ORCID<\/a>\n<\/p>\n[\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][\/et_pb_section][et_pb_section fb_built=”1″ _builder_version=”4.23.4″ _module_preset=”default” background_color=”#13B5BD” custom_margin=”0px||0px||false|false” custom_padding=”0px||0px||false|false” da_disable_devices=”off|off|off” global_colors_info=”{}” da_is_popup=”off” da_exit_intent=”off” da_has_close=”on” da_alt_close=”off” da_dark_close=”off” da_not_modal=”on” da_is_singular=”off” da_with_loader=”off” da_has_shadow=”on”][et_pb_row column_structure=”1_3,1_3,1_3″ _builder_version=”4.23.4″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”1_3″ _builder_version=”4.23.4″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_button button_url=”#investiga” button_text=”Investigaci\u00f3n” button_alignment=”center” _builder_version=”4.25.0″ _module_preset=”default” custom_button=”on” button_bg_color=”#34609B” animation_style=”zoom” global_colors_info=”{}”][\/et_pb_button][\/et_pb_column][et_pb_column type=”1_3″ _builder_version=”4.23.4″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_button button_url=”#personal” button_text=”Miembros del grupo” button_alignment=”center” _builder_version=”4.25.0″ _module_preset=”default” custom_button=”on” button_bg_color=”#34609B” custom_padding=”|44px||44px|false|true” animation_style=”zoom” global_colors_info=”{}”][\/et_pb_button][\/et_pb_column][et_pb_column type=”1_3″ _builder_version=”4.23.4″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_button button_url=”#publica” button_text=”Publicaciones” button_alignment=”center” _builder_version=”4.25.0″ _module_preset=”default” custom_button=”on” button_bg_color=”#34609B” animation_style=”zoom” global_colors_info=”{}”][\/et_pb_button][\/et_pb_column][\/et_pb_row][\/et_pb_section][et_pb_section fb_built=”1″ _builder_version=”4.23.4″ _module_preset=”default” background_enable_image=”off” background_size=”custom” background_image_height=”84%” background_position=”bottom_right” custom_margin=”0px||0px||false|false” custom_padding=”0px||15px||false|false” da_disable_devices=”off|off|off” global_colors_info=”{}” da_is_popup=”off” da_exit_intent=”off” da_has_close=”on” da_alt_close=”off” da_dark_close=”off” da_not_modal=”on” da_is_singular=”off” da_with_loader=”off” da_has_shadow=”on”][et_pb_row column_structure=”1_2,1_2″ use_custom_gutter=”on” gutter_width=”2″ _builder_version=”4.23.4″ _module_preset=”default” custom_margin=”20px||||false|false” custom_padding=”||||false|false” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”1_2″ _builder_version=”4.23.4″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_text admin_label=”resumen” module_id=”resumen” module_class=”resumen” _builder_version=”4.25.2″ _module_preset=”default” text_font_size=”15px” text_line_height=”1.8em” background_color=”#f1f8fe” custom_padding=”20px|20px|20px|20px|true|false” border_width_top=”1px” border_color_top=”#008C93″ border_width_bottom=”1px” border_color_bottom=”#008C93″ global_colors_info=”{}”]<\/p>\n
The group of Computational Biology and Bioinformatics develops methods that integrate protein dynamics predicted through torsional elastic network models, protein folding stability and molecular evolution. We also investigate genome replication under the light of chromatin structure. Our research in theoretical ecology addresses the structural stability of ecosystems against environmental fluctuations, focusing on mutualistic interactions and bacterial communities <\/p>\n
[\/et_pb_text][\/et_pb_column][et_pb_column type=”1_2″ _builder_version=”4.23.4″ _module_preset=”default” custom_padding=”||||false|false” global_colors_info=”{}”][et_pb_image src=”https:\/\/www.cbm.uam.es\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/UB_Proteins-Ugo-Bastolla.jpg” title_text=” ” _builder_version=”4.25.2″ _module_preset=”default” animation_style=”zoom” global_colors_info=”{}”][\/et_pb_image][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row column_structure=”3_5,2_5″ _builder_version=”4.23.4″ _module_preset=”default” custom_margin=”||||false|false” custom_padding=”0px||||false|false” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”3_5″ _builder_version=”4.23.4″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_heading title=”Investigaci\u00f3n” module_id=”investiga” _builder_version=”4.25.0″ _module_preset=”default” custom_margin=”0px|||0px|false|false” custom_padding=”3px|||8px|false|false” border_width_left=”6px” border_color_left=”#34609B” global_colors_info=”{}”][\/et_pb_heading][et_pb_text _builder_version=”4.25.2″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n
