Predicción de función de genes a partir de su ubicación en cinco organismos eucariotas

La función biológica de la mayoría de los genes es desconocida y su determinación experimental (considerando únicamente los genes ya conocidos) tomaría siglos, por lo que su predicción automática ha tomado gran relevancia. Los mejores resultados en la predicción de funciones de genes se obtienen mediante métodos de aprendizaje automático integrando datos de distinta naturaleza, típicamente, variables derivadas de la secuencia, los patrones de expresión de los genes o la estructura tridimensional de las proteínas que éstos codifican.

En este trabajo (*) utilizamos técnicas de aprendizaje automático para poner a prueba una hipótesis biológica: la función de un gen eucariota se puede inferir a partir de su ubicación relativa en el genoma al que pertenece. Para ello implementamos una serie de clasificadores jerárquicos multiclase que predicen funciones de genes en cinco organismos modelo (Saccharomyces cerevisiae, Caenorhabditis elegans, Drosophila melanogaster, Mus musculus and Homo sapiens). Para entrenar los clasificadores utilizamos únicamente variables predictivas derivadas de la ubicación de los genes en sus respectivos genomas. Obtuvimos resultados consistentes con la existencia de niveles de organización espacial que se suelen considerar exclusivos de los genomas procariotas.

(*) Local enrichment in GO terms is enough to predict gene function in five model organisms evidencing high level of genome organization in eukaryotes.

Silvera D, Soto P, Guerberoff G, Yankilevich P, Cantera R & Pazos Obregón F