Examinando por Materia "Bioinformática"

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    Análisis bioinformático de los eventos fractales relacionados con fenómenos epigenéticos del genoma humano en la integración de los lentivirus.
    (Universidad de Valle, 2014) Alzate Rincón, Lina Andrea; García Vallejo, Jesús Felipe; Moreno Tovar, Pedro Antonio
    La integración retroviral del VIH en el genoma humano es uno de los procesos más complejos en el estudio de la dinámica estructural y funcional del virus durante la progresión de la enfermedad. Uno de los principales problemas en el estudio de la integración es la existencia de muchos sitios calientes ("hotspot"), de preferencia viral y la razón por la que el virus prefiere estas zonas es aún desconocida. La evidencia actual muestra que la integración de cADN lentivirus no es al azar, ya que algunas condiciones topológicas de la cromatina interfásica son importantes para determinar el "nicho" genómico para integrarse. Estudios previos han demostrado que la multifractalidad a lo largo del genoma humano ésta relacionada con el contenido de elementos Alu y la estabilidad del genoma. Esto es debido que las regiones de baja y media multifractalidad, de baja estabilidad genómica, son más susceptibles de exhibir efectos epigenéticos-ambientales, mientras que las regiones de alta multifractalidad, más estables, estarían relacionadas con efectos genéticodeterministas. Dado que el VIH es un agente exógeno al genoma, se predice que los sitios de integración del VIH estarían relacionados con valores de baja y media multifractalidad y por ende de baja estabilidad genómica. El objetivo de la presente investigación es poner a prueba el modelo multifractal propuesto versus la integración del VIH.
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    Análisis bioinformático de secuencias no codificantes en metagenomas : una revisión actualizada
    (Universidad del Valle, 2017) Cháves Garreta, César Iván; Moreno Tobar, Pedro Antonio
    La metagenómica se apoya en la bioinformática para describir y clasificar un sin número de microorganismos. Muchos de los enfoques en esta área, centran su atención en las características funcionales derivadas de secuencias codificantes, descartando las secuencias no codificantes (NCS), aun conociendo su participación en la maquinaria regulatoria de los genes. Recientemente, un estudio desarrollado en la Universidad del Valle utiliza las NCS para caracterizar metagenomas y desarrollar un marco de trabajo bioinformático para el estudio de los microorganismos asociados a medioambientes.
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    Aplicación de la transformada Wavelet continua en el estudio de las secuencias de aminoácidos en una proteína artificial
    (Universidad del Valle, 2011) Palomino Salcedo, David Leandro; Combariza Cruz, Ernesto
    A partir de la simulación de una secuencia de aminoácidos utilizando la función escalera del diablo en su cuarta iteración, obtenida de la integración del polvo de cantor, se realizó la transformada wavelet continua en un principio y luego discreta hasta la resolución cinco. Con estos resultados se hizo análisis de multifractalidad, obteniendo que posee factores bioinformáticos.
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    Bioinformática multifractal : Una propuesta hacia la interpretación no-lineal del genoma.
    (2015-05-11) Moreno, Pedro A.
    El primer borrador de la secuencia completa del genoma humano (GH) se publicó en el año 2001 por parte de dos consorcios competidores. Desde entonces, varias características estructurales y funcionales de la organización del GH han sido reveladas. Hoy en día, más de 2000 genomas humanos han sido secuenciados y todos estos hallazgos están impactando fuertemente en la academia y la salud pública. A pesar de esto, un gran cuello de botella llamado la interpretación del genoma persiste; esto es, la falta de una teoría que integre y explique el complejo rompecabezas de características codificantes y no codificantes que componen el GH como un todo. Diez años después de secuenciado el GH, dos trabajos recientes, abordados dentro del formalismo multifractal permiten proponer una teoría no-lineal que ayuda a interpretar la variación estructural y funcional de la información genética de los genomas. El presente artículo de revisión trata acerca de este novedoso enfoque, denominado: “Bioinformática multifractal”. Abstract The first draft of the human genome (HG) sequence was published in 2001 by two competing consortia. Since then, several structural and functional characteristics for the HG organization have been revealed. Today, more than 2.000 HG have been sequenced and these findings are impacting strongly on the academy and public health. Despite all this, a major bottleneck, called the genome interpretation persists. That is, the lack of a theory that explains the complex puzzles of coding and non-coding features that compose the HG as a whole. Ten years after the HG sequenced, two recent studies, discussed in the multifractal formalism allow proposing a nonlinear theory that helps interpret the structural and functional variation of the genetic information of the genomes. The present review article discusses this new approach, called: “Multifractal bioinformatics”.
