Comunicaciones presentadas en Congresos

1. GENOTIPADO de MEZCLAS de extractos de
ADN mediante PCR DIGITAL
1,2, Dávila-Fajardo CL3, B. Martínez-García1, J. Cabeza-Barrera3, A.F. Hernández2, L.J. Martínez-González1
A. Gómez-Martín
1. Centro Pfizer - Universidad de Granada - Junta de Andalucía de Genómica e Investigación Oncológica (GENYO), Granada // 2. Departamento de Medicina Legal, Toxicología y Antropología Física, Universidad de Granada // 3. Unidad de Gestión Clínica de Farmacia Hospitalaria, Hospital San Cecilio, Granada!
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INTRODUCCIÓN
d
METODOLOGÍAS:
PERMITE:
- Diagnosticar enfermedades de origen genético.
- Realizar estudios de poblacionales y evolutivos,
Sondas TaqMan®
Una de las técnicas más extendidas cuando el n de SNPs a estudiar es bajo, basada en la
actividad nucleasa 5 de la polimerasa.
- Identificar susceptibilidad y/o resistencia a enfermedades y
respuesta a tratamientos.
ADN ...
de extractos de
El uso de MEZCLAS
( )
dPCR
PCR digital
PERMITE CONOCER:
Cuantificación absoluta de expresión génica.
Estudio de la variación en el número de copias (CNV),
Pero falta
Detección de secuencias escasas.
ji
Establecer la mezcla de extractos de material
genético y su análisis mediante PCR digital
como un método eficaz para la detección de
la frecuencia de SNPs en la mezcla.
MATERIAL Y MÉTODOS
d MARCADORES
UTILIZADOS:
¿SNP?
Caracterización
ji
OBJETIVOS
f
- Frecuencias poblacionales .
- Rastrear variables en la población.
- Representación de la frecuencia alélica..
ji
El análisis de SNPs...
[métodos bioqcos, electroforesis capilar, espectrometría de masas, arrays,…]
Valorar la eficacia y
rentabilidad de la PCR digital
Fijar el número de individuos para
realizar estudios dependiendo de la
frecuencia de los SNPs en la población de
la sensibilidad y fiabilidad.
para la detección de SNPs de
baja frecuencia.
!
1.- ERBB2 // 2.- CYP2C19*3 // 3.- BCHE*A
(rs4986893)
(rs1136201)
(rs1799807)
d MUESTRAS:
Se seleccionaron extracciones de ADN para
realizar las mezclas de 100, 50, 25, 10 y 4
individuos, a una concentración final de 10 ng/ul.
mezcla
QX100™Droplet Digital™PCR System / Bio-Rad
RESULTADOS
Valores de frecuencias alélicas con una baja desviación con respecto
a la caracterización individual mediante sondas TaqMan®
(A)
Genotipado de todos los individuos como
homocigotos para el alelo más frecuente.
Detección de alelos raros con proporciones
equivalentes a las esperadas.
(B)
Alelo G - Fam
Alelo A- Vic
Gotas sin Amplicón
Ilustración 1: Representación de los resultados obtenidos en el SNP ERB2 con 25 individuos extraídos del
so ware Quantaso ® para la PCR digital (A) y SDS So ware para las sondas TaqMan (B). En la figura A se
observan tres nubes de puntos, la superior corresponden a las gotas que contienen el fragmento de ADN con el
alelo G marcado con Fam, la inferior derecha corresponde al alelo A marcado con Vic y la inferior izquierda son
todas las gotas que no contienen ningún fragmento amplificado. La figura B corresponde al genotipado de un
conjunto de muestras mediante sondas TaqMan entre las que se eligieron 25 para el estudio.
Frecuencias alélicas
Metodología
Alelos
A
G
TaqMan
0,78
0,22
dPCR
0,76
0,24
Deviación
0,02
CONCLUSIONES
0,02
Tabla 1: Comparativa de las frecuencias
alélicas entre los resultados de genotipado
individual obtenidos mediante sondas
TaqMan, y los resultados de genotipado en
mezclas mediante digital PCR. Desviación
de 0,02 entre ambos análisis genéticos.
Ilustración 2: Representación gráfica de los resultados obtenidos en el SNP
CYP2C19*3 con tres mezclas de individuos (P25, P50 y P100, con 25, 50 y
100 individuos respectivamente), extraídos del so ware Quantaso ® para la
PCR digital.
Alelos
Según Nº
Individuos G - Fam C - Vic
Proporción
P100
90,9
0,195
0,0021
P50
199
0,343
0,0017
P25
351
0,765
0,0022
Tabla 2: Los resultados están expresados en concentración, es decir en
número de copias por cada microlitro (copias/ul). Todos los individuos se han
podido genotipar como GG, ya que la señal obtenida para el otro alelo es
despreciable. Por otro lado, según el número de individuos que haya en la
mezcla aumenta la concentración, manteniéndose parecidas proporciones.
! La PCR digital ha sido capaz de obtener la frecuencia
alélica y discriminación de alelos de baja frecuencia en
mezclas de ADN de un número elevado de individuos.
Ilustración 3: Representación de los resultados obtenidos en el SNP BCHE*A
con tres mezclas de individuos, P10 (9 homocigotos CC y 1 heterocigoto CT),
P4 (3 homocigotos CC y 1 heterocigoto CT) y P4-0 (todos los individuos CC)
extraídos del so ware Quantaso ® para la PCR digital.
Nº Gotas
Alelos
Proporción
C - Fam
T - Vic
observada
esperada
P10
1129
62
0,055
0,05
P4
1047
145
0,138
0,125
P4-0
841
5
0,0059
0
Tabla 3: Los resultados están expresados en Nº de gotas que contienen cada
uno de los fragmentos marcados correspondiente a cada uno de los alelos. Se
observan valores muy próximos entre los datos esperados, obtenidos
mediante genotipado por sondas TaqMan, y los observados en PCR digital.
! Esta metodología permite la discriminación de individuos con riesgo a enfermedades y
sensibles a drogas, pudiendo ampliar el tamaño muestral al abaratar enormemente el
coste de los análisis, permitiendo su aplicación en diagnóstico genético, estudios de
asociación y de poblaciones.
kggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggh!
REFERENCIAS
Baker, Monya. "Digital PCR hits its stride." Nature Methods 9.6 (2012): 541-544. http://www.nature.com/nmeth/journal/v9/n6/abs/nmeth.2027.html
Henshall, John M et al. "Estimating the effect of SNP genotype on quantitative traits from pooled DNA samples." Genetics Selection Evolution 44.1 (2012): 12. http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3353226/
Vallania, Francesco et al. "Detection of Rare Genomic Variants from Pooled Sequencing Using SPLINTER." Journal of visualized experiments: JoVE 64 (2012). http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3471313/

