Noticimat: 40

Seminario de Matemáticas Aplicadas
Lunes 18

Titulo: Redes de Regulación Genética y Flujo de Información en Vías de Señalización Intracelulares
Ponente: José Díaz. Grupo de Biología Teórica y Computacional, Facultad de Ciencias, Universidad Autónoma del Estado de Morelos
Lugar: Salón Diego Bricio Hernández
Hora: 11:00 hrs.

Resumen: Los enfoques de la biología de sistemas y de las matemáticas son necesarios para comprender cómo las redes genéticas procesan la información procedente de su entorno. Un canal genético de comunicación està conformado por: 1) un codificador, que es un receptor de membrana especifico que percibe la información ambiental en forma de una concentración dada de una fitohormona. En el caso particular de la vía de señalización del etileno, el codificador es el receptor ETR1, 2 especifico a etileno; 2) un canal de transmisión, que es una vía de señalización. En este caso, la vía de señalización de etileno; 3) un decodificador, que es la maquinaria molecular de trascripción de los genes ERF1 y subsecuentes y 4) un efector, que es la maquinaria molecular de traducción asociada a la red genética del etileno. Cada canal de comunicación está sujeta a ruido; es decir, cualquier proceso físico-químico que puede alterar el mensaje transmitido desde el codificador hasta el decodificador y el efector. El ruido introduce un cierto grado de incertidumbre en cualquier mensaje que difunde a través de un canal de comunicación. La cantidad de incertidumbre en el contenido de un mensaje se mide con la función de entropía de Shannon H y, en consecuencia, la cantidad de información realmente transmitida por el mensaje se puede medir con la función de información I = Hmax-H. Las redes genéticas se componen de una cantidad relativamente baja y fluctuante de moléculas y esta característica, junto con el efecto del ruido, produce una respuesta genética en el tiempo t con una probabilidad p (t) de ser correcta en relación con el mensaje de entrada, y una probabilidad 1-p (t) de ser incorrecta. A partir de estos valores de probabilidad, las funciones H e I pueden ser evaluadas y, por primera vez, es posible asignar una medida del contenido de la información a cada mensaje asociado a una determinada concentración de fitohormonas. Este tipo de análisis se puede aplicar a cualquier otra red de regulación genética celular.