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000087370 005__ 20200120113924.0
000087370 037__ $$aTAZ-TFG-2019-4387
000087370 041__ $$aspa
000087370 1001_ $$aOarga Hategan, Alexandru Ioan
000087370 24200 $$aComputation of chokepoints in microbial metabolic networks
000087370 24500 $$aCálculo de puntos críticos en redes metabólicas microbianas
000087370 260__ $$aZaragoza$$bUniversidad de Zaragoza$$c2019
000087370 506__ $$aby-nc-sa$$bCreative Commons$$c3.0$$uhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/
000087370 520__ $$aEl creciente número de bacterias multirresistentes a los fármacos y la alta mortalidad provocada por estos microorganismos son un desafío para la comunidad científica y la salud pública. En contraste, la frecuencia de desarrollo de nuevos fármacos es baja a pesar de los avances en la secuenciación genómica y la alta cantidad de datos disponibles de estos microorganismos. En este contexto, la biología de sistemas puede contribuir a la identificación de vulnerabilidades que faciliten el desarrollo de nuevos fármacos. A partir de los datos generados con la experimentación sobre diferentes microorganismos, se han construido a lo largo de los años varios modelos metabólicos de agentes microbianos. Mediante la simulación sobre estos modelos se pueden calcular los puntos que pueden resultar críticos para el metabolismo de un organismo y que por<br />tanto pueden ser un objetivo terapéutico de interés.<br />Este trabajo en concreto presenta un procedimiento para el cálculo de reacciones del metabolismo que son las únicas productoras o consumidoras de un compuesto. El trabajo incluye además un enfoque novedoso al utilizar la variabilidad de flujo para el cálculo de las reacciones que son únicas consumidoras o productoras. Además de esto, se calculan los conjuntos de compuestos con un flujo nulo y se estudia el efecto que tiene su eliminación en el cálculo de las anteriores reacciones. También se calculan y comparan junto a estas reacciones los conjuntos de reacciones que se obtienen al<br />desactivar un gen esencial y las reacciones cuya eliminación interrumpe el crecimiento del agente microbiano. Para producir los resultados anteriores y dar la posibilidad de modificar modelos metabólicos se ha desarrollado además una aplicación de escritorio y una aplicación web.<br /><br />
000087370 521__ $$aGraduado en Ingeniería Informática
000087370 540__ $$aDerechos regulados por licencia Creative Commons
000087370 700__ $$aJúlvez Bueno, Jorge Emilio$$edir.
000087370 7102_ $$aUniversidad de Zaragoza$$bInformática e Ingeniería de Sistemas$$cLenguajes y Sistemas Informáticos
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