2. NECESIDAD DE LA GESTIÓN DEL
CONOCIMIENTO EN LA
INVESTIGACIÓN UNIVERSITARIA
Universidad de Granada
Antonio Gómez-Martín*1, Carmen Cardila-Cruz**, Agustín López-Pedrosa** y
Antonio Hernández-Jerez*
(*Departamento de Medicina Legal y Toxicología, Universidad de Granada, **Savia Biotech S.A.)
INTRODUCCIÓN
En la actualidad, el impacto del conocimiento en las
organizaciones está alcanzando tal grado de
desarrollo que aporta grandes ventajas
competitivas . La habilidad para
adquirir información, transformarla en
conocimiento, incorporarlo como
aprendizaje, compartirlo rápidamente y
transferirlo constituye una herramienta
fundamental para lograr el éxito sostenible en cualquier
organización.
EXPERIENCIA
Esta reflexión ha surgido a partir de la experiencia de
uno de los autores (AGM) en la Universidad de
Granada y en la empresa Savia Biotech, cuya
filosofía de gestión es un ejemplo de inteligencia
competitiva. Su reincorporación en la investigación
universitaria ha planteado la necesidad de buscar un
modelo similar al de dicha
empresa para aplicar la filosofía
de trabajo que permita
gestionar el conocimiento
que genera la investigación.
MÉTODO DE GESTIÓN
Los centros públicos están empezando
a apostar por la calidad de la
investigación para ser más
competitivos, sin embrago esto exige
tener las herramientas necesarias para
evaluarla . La unificación de un
método de gestión basado en las
Tecnologías de la Información y Comunicación (TIC)
permitiría la administración y tratamiento de la información
para su posterior reutilización dentro de la organización. La
implementación de un ERP (Enterprise Resourcing
Planning), sistema de información integrado, en el ámbito
universitario cuyas posibilidades permiten adaptarse
fácilmente a las necesidades de la investigación,
revolucionaría la gestión universitaria, acercándose a
las ambiciones de una empresa pero manteniendo los
ideales propios de una entidad pública.
NUEVAS APLICACIONES
Para añadirle un aspecto universal y globalizado, este
método tiene que aprovechar dos posibilidades actuales,
el desarrollo de software libre y el auge de las redes
de sociales. Las aplicaciones mediante software libre
permiten progresar sin la limitación que supone el coste
de las licencias, así como de la mejora constante que
aporta tener libre acceso al código abierto. Por otro lado,
la gestión de las redes de contactos sociales supone
un factor clave en el intercambio de experiencias entre
investigadores que contribuye a generar nuevos
conocimientos y a ampliar sus perspectivas de desarrollo,
propiciando la colaboración multidisciplinar.
CONCLUSIONES
Por tanto, la aplicación de este método de gestión a la investigación pública le aportaría el espíritu
emprendedor de una empresa pero sin sus presiones competitivas, obteniendo eficacia, rendimiento, reducción
de costes, gestión del tiempo, mejora constante, dinámica de trabajo, optimización de procesos y mejora del flujo
de trabajo. En definitiva, aportaría un plus de calidad a la investigación universitaria.
Referencias
Yenia Melo Hermosilla y Abelardo Castro Hidalgo. REDES DE CONTACTO SOCIALES. ¿FACTOR CLAVE PARA LA LABOR DE INVESTIGACION UNIVERSITARIA?. Educ. Soc., Campinas, vol. 23, n. 81,
p. 191-213, 2002
Neil Pollock, James Cornford. ERP SYSTEMS AND THE UNIVERSITY AS A “UNIQUE” ORGANISATION. Information Technology & People, vol. 17, n. 1, p. 31-52, 2004.
Alejandro Andrés Pavez Salazar. MODELO DE IMPLANTACIÓN DE GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO Y TECNOLOGÍAS DE INFORMACIÓN PARA LA GENERACIÓN DE VENTAJAS COMPETITIVAS.
Universidad Técnica Federico Santa María, 2000.

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