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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.rights.licensehttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_ES
dc.contributorRoberto Carlos Alvarez Martinezes_ES
dc.creatorVíctor Lázaro Vidales_ES
dc.date2022-05-12-
dc.date.accessioned2022-05-19T19:13:16Z-
dc.date.available2022-05-19T19:13:16Z-
dc.date.issued2022-05-12-
dc.identifierMicrobiotaes_ES
dc.identifierRedes multicapaes_ES
dc.identifierRedes temporaleses_ES
dc.identifierDisbiosises_ES
dc.identifierRedes de coabundanciaes_ES
dc.identifier.urihttp://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/3620-
dc.descriptionEn biología existen múltiples ejemplos de sistemas complejos, es decir, sistemas conformados por una gran cantidad de componentes que interactúan entre sí, y cuyo comportamiento sólo puede entenderse como el producto de las interacciones de tales componentes. Un ejemplo de este tipo de sistemas es la microbiota, donde distintos microorganismos interactúan entre sí, con los tejidos del hospedero y con su entorno. Las redes son una herramienta matemática sumamente útil en el análisis de sistemas complejos, sin embargo, el enfoque tradicional enfrenta ciertas limitaciones, pues los sistemas biológicos son sistemas dinámicos que cambian en el tiempo y en función de las condiciones. Ante tales retos, las redes multicapa se presentan como un nuevo paradigma en el análisis de sistemas complejos. Empleando redes multiplex, analizamos bases de datos obtenidas a partir de muestras de la microbiota de dos organismos estrechamente relacionados, la solanácea Datura inoxia y el escarabajo Lema daturaphila. Las redes de coabundancia fueron generadas mediante los algoritmos de inferencia SparCC y ARACNe. Se hallaron comunidades bacterianas involucradas en la fijación de nitrógeno en la capa de la solanácea, mismas que podrían tener una relación mutualista con los tejidos de la planta. Tanto en la solanácea como en el escarabajo se encontraron comunidades bacterianas asociadas al tejido intestinal del insecto, lo que en la solanácea podría derivarse de la materia fecal depositada por las larvas mientras se alimentan de la planta. Bajo el enfoque de las redes temporales, se analizaron datos de dos sujetos que experimentaron cambios en su microbiota derivados de procesos infecciosos. Las redes ARACNe de ambos sujetos mostraron alteraciones en la arquitectura de las redes durante los periodos de disbiosis asociados a procesos infecciosos, lo que podría indicar alteraciones en la dinámica de la microbiota. También se identificaron proporciones alteradas de los phyla durante los estadios de disbiosis. Además, gran parte de los nodos encontrados en una misma comunidad eran filogenéticamente cercanos. El uso de redes multicapa nos permitió encontrar patrones en las comunidades bacterianas que podrían estar asociados a procesos puntuales, como la liberación de AGCCs y el metabolismo de determinados nutrientes.es_ES
dc.formatAdobe PDFes_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.relation.requiresNoes_ES
dc.rightsAcceso Abiertoes_ES
dc.subjectBIOLOGÍA Y QUÍMICAes_ES
dc.subjectCIENCIAS DE LA VIDAes_ES
dc.subjectBIOMATEMÁTICASes_ES
dc.titleRedes multicapa como herramienta de análisis de la microbiotaes_ES
dc.typeTesis de licenciaturaes_ES
dc.creator.tidcurpes_ES
dc.contributor.tidcurpes_ES
dc.creator.identificadorLAVV970710HVZZDC02es_ES
dc.contributor.identificadorAAMR760903HDFLRB09es_ES
dc.contributor.roleDirectores_ES
dc.degree.nameLicenciatura en Microbiologíaes_ES
dc.degree.departmentFacultad de Ciencias Naturaleses_ES
dc.degree.levelLicenciaturaes_ES
Aparece en las colecciones: Licenciatura en Microbiología

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