Herramientas bioinformáticas para el análisis genómico

• J.A. Álvarez Dios ^[1] ; A. Gómez Tato ^[1]
  1. [1] Universidade de Santiago de Compostela

     Universidade de Santiago de Compostela

     Santiago de Compostela, España

     
• Localización: Genética y genómica en acuicultura / coord. por Paulino Martínez Portela, Antonio Figueras Huerta, 2009, págs. 849-889
• Idioma: español
• Texto completo no disponible (Saber más ...)
• Resumen
  • español

    La Bioinformática se ha convertido en una disciplina científica esencial en el campo genómico como consecuencia directa del aumento exponencial en la cantidad de datos disponibles. Existen muchas y buenas herramientas bioinformáticas que facilitan el trabajo diario en el laboratorio y permiten aumentar la productividad y la calidad de los datos. En este capítulo pasamos revista a algunas de ellas. Comenzamos con la descripción de las herramientas más usadas en un proyecto de secuenciación. Continuamos haciendo una pequeña revisión de bases de datos genómicos y de BLAST, lautilidad de búsqueda por autonomasia. Terminamos la primera partecon una visión rápida de los lenguajes de programación más usadosen Bioinformática. La segunda parte la dedicamos al análisis de datosdescribiendo dos de las técnicas más fértiles: construcción de árboles filogenéticos y análisis estadístico de microarrays. En general los programas informáticos citados son de dominio público y muchos decódigo abierto.

  • English

    Bioinformatics has become an essencial scientific discipline in the field ofgenomics as a direct consequence of the exponential increase of the availabledata quantity. There exist many fine bioinformatics tools facilitating dailywork in the lab, and allowing us to increase productivity and data quality. Inthis chapter we survey some of them. We begin by describing the most usedtools in a sequencing project. We then go on to make a brief survey of geno-mic databases and BLAST, the search tool par excellence. We close down thefirst part with a quick look at some of the programming languages most usedin Bioinformatics. The second part deals with data analysis, describing twoof the most fertile techniques in the field: phylogenetic tree construction andstatistical analysis of microarrays. In general, the cited computed programsare in the public domain and many of them open source