The group of Computational Biology and Bioinformatics descends from the Bioinformatics Unit of the CBM, founded by \u00c1ngel Ram\u00edrez Ortiz and previously also integrated by the group of Antonio Morreale. The group is now directed by Ugo Bastolla, a physicist who has always been interested in biology, convinced that a multidisciplinary approach is necessary for understanding the complexity of living beings and that modern biology requires quantitative methods and a mathematical formalization resting on statistical physics on one side and evolution on the other side. In this framework, proteins are particularly interesting as a bridge between the two disciplines. <\/p>\n
[\/et_pb_text][\/et_pb_column][et_pb_column type=”2_5″ _builder_version=”4.23.4″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_image src=”data:image\/svg+xml;base64,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” title_text=” ” _builder_version=”4.25.0″ _module_preset=”default” custom_margin=”60px||||false|false” custom_padding=”|||27px||” animation_style=”zoom” border_width_all=”3px” border_color_all=”#13B5BD” box_shadow_style=”preset3″ global_colors_info=”{}”][\/et_pb_image][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row _builder_version=”4.23.4″ _module_preset=”default” custom_padding=”0px||||false|false” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.23.4″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_text _builder_version=”4.25.2″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n
El grupo tiene tres l\u00edneas principales de investigaci\u00f3n. La primera l\u00ednea persigue un enfoque integral sobre las prote\u00ednas que integre su din\u00e1mica, la estabilidad termodin\u00e1mica del estado plegado y la evoluci\u00f3n molecular. Para estudiar la din\u00e1mica de las prote\u00ednas, desarrollamos un modelo de red el\u00e1stica en el espacio de \u00e1ngulos de torsi\u00f3n (TNM) que caracteriza y predice, entre otros, cambios conformacionales funcionales, cambios estructurales debidos a mutaciones y los acoplamientos din\u00e1micos entre residuos de prote\u00ednas que desempe\u00f1an un papel en la uni\u00f3n de ligandos y la aloster\u00eda. <\/p>\n
Nos interesa la relaci\u00f3n entre la evoluci\u00f3n de las prote\u00ednas y su estabilidad termodin\u00e1mica, que predecimos a trav\u00e9s de nuestro modelo de f\u00edsica estad\u00edstica del estado desplegado basado en interacciones de contacto. En este marco, abordamos c\u00f3mo la evoluci\u00f3n act\u00faa sobre la estructura y la estabilidad de las prote\u00ednas y c\u00f3mo los requisitos estructurales limitan la evoluci\u00f3n. Hemos desarrollado modelos de sustituci\u00f3n de amino \u00e1cidos restringidos por estructura y estabilidad (SSCPE) para describir la evoluci\u00f3n de las prote\u00ednas en base a los cambios de fitness predichos, adoptando un modelo de fitness basado en la estabilidad del estado plegado y la conservaci\u00f3n de la estructura. Los modelos SSCPE predicen patrones de frecuencia de amino\u00e1cidos y tasas evolutivas de cada sitio m\u00e1s conformes con las observaciones e infieren \u00e1rboles filogen\u00e9ticos de m\u00e1xima verosimilitud m\u00e1s precisos que los modelos de sustituci\u00f3n emp\u00edricos que no tienen en cuenta la estructura de la prote\u00edna. Ahora estamos persiguiendo varias aplicaciones bioinform\u00e1ticas del modelo SSCPE. En relaci\u00f3n con esto, hemos desarrollado una medida h\u00edbrida de similitud de secuencia y estructura de prote\u00ednas y la hemos utilizado para construir alineamientos m\u00faltiples m\u00e1s precisos e inferir \u00e1rboles filogen\u00e9ticos y funciones de prote\u00ednas basados en la estructura. Finalmente, estudiamos c\u00f3mo las prote\u00ednas desordenadas que carecen de una estructura tridimensional estable contribuyen a la complejidad de las c\u00e9lulas eucariotas. <\/p>\n
