Biología (plan 1997) 2024-1

Optativas, Biotecnología II

Biotecnología II

Profesores:

Dra. Ana Lilia Juárez Vázquez email: aljuarezvaz@ciencias.unam.mx

Dr. Diego Armando Esquivel Hernández email: diego.esquivel@ciencias.unam.mx

Objetivos

• Que el alumno profundice sus conocimientos en biotecnología haciendo énfasis en los métodos, técnicas y procedimientos bioinformáticos más utilizados en esta disciplina.
• Que el alumno conozca las aplicaciones de la tecnología del DNA recombinante, tanto en la investigación básica como en la terapia génica y la producción comercial.
• Que el alumno conozca cómo se puede usar la bioinformática para analizar ácidos nucleicos, proteínas, secuencias y estructuras.

Descripción del curso

La biotecnología puede ser un camino hacia un mundo mejor si se cuenta con buenos niveles de inversión en tecnología, educación y desarrollo científico. Matthias Berninger, asegura que la biotecnología, pudiera abordar alrededor del 45% de las enfermedades mundiales, utilizando la ciencia y la tecnología que ya existe. En este sentido, los biotecnólogos han estado impulsando avances científicos revolucionarios durante años. Un ejemplo claro, es el desarrollo de la tecnología de ARNm, lo que ha permitido el desarrollo de vacunas efectivas para frenar la pandemia COVID-19 causada por SARS-Cov-2. Además, está generando avances en los ensayos clínicos de vacunas, inspirando la búsqueda de terapias de genes, microbiomas y usando la bioinformática para el desarrollo de métodos de detección de enfermedades más precisos como el sistema que usa a CRISPR-CAS, brindando la posibilidad de ofrecer mejores tratamientos.

McKinsey Global Institute (MGI) estima que el 60% de los "insumos físicos", incluidos los alimentos, la energía e incluso los materiales para la ropa, podrían producirse mediante biotecnología. Sus estimaciones también muestran que las innovaciones basadas en la biología generarán un impacto económico de 4 billones de dólares en las próximas décadas y que la industria biotecnológica crecerá al menos un 10% en los siguientes ocho años.

Ahora bien, después de haber aprobado el curso obligatorio de Biotecnología I se tiene un panorama global de los principios que sustentan la disciplina y una breve introducción a las diferentes áreas de esta.

Debido a lo anterior el curso de Biotecnología II, parte de los bloques: a) IV LOS CONCEPTOS Y HERRAMIENTAS FUNDAMENTALES EN LAS PRINCIPALES DISCIPLINAS QUE SUSTENTAN LA BIOTECNOLOGÍA MODERNA (Biología molecular, Ingeniería Genética y Bioquímica) y b) V ÁREAS ESTRATÉGICAS A DESARROLLARSE EN MÉXICO PARA LOS DIFERENTES SECTORES DE IMPACTO. (Biotecnología Industrial, Ingeniería metabólica y Bioinformática aplicada al sector biotecnológico).

De esta manera al concluir el curso de Biotecnología II, los alumnos contarán con una formación sólida alrededor de las aplicaciones de frontera de la biotecnología como son: Tecnología de DNA recombinante (Ing. genética y metabólica) y bioinformática (DNA, RNA, y proteínas), que les permitirá ampliar sus posibilidades en términos de iniciar un posgrado en el área o iniciar un empleo formal en la iniciativa privada.

Criterios de evaluación

Horario:

Lu-Ju 18:00 21:00 hrs

Programa de actividades

Consideraciones generales

1. Los alumnos deberán enviar su nombre y dirección de correo electrónico institucional @ciencias.unam.mx a los profesores antes del día 14 de Agosto 2023 para hacerles la invitación a las sesiones sincrónicas y darlos de alta en las plataformas de trabajo. Una vez que hayan enviado correo, se solicita de favor que confirmen de recibido el correo de acceso a las plataformas educativas.

2. Las salidas contempladas están sujetas a las recomendaciones emitidas por el Consejo Técnico y la Unidad de Enseñanza de Biología de la Facultad de Ciencias, en torno a la evolución de la pandemia de SARS-COV-2 en el área metropolitana del Valle de México.

Referencias generales

1)William J. Thieman, Ventura College, Michael A. Palladino. Introduction to Biotechnology, 4th Edition. Pearson. Capítulo 3.

2) Bioinformatics. Nat Biotechnol 18, IT31–IT34 (2000).

3) Mangul, S., Martin, L.S., Langmead, B. et al. How bioinformatics and open data can boost basic science in countries and universities with limited resources. Nat Biotechnol 37, 324–326 (2019).

