Alberto Risueño Pérez - Gredos - Universidad de Salamanca

Capítulo 4
Análisis de coexpresión de genes y estudio
evolutivo de genes específicos de tejido y
genes housekeeping en tejidos humanos
sanos y en cáncer
4.1. Introducción
Capítulo 4
Los genes son en ocasiones tratados como entidades independientes pero no trabajan de
forma aislada, sino que cooperan unos con otros para el correcto desarrollo de los distintos
procesos biológicos que tienen lugar en la célula (Nowak, 2006). Las relaciones biomoleculares
entre genes suelen presentar una presión evolutiva común que se traduce un alto grado de
conservación (Jordan et al., 2004; Tirosh et al., 2006) que, normalmente, se corresponde con
el mantenimiento de funciones celulares o fisiológicas importantes. Los productos de los genes
–i.e. las proteínas– son máquinas moleculares que interaccionan físicamente entre sí de modo
específico produciendo efectos biológicos concretos de activación, inhibición, inducción, etc.
Muchas veces varias proteínas forman complejos macromoleculares implicados en procesos
celulares concretos (Uetz et al., 2000) como son división celular, diferenciación, señalización,
transcripción génica, traducción de proteínas, etc. La co-­‐regulación entre genes puede ser
llevada a cabo por factores de transcripción comunes que dirigen la expresión de un conjunto
de genes para realizar una tarea determinada (Spiegelman and Heinrich, 2004). Los análisis de
coexpresión proporcionan información de genes que están bajo una misma regulación, y que
pueden variar según las condiciones del medio o el tipo celular donde están, haciendo posible
la identificación de relaciones transcripcionales entre ellos. La construcción de redes de
coexpresión calculadas a nivel genómico de escala global se ha demostrado muy útil a la hora
de descubrir interacciones entre genes, y permite asociar grupos de genes a una determinada
función y mejorar la caracterización de distintos procesos biológicos (D'Haeseleer et al., 2000;
van Noort et al., 2004).
El primer propósito de esta parte del trabajo es obtener una red de coexpresión de genes
humanos utilizando datos transcriptómicos que permita identificar distintos grupos de genes
con una función común. Para minimizar el nivel de ruido se seleccionará de forma rigurosa un
set de datos de tejidos sanos hibridados con la tecnología de microarrays de expresión –ya
descrita en los anteriores capítulos de esta Memoria–, que serán analizados mediante una
combinación de técnicas robustas utilizando el re-­‐mapeo obtenido en GATExplorer y descrito
en el capítulo 1 de la presente Tesis Doctoral.
83