Nuestra segunda l\u00ednea de investigaci\u00f3n concierne el an\u00e1lisis bioinform\u00e1tico de experimentos a escala gen\u00f3mica sobre la regulaci\u00f3n epigen\u00e9tica, la replicaci\u00f3n y la transcripci\u00f3n en c\u00e9lulas complejas. En colaboraci\u00f3n con el grupo de Crisanto Guti\u00e9rrez, hemos caracterizado nueve estados de cromatina de la planta modelo Arabidopsis thaliana y su relaci\u00f3n con la replicaci\u00f3n del genoma y la transcripci\u00f3n, y en colaboraci\u00f3n con los grupos de Crisanto Guti\u00e9rrez y Mar\u00eda G\u00f3mez hemos estudiado la relaci\u00f3n entre la replicaci\u00f3n de genomas eucariotas, los motivos de secuencia (tripletes GGN) y las propiedades de los nucleosomas. <\/p>\n
La tercera l\u00ednea concierne la ecolog\u00eda te\u00f3rica, un campo en el que contribuimos a cuantificar la estabilidad estructural de los ecosistemas, es decir, las propiedades que favorecen el mantenimiento de la biodiversidad contra las perturbaciones del medio ambiente. En este contexto, abordamos las propiedades de las redes ecol\u00f3gicas y la comparaci\u00f3n entre mutualismo, depredaci\u00f3n y competencia, y aplicamos este marco para caracterizar las comunidades bacterianas. <\/p>\n
A continuaci\u00f3n, describimos estas l\u00edneas con m\u00e1s detalle.<\/p>\n
Din\u00e1mica estructural de las prote\u00ednas a trav\u00e9s del modelo de red torsional TNM.<\/strong><\/p>\nLas prote\u00ednas desempe\u00f1an su funci\u00f3n biol\u00f3gica a trav\u00e9s de movimientos coordinados finamente ajustados. El modelo de red el\u00e1stica permite predecir los movimientos colectivos (modos normales) de las regiones proteicas que se mueven de manera coordinada entre s\u00ed, utilizando la informaci\u00f3n incorporada en la estructura nativa de la prote\u00edna y muy pocos par\u00e1metros. Nuestro m\u00e9todo adopta como grados de libertad los \u00e1ngulos de torsi\u00f3n, que son los grados de libertad m\u00e1s relevantes de las prote\u00ednas, y determina los par\u00e1metros de acuerdo con las fluctuaciones observadas en ensambles de RMN y cristales de prote\u00ednas. Este m\u00e9todo permite calcular sistemas grandes de manera muy r\u00e1pida y precisa, prediciendo movimientos funcionales grandes y f\u00edsicamente realistas. A pesar de que los modos normales arm\u00f3nicos s\u00f3lo son v\u00e1lidos para peque\u00f1as fluctuaciones, hemos comprobado que los modos normales de baja frecuencia que representan movimientos colectivos de gran amplitud con relevancia funcional son relativamente poco afectados por los t\u00e9rminos que van m\u00e1s all\u00e1 de la aproximaci\u00f3n arm\u00f3nica. <\/p>\n
Nuestro objetivo principal es la comprensi\u00f3n cuantitativa y, si es posible, la predicci\u00f3n de c\u00f3mo cambian de conformaci\u00f3n las prote\u00ednas durante su actividad biol\u00f3gica y su evoluci\u00f3n, con el fin de racionalizar la actividad proteica, mejorar la predicci\u00f3n por homolog\u00eda de la estructura proteica y modelar el acoplamiento flexible prote\u00edna-ligando utilizado para el dise\u00f1o de f\u00e1rmacos. Para ello, hemos desarrollado un modelo que predice los cambios de estructura de la prote\u00edna producidos por mutaciones de amino\u00e1cidos, que hemos implementado en nuestros procesos de sustituci\u00f3n SSCPE. <\/p>\n
Otra aplicaci\u00f3n consiste en predecir las regiones proteicas que se mueven de manera coordinada y est\u00e1n involucradas en la uni\u00f3n de ligandos y en la comunicaci\u00f3n alost\u00e9rica entre un sitio funcional y un sitio alost\u00e9rico. Para ello, predecimos acoplamientos din\u00e1micos entre residuos de prote\u00ednas. <\/p>\n
Estabilidad del plegamiento de prote\u00ednas y procesos de sustituci\u00f3n SSCPE.