Anotación del genoma completo utilizando integración de evidencia en redes de enlace funcional

La llegada de la biología de alto rendimiento ha catalizado una mejora notable en nuestra capacidad para identificar nuevos genes. Una gran fracción de los genes recién descubiertos tiene un papel funcional desconocido, particularmente cuando son específicos de una línea o un organismo particular. Estos genes, actualmente etiquetados como "hipotéticos", podrían apoyar funciones celulares biológicas importantes y potencialmente servir como objetivos para estudios médicos, diagnósticos o farmacogenómicos. Un desafío importante para la comunidad científica es asociar estos nuevos genes predichos con una función biológica que pueda ser validada por pantallas experimentales. En ausencia de homología de secuencia o estructura con genes conocidos, debemos depender de métodos biotecnológicos avanzados, como chips de ADN y pantallas de interacción proteína-proteína, así como técnicas computacionales para asignar funciones putativas a estos genes. En este artículo, proponemos una metodología efectiva para combinar la evidencia biológica obtenida en varias pantallas experimentales de alto rendimiento e integrar esta evidencia de manera que proporcione asignaciones funcionales consistentes a genes hipotéticos. Utilizamos el método de visualización de diagramas de propagación para ilustrar el flujo de evidencia funcional que respalda las asignaciones funcionales producidas por el algoritmo. Nuestros resultados contienen una serie de predicciones y proporcionan evidencia sólida de que la integración de información funcional es, de hecho, una dirección prometedora para mejorar la precisión y robustez de la genómica funcional.