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    Breve historia de la bioinformática.
    (2013-07-12) Franco, María Liliana; Cediel, Juan Fernando; Payán, César
    La bioinformática es el resultado de la unión indisoluble entre las tecnologías informáticas y las ciencias biológicas. Fue concebida en principio para resolver interrogantes como los siguientes: ¿cómo almacenar y organizar secuencias de ADN? ¿Cómo hallar intrones y exones en secuencias de ADN genómico? ¿Cuáles son las condiciones necesarias para la transcripción de un determinado gen? ¿Cómo conocer más acerca de la estructura de una proteína? ¿Cómo comparar secuencias de proteínas o predecir su estructura? En esta era postgenómica, la adquisición de nuevas y mejores herramientas computacionales ha hecho posible que la bioinformática se convierta en pieza clave para aplicaciones como filtro genético, diagnóstico molecular, hallazgo de nuevos fármacos y mejoramiento genético de cultivos. Bioinformatics appears as the result of the indissoluble marriage between informatics technology and life sciences. Although it was conceived in principle to resolve questions such as the following: How to store and organize DNA sequences? How to find introns and exons in genomic DNA sequences? What conditions are required for the transcription of a specific gene? How learn more about the structure of a protein? How does it compare sequences of proteins or predict their structures?, currently the acquisition of new and improved computational tools has made it possible that bioinformatics will be key piece in applications such as genetic screening, molecular diagnosis, drug discovery and crop genetic improvement.
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    Caracterización de variantes genómicas asociadas a cardiopatía congénita en pacientes de la ciudad de Cali
    (Universidad del Valle, 2023) Grueso Cerón, Angie Lizeth; Satizabal Soto, José Maria; Arturo Terranova, Daniela
    Resumen Las cardiopatías congénitas, corresponden a errores durante la embriogénesis generando malformaciones estructurales y funcionales. Son las malformaciones congénitas más prevalentes y causantes de la mayor morbimortalidad infantil, 8% son debidas a variantes en genes asociados al desarrollo cardíaco. Para establecer la frecuencia poblacional de variantes genómicas causantes de cardiopatías congénitas, se realizó revisión de alcance de genes prevalentes,se utilizaron resultados de secuenciación exómica completa de 320 pacientes sin sospecha de cardiopatías congénitas,se realizó caracterización, clasificación de significancia clínica, y redes de interacción génica. La revisión de alcance permitió determinar que los genes NKX2-5, TBX20, GATA4, NOTCH1, PTPN11 son los más prevalentes, las variantes de mayorfrecuencia alélica fueron c.63A>G (0,2844), c.39T>C(0,3406), c.1132A>G (0,0406), c.1669+9T>C(0,3531) y c.854-30T>C(0,0875) respectivamente; se reclasificaron clínicamente las variantes del gen NKX2-5 c.335-311_335-303del de benigna a probablemente patogénica y del gen PTPN11, c.2354-24C>T y c.854-30T>C de benignas a patogénicas. Se identificaron 17% de variantes intrónicas y 4.8% de variantes missense; las redes de interacción permitieron determinar asociaciones entre moléculas pequeñas y genes cercanos con los que se comparten funciones del desarrollo cardiaco. Este trabajo contribuye al conocimiento sobre la frecuencia con la que las variantes genómicas asociadas a cardiopatías congénitas están presentes en la población, generando una herramienta para un diagnóstico temprano, un tratamiento precoz, disminuyendo así la morbimortalidad, con miras a un futuro tamizaje neonatal molecular universal de cardiopatías congénitas
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    PublicaciónAcceso abierto
    Characterizing viruses mimicry mechanisms with protein-protein interactions and short linear motifs
    (Universidad del Valle, 2016) Becerra Sandoval, Andrés; Moreno Tovar, Pedro Antonio; Buchelli Guerrero, Victor A.
