Modelamiento in silico, un mecanismo de predicción para el estudio molecular del gen Carotenogénico psy de Dunaliella sp

Abstract

El uso de herramientas bioinformáticas es indispensable para realizar modelamientos in silico con el fin de predecir resultados experimentales. Existen gran cantidad de microalgas como recurso no explotado en la parte biotecnológica debido al desconocimiento de los genes involucrados en la ruta metabólica de carotenoides en especies del género Dunaliella, como lo es el gen psy (fitoeno sintasa). El cual participa en sitios regulatorios clave en la ruta de los carotenoides, por tal razón en este trabajo se aplicó el modelamiento in silico utilizando herramientas bioinformáticas, tomando como patrón el gen psy de Dunaliella sp, como mecanismo de análisis de predicción en diversos procesos celulares moleculares. Se llevó a cabo mediante el alineamiento de secuencias, amplificación in silico del gen psy utilizando los partidores específicos y universales, además de la elaboración de patrones de restricción in silico y clonación in silico. En el alineamiento doble de las 4 secuencias del gen psy se evidenciaron las mutaciones de tipo por sustitución, inserción y delección, mientras que el alineamiento múltiple nos permitió reconocer las regiones conservadas, dentro de las cuales se pudo diseñar partidores específicos PSY-001F/PSY-001R y PSY-002F/PSY-002R los cuales generaron un amplicón de 464 pb y 412 pb respectivamente y partidores universales PSY-003F/PSY-003R y PSY-004F/PSY-004R los cuales generaron un amplicón de 1218 pb y 1302 pb respectivamente. Los 2 patrones de restricción modelados in silico fueron diseñados a partir de la secuencia consenso de 1302 pb, en donde se utilizaron las enzimas BceAI, BsgI, BsrI, HgaI, MboII y HaeII que generaron fragmentos que variaron en tamaños entre 12 pb y 363 pb. El cassette de clonación resultó en un inserto 5´rcbL/gen psy/rcbL3´ con un tamaño de 2142 pb, mismo que fue clonado in silico en el vector comercial pCR2.1-TOPO, obteniendo el vector denominado TOPO-PSY DUNALIELLA con un tamaño de 6.1 Kb y para asegurar la amplificación del vector se transformó en bacterias de Escherichia coli. Los resultados obtenidos en este trabajo demuestran que el uso de herramientas bioinformáticas ayudan a la elaboración modelamientos in silico que aportan al conocimiento e investigación científica.