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Mejora del rendimiento basado en modelos transcriptómicos mediante asociaciones estequiométricas entre genes y reacciones: reprogramación metabólica en el cáncer de próstata

Abstract

Igor Marín de Mas

Los modelos metabólicos a escala genómica (GSMM) se han utilizado ampliamente para estudiar los mecanismos moleculares subyacentes a una variedad de enfermedades con un fuerte componente metabólico, como la diabetes o el cáncer. Los GSMM incorporan reglas lógicas que asocian genes, proteínas y reacciones (reglas GPR), lo que permite la integración de la proteómica o la transcriptómica. Sin embargo, la formulación actual de GPR no tiene en cuenta la estequiometría necesaria para describir el número de copias de transcripción que son necesarias para generar una enzima catalíticamente activa, lo que limita nuestra comprensión de cómo la expresión génica modula el metabolismo. Por lo tanto, en este breve artículo de comentarios, presentamos el concepto de GPR estequiométrico (S-GPR), presentado en Marin de Mas I et al. Las nuevas asociaciones S-GPR se implementaron para estudiar la reprogramación metabólica en células de cáncer de próstata DU145 asociadas a la exposición crónica al disruptor endocrino Aldrin. Los resultados mostraron que los S-GPR superaron los enfoques anteriores al mejorar significativamente las predicciones de GSMM. De este modo, el novedoso concepto de S-GPR que hemos desarrollado permite una integración más precisa de datos transcriptómicos en métodos basados ??en GSMM y puede extenderse a datos proteómicos, con un impacto importante en los campos medioambiental y clínico.

Descargo de responsabilidad: este resumen se tradujo utilizando herramientas de inteligencia artificial y aún no ha sido revisado ni verificado

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