Hace poco ha salido el número de Febrero correspondiente a Nature Reviews Genetics, repleto de artículos bastante interesantes. Uno de ellos cayó en mis manos por casualidad (alguién lo había dejado olvidado en la impresora), y ya sólo con el título me llamó bastante la atención: Towards Multidimensional Genome Annotation. Dicho artículo da repaso a los distintos métodos y herramientas existentes actualmente para realizar la anotación de genomas a distintos niveles, sin olvidar la necesidad de validar de forma experimental los resultados obtenidos a partir de programas. Por ejemplo, muchas veces las anotaciones de secuencia sirven para realizar anotaciones estructurales, pero esto sólo es posible si la anotación es lo suficientemente correcta.

En el artículo se toma como ejemplo la reconstrucción y anotación de redes metabólicas, mostrando la necesidad de integrar información proveniente de experimentos reales con resultados de programas, y la validación experimental posterior de las inferencias realizadas a partir de los datos interrelacionados e integrados. Actualmente casi todas las técnicas experimentales pueden tener la etiqueta de High Throughput: es posible obtener mucha información sobre sistemas completos en muy poco tiempo. El problema estriba muchas veces en realizar un análisis adecuado de toda esa información, para evitar la aparición de los temidos falsos positivos y quimeras.

Como muy bien se menciona en el artículo es necesario (más bien obligatorio) automatizar buena parte de este trabajo. Si existen las herramientas adecuadas para ello, como ocurre en este caso con las Pathway Tools (artículo), habrá que validar los resultados generados de forma automática. Si no existen dichas herramientas, posiblemente haya que crearlas antes de abordar cualquier tipo de anotación a nivel de genomas completos (o contratar a muchos becarios...).

Para terminar: a aquellos que tengais acceso al texto completo del artículo os recomiendo que os lo leais, incluso aunque no esté relacionado con vuestro trabajo cotidiano. Para el resto de los mortales: a esperar al menos 6 meses o un año, y a conformarse con las miguitas del Abstract.

• Enlace al artículo en Nature Reviews Genetics.
  

Hace poco salió publicada en el blog de Jesús Calejero la noticia "Herramientas de Bioinformática con un MAC, ¿es posible?". Aunque le pueda sonar raro a la gente de fuera de la bioinformática y la biología, los ordenadores de Apple han estado ligados desde hace bastante tiempo a los desarrollos en biología, y últimamente también en bioinformática.

        En un principio, los ordenadores Apple (con su venerable Mac OS 7,8 o 9) eran usados única y exclusivamente para la escritura de los artículos científicos y la representación de gráficas sencillas generadas en hojas de cálculo (recordad que las primeras versiones gráficas de Microsoft Word aparecieron para Mac OS, ¡no para Windows!). En aquella época era común encontrar herramientas bioinformáticas sencillas, como RasMol, que permitieran ayudar de forma visual a la elección del siguiente paso a dar en un experimento de un laboratorio experimental de biología. Sin embargo, debido a las carencias del sistema no era posible usarlo para, por ejemplo, lanzar una búsqueda Blast local de la misma manera que se hacía en un sistema Unix, o programar de forma sencilla. Parecía que los ordenadores Apple quedaban relegados sólo para realizar tareas gráficas u ofimáticas, a pesar de poseer dichas máquinas cada vez más potencia de cálculo. Si te dedicabas a la bioinformática, había que tener un ordenador para escribir los artículos y otro para desarrollar los programas.

        Sin embargo, como sucede tarde o temprano, se produjo un vuelco. Apple tomó la decisión de rehacer desde los cimientos su sistema operativo, basándolo en FreeBSD (una variante de UNIX), y fue así como nació Mac OS X 10.0. Cuando su sistema estuvo lo suficientemente maduro (más o menos cuando salió Mac OS X 10.2) el mundo académico se puso manos a la obra a portar herramientas y código desde Unix a Mac. Como resultado, casi todo el software bioinformático que se distribuye hoy en día en código abierto es posible usarlo sin problemas. Por ejemplo, VMD (Visual Molecular Dynamics) es un software de visualización de estructuras tridimensionales bastante potente, usado por la gente que se dedica a microscopía electrónica (http://www.ks.uiuc.edu/Research/vmd/), y que se distribuye desde hace tiempo como un paquete Mac OS X. La única pega hasta la aparición de Mac OS X 10.3 era que las aplicaciones gráficas del mundo Unix  (las basadas en X) no podían ser portadas fácilmente a Mac (algo similar a lo que ocurre con Windows), pero a partir de esa versión el sistema operativo de la manzana viene con uno de serie.

        Hoy en día hay muchas aplicaciones bioinformáticas gráficas basadas en Java que funcionan sin problemas en Mac OS X, Linux/Unix y Windows (por ejemplo, JalView, Jmol o Taverna). Además, cada vez hay más desarrolladores que añaden a sus programas Java las 3 líneas de código necesarias para que sus aplicaciones se integren mejor en Mac OS X, lo cuál augura un futuro brillante a Apple en el mundo científico/académico.

        En cuanto a software de bioinformática para Mac en entornos de altas prestaciones, no sé si conoceis Xgrid. Una de las herramientas disponibles desde el lado de Apple es una versión de Blast "tuneada" para los procesadores de Apple y que además está integrada en el sistema de distribución de trabajos de Xgrid. Y si quereis ver una instalación de Apple Xserv dedicada a bioinformática, sólo teneis que leer el artículo sobre una de las granjas de computación que tiene el Grupo de Diseño de Proteínas.