<\/strong><\/p>\nDado que la estructura nativa de las prote\u00ednas es crucial para la din\u00e1mica y las funciones, la selecci\u00f3n natural apunta muy fuertemente hacia la estructura nativa y su estabilidad. Sin embargo, los modelos est\u00e1ndar de evoluci\u00f3n molecular no tienen en cuenta esta presi\u00f3n selectiva. Desde hace mucho tiempo, nuestro grupo desarroll\u00f3 un modelo matem\u00e1tico de estabilidad del plegamiento de prote\u00ednas lo suficientemente simple como para caracterizar no solo la presi\u00f3n selectiva que favorece la estabilidad contra el despliegue (dise\u00f1o positivo) sino tambi\u00e9n la presi\u00f3n selectiva que desestabiliza las estructuras plegadas de forma no nativas (dise\u00f1o negativo). Con este modelo, hemos encontrado una relaci\u00f3n interesante entre la estabilidad del plegamiento de prote\u00ednas, el tama\u00f1o de la poblaci\u00f3n y el sesgo de mutaci\u00f3n, lo que puede explicar por qu\u00e9 las bacterias intracelulares con tama\u00f1o de poblaci\u00f3n efectivo reducido tienden a evolucionar con un sesgo de mutaci\u00f3n que favorece los nucle\u00f3tidos A y T, lo cual resulta en prote\u00ednas m\u00e1s hidrof\u00f3bicas. Apoyando estos resultados, en colaboraci\u00f3n con el grupo de Esteban Domingo hemos detectamos que el sesgo de mutaci\u00f3n est\u00e1 sometido a selecci\u00f3n natural en la evoluci\u00f3n de un virus de ARN expuesto a un agente mutag\u00e9nico. <\/p>\n
Hemos aplicado nuestro modelo de estabilidad del plegamiento de prote\u00ednas para predecir el efecto termodin\u00e1mico de las mutaciones. Hemos implementado este modelo en los procesos de sustituci\u00f3n de amino \u00e1cidos en la evoluci\u00f3n de prote\u00ednas restringidos por estabilidad y estructura (SSCPE), y los hemos utilizado para inferir \u00e1rboles filogen\u00e9ticos. Nos dimos cuenta de que el modelo SSCPE que considera solo la selecci\u00f3n sobre la estabilidad termodin\u00e1mica es demasiado tolerante con las mutaciones, mientras que considerar tambi\u00e9n la selecci\u00f3n para el mantenimiento de la estructura produce patrones de frecuencia de amino\u00e1cidos y tasas de sustituci\u00f3n m\u00e1s conformes con las observaciones para cada sitio. El modelo SSCPE resultante mejora la inferencia filogen\u00e9tica. Estamos trabajando para aplicar este modelo a generar alineamientos secuencia-estructura y para mejorar el modelado de homolog\u00eda. <\/p>\n
Protein structure divergence (PC_ali)<\/strong><\/p>\nEn una l\u00ednea relacionada, investigamos la relaci\u00f3n entre la divergencia de secuencia y de estructura. Nuestros resultados confirman que la divergencia de secuencia y estructura est\u00e1n correlacionadas, ambas siguen un reloj molecular aproximado y las estructuras de prote\u00ednas divergen m\u00e1s lentamente que las secuencias cuando se conserva la funci\u00f3n proteica. Sin embargo, las prote\u00ednas que cambian su funci\u00f3n molecular experimentan una aceleraci\u00f3n de la divergencia de secuencia y, a\u00fan m\u00e1s, de estructura que planeamos explotar para clasificar las funciones de prote\u00ednas relacionadas evolutivamente (misma superfamilia). Hemos definido la medida h\u00edbrida de similitud de secuencia y estructura de prote\u00ednas PC_sim y la hemos usado en el programa PC_ali que realiza alineamientos m\u00faltiples precisos y \u00e1rboles filogen\u00e9ticos basados en la divergencia de secuencia y estructura. <\/p>\n
Tambi\u00e9n investigamos la posibilidad de clasificar de manera objetiva las estructuras de las prote\u00ednas con una medida de similitud estructural. Este trabajo nos llev\u00f3 a observar que los dominios proteicos se pueden clasificar en un \u00e1rbol filogen\u00e9tico s\u00f3lo para similitudes de estructura muy grandes, mientras que para similitud menor pero a\u00fan significativa su relaci\u00f3n se representa mejor como una red, en parte debido a su evoluci\u00f3n a trav\u00e9s de la recombinaci\u00f3n de fragmentos de subdominio. <\/p>\n
Prote\u00ednas intr\u00ednsecamente desordenadas y complejidad de los organismos.<\/strong><\/p>\nAl estudiar las prote\u00ednas del Centrosoma, observamos que tienden a ser mucho m\u00e1s desordenadas, con h\u00e9lices enrolladas (coiled-coils) y fosforiladas que las prote\u00ednas de control del mismo organismo. Estas propiedades confieren plasticidad evolutiva y regulatoria al Centrosoma. Descubrimos que estas propiedades son m\u00e1s acentuadas en organismos con un gran n\u00famero de tipos celulares, y surgieron en la evoluci\u00f3n principalmente a trav\u00e9s de la inserci\u00f3n de largos fragmentos desordenados, lo cual tiende a ocurrir con m\u00e1s frecuencia en ramas evolutivas donde el n\u00famero de tipos celulares aument\u00f3 significativamente. <\/p>\n
