Doctor en Ciencias de la Ingeniería, Mención Modelación Matemática / Esta tesis propone un método para construir redes de regulación causales realistas, que tienen una tasa de falsos positivos más baja que las redes construidas con los métodos tradicionales. La primera contribución de esta tesis es integrar información heterogénea a partir de dos tipos de predicciones de red para determinar una explicación causal de las co-expresiones de genes observada. La segunda contribución de esta tesis es modelar esta integración como un problema de optimización combinatorial. Analizamos la complejidad computacional de este enfoque y demostramos que este problema y mostramos que este problema pertenece a la categoría complejidad NP-hard. Este análisis fue aceptado en la 15ª Conferencia Internacional de Verificación, Modelo de Control, e interpretación abstracta VMCAI 2014. Con el fin de tener una solución aproximada en un tiempo de ejecución práctico se propone también un enfoque heurístico. Esta es la tercera contribución de esta tesis. Nuestra evaluación en E.coli muestra que la red resultante de la aplicación de este método tiene una mayor precisión que la red de regulación putativa construida con herramientas tradicionales. Una publicación sobre este tema se somete a PLoS Computational Biology. La bacteria Acidithiobacillus ferrooxidans, que tiene importantes aplicaciones industriales, presenta retos particulares para la determinación experimental de la red de regulación. Usando las herramientas que hemos desarrollado hemos podido proponer una red de regulación putativa y analizarla para poner en relevancia el papel de los reguladores centrales. Esta es la cuarta contribución de esta tesis. En una segunda parte de esta tesis exploramos cómo estas relaciones regulatorias se manifiestan en un caso vinculado a la salud humana, desarrollando un método para completar una red vinculada a la enfermedad de Alzheimer. Este trabajo fue publicado en BMC Genomics (2010). Como addendum a esta tesis abordamos el problema matemático de diseñar sondas de microarray. Concluimos que para predecir completamente la dinámica de hibridización se necesita un modelo modificado para la energía de las estructuras secundarias de ADN adherido a una superficie y proponemos un plan para determinar tal función.

Ingeniero Civil en Biotecnología / Ingeniero Civil Químico / El metabolismo de los microorganismos, así como la dinámica de sus cambios, son cada vez más importantes en el desarrollo de la industria y la investigación. El desarrollo de modelos matemáticos es una herramienta que permite estudiar, comprender y simular estos procesos. El objetivo de este trabajo es la construcción de un modelo de red metabólica que incorpore la regulación génica de sus vías mediante la simulación de síntesis enzimática, además de la validación de una metodología de obtención de parámetros. La red metabólica propuesta para modelar el metabolismo de Escherichia coli está constituida por las reacciones de la vía de la glicólisis, el ciclo TCA, la producción y consumo de acetato y la degradación de lactosa y galactosa. Las fuentes de carbono utilizadas durante el crecimiento del microorganismo fueron glucosa y lactosa, que una vez consumidas dan paso al consumo de galactosa y acetatos secretados previamente, en un proceso conocido como diaúxia. La red da cuenta de las relaciones de entre los metabolitos a través 45 flujos. Los cambios en el metabolismo, a medida que se pasa de consumir una fuente de carbón a otra, son representados por la síntesis de las enzimas que controlan las vías responsables de estos cambios. La síntesis de enzimas es a partir de genes cuya expresión en reprimida o inducida por los metabolitos presentes en el medio o al interior de la célula. La metodología utilizada consiste en el desarrollo de ecuaciones cinéticas simplificadas para las reacciones de la red. Estas cinéticas se basan en ley de acción de masa, cinética de Michaelis-Menten y ecuaciones de transporte. La regulación génica representada por la concentración de enzimas, relativa a su máximo, está acoplada al sistema de ecuaciones diferenciales que dan cuenta de las variaciones de concentración de metabolitos. La obtención de los parámetros cinéticos y las condiciones iniciales de simulación se obtiene a través de un ajuste de parámetros de las expresiones cinéticas sobre los valores de flujos obtenidos a través de un MFA. Para el desarrollo del MFA se utilizan flujos de consumo o producción de metabolitos obtenidos de datos experimentales en tres momentos del cultivo, uno por cada fase. A partir de la simulación de este modelo se obtuvo perfiles de concentración para los metabolitos extracelulares (glucosa, lactosa, galactosa y acetato), así como también para el crecimiento de biomasa. Los coeficientes de determinación de las curvas superan el valor de 0.83 para el acetato, y el de 0.94 para el resto de los metabolitos y la biomasa. Con estos resultados se concluye que el modelo es capaz de representar de forma cuantitativa el crecimiento diaúxico de Escherichia coli.

