🧬 El Signo de Hoffmann como Indicador de Procesos Neurodegenerativos: Implicaciones Genéticas y Moleculares

Este estudio analiza las interacciones entre genes y proteínas relacionadas con el Signo de Hoffmann, un indicador clínico asociado a enfermedades neurodegenerativas. Utilizando bases de datos bioinformáticas como la Human Phenotype Ontology (HPO) (HP:0031993) y StringDB, se identificaron genes relevantes y se construyó una red de interacciones proteína-proteína. A partir de esta red, se aplicaron algoritmos de análisis de redes y enriquecimiento funcional para identificar grupos funcionales y vías biológicas clave. Los resultados revelaron la participación de procesos neuronales críticos, como la plasticidad sináptica, el transporte intracelular y la regulación de la biosíntesis de ATP. Este enfoque contribuye a una mejor comprensión de los mecanismos moleculares asociados al Signo de Hoffmann, ofreciendo posibles puntos de partida para futuras investigaciones en neurodegeneración.

🚀 Resumen del Proyecto

Este proyecto tiene como objetivo explorar y analizar interacciones genéticas relevantes para el Signo de Hoffmann, un fenotipo relacionado con enfermedades neurodegenerativas. A través de un conjunto de herramientas, se descargan datos de genes, se propagan interacciones mediante DIAMOnD, y se analizan propiedades de redes genéticas utilizando R.

Los pasos de este pipeline incluyen:

1. Obtención de Datos Genéticos: Se descargan datos de genes relacionados con el HPO.
2. Conversión de Genes a IDs de STRING: Los genes se convierten en identificadores compatibles con la base de datos STRING.
3. Descarga y Preparación de la Red de STRING: Se obtiene la red de interacciones de proteínas de STRING.
4. Propagación de Genes con DIAMOnD: Propagación de las interacciones a través de la red utilizando DIAMOnD.
5. Análisis de la Red: Se realizan análisis de la red con R.
6. Enriquecimiento Funcional: Se realiza un análisis de enriquecimiento funcional para identificar procesos biológicos relevantes.

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🛠️ **Flujo de Trabajo (ejecutar launch.sh)

El script launch.sh automatiza el siguiente proceso:

1. Instalación de Dependencias

   • Python y R son verificados e instalados si es necesario.
   • Paquetes de Python son instalados desde requirements.txt.
   • Paquetes de R son instalados desde Rreqs.txt.

2. Descarga de Datos de Genes

   • Se descargan datos de genes relacionados con el HPO desde una fuente pública.

3. Conversión de Genes a STRING IDs

   • Los genes obtenidos son convertidos a identificadores STRING usando un script de Python (genes2string.py).

4. Descarga de la Red de STRING

   • La red de proteínas de STRING es descargada y descomprimida.

5. Propagación de Genes con DIAMOnD

   • Los genes mapeados son propagados a través de la red usando el algoritmo DIAMOnD.

6. Obtención de Interacciones

   • Interacciones adicionales de STRING son obtenidas mediante el script string_interactions.py.

7. Análisis de la Red

   • Se analizan las propiedades de la red usando R con el script propiedades_red.R.

8. Análisis de Enriquecimiento Funcional

   • Se realiza un análisis de enriquecimiento funcional para obtener insights sobre los procesos biológicos involucrados.

9. Resultados

   • Los resultados del análisis son generados y almacenados en la carpeta results/.

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📦 Requisitos

Este pipeline requiere las siguientes dependencias (Podrás descargarlas mediante el setup.sh:

🐍 Python

• NetworkX
• Requests
• Pandas

📊 R

• iGraph
• Bioconductor

💡 Cómo Usar Este Proyecto

1. Instalación de Dependencias

Para instalar todas las dependencias necesarias, simplemente ejecuta el script setup.sh:

bash setup.sh

[!info] Asegúrate de tener instalados Python y R en tu sistema para ejecutar correctamente el script setup.sh.

Esto instalará tanto las dependencias de Python como de R, configurando los entornos necesarios.

2. Ejecutar el Pipeline

bash launch.sh

Esto descargará los datos, ejecutará la propagación de genes, realizará el análisis de la red y generará los resultados en la carpeta results/.

Autores

Autor: martacuevasr

Autor: Diegodepab

Autor: JuanSoM

Autor: AlexSilvaa9