulas. 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