Referencias Aplicaciones de la tecnología de DNA recombinante

1)Zhao, H. (2021). Protein engineering: Tools and applications. Wiley-VCH. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/book/10.1002/9783527815128

2) Iranzo, O., & Roque, A. C. (2020). Peptide and Protein Engineering. Springer US. https://link.springer.com/book/10.1007%2F978-1-0716-0720-6

3) Wong, T. S., & Tee, K. L. (2020). A Practical Guide to Protein Engineering. Springer. https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-030-56898-6

4) Baek, M., Baker, D. Deep learning and protein structure modeling. Nat Methods 19, 13–14 (2022).

5) Chen, K., Arnold, F.H. Engineering new catalytic activities in enzymes. Nat Catal 3, 203–213 (2020).

6) Himmel, M. E., & Bomble, Y. J. (Eds.). (2020). Metabolic Pathway Engineering. Humana Press. https://link.springer.com/book/10.1007%2F978-1-0716-0195-2

7) Challacombe, J. F. (2021). Metabolic pathway engineering: Analysis and applications in the Life Sciences. Jenny Stanford Pub.https://www.routledge.com/Metabolic-Pathway-Engineering-Analysis-and-Applications-in-the-Life-Sciences/Challacombe/p/book/9789814877398

8)Carbonell, P. (2019). Metabolic Pathway Design. Springer International Publishing.https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-030-29865-4

Referencias Aplicaciones de la Bioinformática (DNA, RNA, Proteínas, Estructura)

1)Arkin, A., Cottingham, R., Henry, C. et al. KBase: The United States Department of Energy Systems Biology Knowledgebase. Nat Biotechnol 36, 566–569 (2018).

2) Afgan, E., Baker, D., Batut, B., Van Den Beek, M., Bouvier, D., Čech, M., ... & Blankenberg, D. (2018). The Galaxy platform for accessible, reproducible and collaborative biomedical analyses: 2018 update. Nucleic acids research, 46(W1), W537-W544. https://doi.org/10.1093/nar/gky379

3) Xia, Yinglin, Jun Sun, and Ding-Geng Chen. Statistical analysis of microbiome data with R. Vol. 847. Singapore: Springer, 2018.t http://www.springer.com/series/13402

4) Antao, Tiago. Bioinformatics with Python Cookbook: Learn how to use modern Python bioinformatics libraries and applications to do cutting-edge research in computational biology. Packt Publishing Ltd, 2018. https://dl.acm.org/doi/book/10.5555/3312363

5)Mannan, A.A., Bates, D.G. Designing an irreversible metabolic switch for scalable induction of microbial chemical production. Nat Commun 12, 3419 (2021). https://doi.org/10.1038/s41467-021-23606-x

6) Vallarino, J.G., Kubiszewski-Jakubiak, S., Ruf, S. et al. Multi-gene metabolic engineering of tomato plants results in increased fruit yield up to 23%. Sci Rep 10, 17219 (2020). https://doi.org/10.1038/s41598-020-73709-6

7) Clark, R.L., Connors, B.M., Stevenson, D.M. et al. Design of synthetic human gut microbiome assembly and butyrate production. Nat Commun 12, 3254 (2021). https://doi.org/10.1038/s41467-021-22938-y

8) Parks, Donovan H., et al. "Evaluation of the Microbe Community Profiler for Taxonomic Profiling of Metagenomic Datasets From the Human Gut Microbiome." Frontiers in microbiology 12 (2021).

9)Dai, L., Gao, G.F. Viral targets for vaccines against COVID-19. Nat Rev Immunol 21, 73–82 (2021). https://doi.org/10.1038/s41577-020-00480-0

Referencias Rol de la tecnología de DNA recombinante en la investigación básica y aplicada

1)Newman, R. G., Moon, Y., Sams, C. E., Tou, J. C., & Waterland, N. L. (2021). Biofortification of sodium selenate improves dietary mineral contents and antioxidant capacity of culinary herb microgreens. Frontiers in Plant Science, 12.

https://doi.org/10.3389/fpls.2021.716437

2) Cai, P., Duan, X., Wu, X., Gao, L., Ye, M., & Zhou, Y. J. (2021). Recombination machinery engineering facilitates metabolic engineering of the industrial yeast Pichia pastoris. Nucleic Acids Research, 49(13), 7791-7805. https://doi.org/10.1093/nar/gkab535

3) Marnix H. Medema, Kai Blin, Peter Cimermancic, Victor de Jager, Piotr Zakrzewski, Michael A. Fischbach, Tilmann Weber, Eriko Takano, Rainer Breitling. (2011). antiSMASH: rapid identification, annotation and analysis of secondary metabolite biosynthesis gene clusters in bacterial and fungal genome sequences, Nucleic Acids Research, 39.