La Universidad de Aston ha trabajado con socios internacionales para desarrollar un paquete de software que ayude a los científicos a responder preguntas clave sobre los factores genéticos asociados con características compartidas entre diferentes especies.

Llamado CALANGO (análisis comparativo con componentes genómicos basados ​​en anotaciones), tiene el potencial de ayudar a los genetistas a investigar cuestiones vitales como la resistencia a los antibacterianos y la mejora de los cultivos agrícolas.

Este trabajo, « CALANGO : una herramienta de genómica comparativa consciente de la filogenia para descubrir asociaciones cuantitativas de genotipo-fenotipo entre especies », ha sido publicado en la revista Patterns. Es el resultado de una colaboración de cuatro años entre la Universidad de Aston, la Universidad Federal de Minas Gerais en Brasil y otros socios en Brasil, Noruega y EE. UU.

Las similitudes entre especies pueden surgir ya sea de ascendencia compartida (homología) o de presiones evolutivas compartidas (evolución convergente). Por ejemplo, los cuervos, las palomas y los murciélagos pueden volar, pero los dos primeros son aves, mientras que los murciélagos son mamíferos.

Esto significa que es probable que la biología del vuelo en cuervos y palomas comparta aspectos genéticos debido a su ascendencia común. Ambas especies pueden volar hoy en día porque su último ancestro común, un pájaro antepasado, también era un organismo volador.

Por el contrario, los murciélagos tienen la capacidad de volar a través de genes potencialmente diferentes a los de las aves, ya que el último ancestro común de las aves y los mamíferos no era un animal volador.

Desenredar los componentes genéticos compartidos debido a la ascendencia común de los compartidos debido a las presiones evolutivas comunes requiere modelos estadísticos sofisticados que tengan en cuenta la ascendencia común.

Hasta ahora, esto ha sido un obstáculo para los científicos que quieren comprender la aparición de rasgos complejos en diferentes especies, principalmente debido a la falta de marcos adecuados para investigar estas asociaciones.

El nuevo software ha sido diseñado para incorporar de manera efectiva grandes cantidades de datos de anotación genómicos, evolutivos y funcionales para explorar los mecanismos genéticos que subyacen a características similares entre diferentes especies que comparten ancestros comunes.

Aunque los modelos estadísticos utilizados en la herramienta no son nuevos, es la primera vez que se combinan para extraer conocimientos biológicos novedosos a partir de datos genómicos.

La técnica tiene el potencial de aplicarse a muchas áreas diferentes de investigación, lo que permite a los científicos analizar cantidades masivas de datos genéticos de código abierto que pertenecen a miles de organismos con mayor profundidad.

El Dr. Felipe Campelo, del Departamento de Ciencias de la Computación de la Facultad de Ingeniería y Ciencias Físicas de la Universidad de Aston, dijo : « Hay muchos ejemplos emocionantes de cómo se puede aplicar esta herramienta para resolver los principales problemas que enfrentamos hoy. Estos incluyen la exploración de la co- evolución de bacterias y bacteriófagos y factores de revelación asociados con el tamaño de la planta, con implicaciones directas tanto para la agricultura como para la ecología ».

« Otras aplicaciones potenciales incluyen el apoyo a la investigación de la resistencia bacteriana a los antibióticos y del rendimiento de especies de plantas y animales de importancia económica ».

El autor correspondiente del estudio, el Dr. Francisco Pereira Lobo, del Departamento de Genética, Ecología y Evolución de la Universidad Federal de Minas Gerais en Brasil, dijo : « La mayoría de las variaciones genéticas y fenotípicas ocurren entre diferentes especies, en lugar de dentro de ellas ». La herramienta desarrollada permite la generación de hipótesis comprobables sobre asociaciones genotipo-fenotipo en múltiples especies que permiten la priorización de objetivos para una posterior caracterización experimental ».

Más información : https://labpackages.github.io/CALANGO/