El nivel de complejidad y organización de la materia en los seres vivos es sorprendente y a la vez fascinante. Aun cuando no se sepa por qué existe o cómo se genera, se cree firmemente en el paradigma que dicta que gran parte de la información para el surgimiento de tal complejidad está codificada, de alguna forma, en los genes. Al respecto las redes de regulación transcripcionales cumplen un rol fundamental, por cuanto son capaces de responder a estímulos externos y controlar de forma precisa los genes, y por ende, las proteínas que son expresadas en un momento particular. Debido a la incapacidad para directamente observar y comprender el funcionamiento de estos sistemas de regulación, surge la necesidad de utilizar métodos indirectos basados en el análisis de experimentos de expresión genética. Lamentablemente la mayor parte de estos procedimientos son de naturaleza estadística, por lo que ignoran el trasfondo netamente biológico del sistema analizado. Por ende los resultados carecen del sentido biológico necesario para hacerlos útiles e interpretables a dicho nivel. En el último tiempo nuevos enfoque de análisis basados en la naturaleza estructural del problema han sido introducidos. Al respecto, NCA (Network Component Analysis) ha demostrado un gran potencial y ventaja sobre otro tipo de aplicaciones, permitiendo al investigador reconstruir los parámetros desconocidos de redes de regulación transcripcionales. En el presente estudio se pretende reproducir las bases de dicha técnica, con el objetivo de comprender sus ventajas e identificar sus limitaciones. Luego se busca modificar y extender la técnica base, buscando incluir en el método nuevas funcionalidades, que en conjunto con reconstruir la red permitan la inclusión de información adicional con el fin de obtener resultados más precisos. El enfoque propuesto permite incluir la varianza de los datos de microarrays utilizado en el análisis, así como suposiciones en los parámetros a estimar del modelo, obteniendo así reconstrucciones que bajo ciertas condiciones se muestran más precisas que con el método original. Los métodos son probados y validados extensamente en redes sintéticas obteniendo resultados que ilustran la gran capacidad y robustez frente a errores de la técnica desarrollada. Por otra parte, un nuevo enfoque basado en la técnica heurística de recocido simulado es desarrollado. Con éste se espera encontrar redes alternativas a la propuesta, que expliquen de manera alternativa los resultados obtenidos y reduzcan así la gran cantidad de información respecto a la estructura de la red que NCA requiere para trabajar.

Cada día hay un mayor interés en comprender el metabolismo de determinados microorganismos debido a sus aplicaciones industriales y farmacológicas. La biología de sistemas es una herramienta utilizada con este fin, ya que permite el desarrollo de modelos para la simulación del metabolismo, permitiendo una mayor comprensión de éste. El objetivo del presente trabajo es construir un modelo continuo de una red metabólica con regulación génica, que incorpore la dinámica de síntesis enzimática, para simular los flujos metabólicos de las vías centrales de la cepa nativa de Saccharomyces cerevisiae durante un cultivo batch. La red metabólica propuesta incorpora las reacciones de glicólisis, gluconeogénesis, ciclo de los ácidos tricarboxílicos, síntesis de proteínas, síntesis de glicerol y síntesis y consumo de etanol. La fuente de carbono utilizada fue glucosa (condiciones fermentativas) y una vez que ésta es consumida comienza el consumo de etanol (condiciones no fermentativas). Dicho etanol fue sintetizado previamente a partir de glucosa, proceso conocido como cambio diáuxico. El modelo consiste en 39 flujos que representa la acción de 50 enzimas. La metodología utilizada consideró, en primer lugar, construir un modelo de síntesis enzimática. Este modelo define la actividad enzimática a partir de la regulación génica, mediada por glucosa, de la expresión de enzimas claves de la red metabólica propuesta. Esta regulación se lleva a cabo mediante los mecanismos de inducción y corepresión, modelados a partir de ecuaciones diferenciales ordinarias. A partir de este modelo se simularon los perfiles de biomasa, glucosa y etanol en cepas nativas y recombinantes. El ajuste logrado para estos 3 compuestos fue del 95%, 96% y 82% respectivamente, promediando las 4 simulaciones realizadas. Luego use modeló la red metabólica en conjunto con la red de regulación génica, a partir de la integración de un modelo cinético con el modelo de síntesis enzimática. El primero considera la cinética enzimática de MichaelisMenten y la Ley de Acción de Masas para las reacciones no enzimáticas. Los datos fueron obtenidos a partir de un Análisis de Flujos Metabólicos (MFA) a partir de los cuales se determinaron los flujos metabólicos de entrada necesarios. La simulación de la fermentación de la cepa nativa fue exitosa, ya que la diferencia entre los flujos obtenidos a partir del modelo y los flujos determinados por el MFA correspondiente no supera el 25% en el 75% de los casos durante el crecimiento exponencial en glucosa, y no supera el 20% en el 90% de los casos durante el crecimiento exponencial en etanol. Los ajustes logrados para los perfiles de biomasa, glucosa y etanol fueron del 95%, 95% y 79% respectivamente. Con estos resultados se concluye que el modelo propuesto simula en forma representativa los flujos metabólicos y los perfiles de biomasa, glucosa y etanol de un cultivo batch de Saccharomyces cerevisiae.

La peridermis és una estructura complexa que protegeix els òrgans vegetals madurs (secundaris) i les zones que han sofert ferides de la pèrdua d'aigua i dels patògens. Aquesta funció barrera és deguda al fel·lema o súber, un teixit format per cèl·lules suberificades. Tant el fel·lema com la suberina són crucials per la vida de les plantes terrestres, però pràcticament no es coneix res dels processos moleculars que regulen la seva formació, probablement degut a la manca de models adequats. En aquesta tesi s'han identificat i caracteritzat gens induïts al fel·lema mitjançant la combinació de dues plantes models. L'escorça d'alzina surera (Quercus suber) s'ha utilitzat per aïllar gens candidats de la formació del fel·lema i per investigar el comportament d'alguns d'aquests gens durant l'estació de creixement, mentre que la pela de la patata (Solanum tuberosum) s'ha utilitzat en estudis de genètica reversa per demostrar la funció d'alguns gens reguladors al fel·lema. / The periderm is a complex structure that protects plant mature (secondary) organs and wounded tissues from water loss, injuries and pathogens. This barrier capacity is accomplished by the cork layer of the periderm, a tissue made of dead cells with suberin deposited into cell walls. Although cork and suberin are critical for the survival of land plants, very few is known about the molecular processes involved in their biosynthesis and differentiation, probably due to the lack of appropriate plant models. Here we developed a strategy to identify and characterize cork candidate genes using a combination of two model plants for periderm studies. The bark of cork oak (Quercus suber) was used to identify candidate genes and to analyze the seasonal behaviour of some of these genes. The potato (Solanum tuberosum) tuber was used to demonstrate the role of some selected candidates in the regulation of cork by reverse genetic analyses.