Replicaci\u00f3n del genoma y estructura de la cromatina.<\/strong><\/p>\nEl genoma de las c\u00e9lulas complejas est\u00e1 empaquetado a trav\u00e9s de nucleosomas y otras prote\u00ednas en fibras de cromatina, cuya estructura regula la expresi\u00f3n g\u00e9nica de manera epigen\u00e9tica. Nuestro grupo, en colaboraci\u00f3n con el grupo de Crisanto Guti\u00e9rrez, desarroll\u00f3 un m\u00e9todo basado en Modelos Ocultos de Markov (HMM) para clasificar regiones de cromatina de la planta modelo Arabidopsis thaliana bas\u00e1ndose en datos de modificaciones de histonas y secuencia gen\u00f3mica. Caracterizamos nueve estados de cromatina que est\u00e1n fuertemente relacionados con el proceso de transcripci\u00f3n (elementos activos, regiones reprimidas por PolyComb y heterocromatina) y se organizan linealmente a lo largo del genoma. Dentro de la misma colaboraci\u00f3n, determinamos los or\u00edgenes de replicaci\u00f3n del genoma en dos etapas de desarrollo diferentes y observamos diferencias peque\u00f1as pero relevantes relacionadas con los estados de cromatina. Identificamos que las repeticiones del triplete GGN son un motivo de secuencia enriquecido en los or\u00edgenes de replicaci\u00f3n de todas las c\u00e9lulas eucariotas que investigamos, y relacionamos este motivo con la ocupaci\u00f3n de los nucleosomas y las estructuras secundarias de cu\u00e1druples G. <\/p>\n
Estabilidad estructural en ecolog\u00eda te\u00f3rica y comunidades bacterianas.<\/strong><\/p>\nLas plantas con flores e insectos son grupos de organismos con una biodiversidad muy alta, caracterizados por interacciones mutualistas que son ventajosas para ambas especies que interact\u00faan. En la literatura ecol\u00f3gica, ha habido una discusi\u00f3n acalorada sobre las consecuencias de las interacciones mutualistas, ya que algunos modelos matem\u00e1ticos sugieren que el mutualismo dificulta la estabilidad de los ecosistemas. Adoptando el concepto de estabilidad estructural que contribuimos a cuantificar hace varios a\u00f1os, mostramos que el mutualismo favorece la estabilidad estructural y, por lo tanto, la biodiversidad cuando las redes ecol\u00f3gicas est\u00e1n completamente conectadas, y que la estabilidad estructural de las redes mutualistas aumenta con su superposici\u00f3n ecol\u00f3gica (a veces llamada anidamiento) y est\u00e1 inversamente relacionada con la competencia interespec\u00edfica. Actualmente, estamos comparando exhaustivamente el mutualismo, la depredaci\u00f3n y la competencia en redes ecol\u00f3gicas reales y simuladas. <\/p>\n
Estos resultados nos llevaron a estudiar las relaciones ecol\u00f3gicas entre taxones bacterianos, que predecimos a partir de datos de co-ocurrencia obtenidos en experimentos de metagen\u00f3mica despu\u00e9s controlando para el efecto del medio ambiente. Observamos que las agregaciones entre taxones (“mutualismo”) son m\u00e1s frecuentes que las exclusiones (“competencia”) y favorecen el cosmopolitismo de las bacterias, es decir, su capacidad para vivir en muchos ambientes diferentes. Desarrollamos un algoritmo para reconstruir comunidades bacterianas a partir de taxones que presentan agregaciones significativas, y actualmente estamos estudiando como la coexistencia en grandes comunidades bacterianas favorece la reducci\u00f3n del genoma de las especies que all\u00ed conviven. Planeamos investigar en qu\u00e9 medida esta reducci\u00f3n gen\u00f3mica se debe a interacciones de sintrof\u00eda. <\/p>\n
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PC_ali: a tool for improved multiple alignments and evolutionary inference based on a hybrid protein sequence and structure similarity score <\/h3>\n
Ugo Bastolla et al.<\/p>\n
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The Molecular Clock in the Evolution of Protein Structures <\/h3>\n
Alberto Pascual-Garc\u00eda et al.<\/p>\n
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Mutualism supports biodiversity when the direct competition is weak<\/h3>\n
Alberto Pascual-Garc\u00eda et al.<\/p>\n
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The Functional Topography of the Arabidopsis Genome Is Organized in a Reduced Number of Linear Motifs of Chromatin States <\/h3>\n
Joana Sequeira-Mendes et al.<\/p>\n
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