    Los virus son parásitos intracelulares obligados que predominan en todos los dominios de la vida. Las infecciones virales causan enfermedades y muertes a seres humanos y a organismos que sirven de alimento como plantas y ganado. Los cortos genomas virales codifican mecanismos de subversión de las células hospederas. Estos mecanismos están basados en interacciones proteína-proteína entre virus y hospedero. La disminución de los costos de la secuenciación de nueva generación ha impulsado un crecimiento exponencial del número de genomas virales en las bases de datos bioinformáticas. En contraste, el costo de las técnicas experimentales para la determinación de interacciones proteína-proteína entre virus y hospedero no está descendiendo a la misma velocidad. Aunque el número de interacciones proteína-proteína entre virus y hospedero ha crecido en las bases de datos, todavía es bajo para analizar los mecanismos de subversión viral con enfoques de biología de sistemas. Hay una necesidad de métodos computacionales de predicción de interacciones proteína-proteína entre virus y hospedero. Sin embargo, el número de estructuras 3D de proteínas virales y de hospederos es muy pequeño para realizar la predicción con métodos estructurales. La predicción de interacciones proteína-proteína entre virus y hospedero ha sido realizada principalmente con clasificadores basados en aprendizaje automático. No obstante, los clasificadores desarrollados no revelan en alto nivel por qué se infirieron las interacciones y son sensitivos a la calidad del conjunto de datos de aprendizaje. Para interacciones proteína-proteína entre virus y hospedero todavía no hay un conjunto de datos de validación de alta calidad. Esta tesis trata sobre la predicción de interacciones proteína-proteína entre virus y hospedero mediadas por motivos lineales cortos. Estas interacciones predominan más que las interacciones dominio-dominio entre virus y hospedero; además son usadas por varios virus. La inferencia de este tipo de interacciones se sustenta en hipótesis biológicas como la conservación de los motivos y su localización en regiones proteínicas desordenadas. El resultado de ésta tesis es un método y una plataforma computacional para predecir interacciones proteína-proteína entre virus y hospederos mediadas por motivos lineales. Las interacciones candidatas obtenidas son usadas para estudiar un subsistema particular humano, las proteínas que hacen síntesis de proteínas. Sin embargo, los métodos desarrollados pueden ser usados con cualquier otro subsistema como el interferon y el de apoptosis.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Complejidad de las redes de interacción en genes asociados a preeclampsia.
    (Universidad del Valle, 2014) Rodríguez Ortiz, Alejandra; García Vallejo, Jesús Felipe
    El propósito de este estudio fue identificar genes expresados en placentas preeclámpticas por medio de la construcción de una red de expresión, utilizando valores de intensidad colectados de una plataforma de microarreglo depositada en la base de datos Gene Expression Omnibus. Se caracterizó la cromatina asociada a estos genes, realizando un paseo cromosómico en ventanas de 100Kpb alrededor de cada gen, empleando recursos del Genome Browser y de la base de datos National Center of Biotechnology Information. Se encontró Ominancia de las secuencias Alu, MIR, SINE y LINE, sin embargo no se encontraron diferencias significativas al comparar las regiones upstream y downstream de cada gen. La red mostró a los genes EBI3, ENG, PVRL4, TGFß1, INHBA, FSTL3, HTRA1 y KRT19, como expresados altamente en placenta preeclámptica. Las categorías ontológicas de la red corroboraron la asociación de estos genes con Preeclampsia, sin embargo, estudios posteriores donde se determinen las causas exactas de estas altas expresiones en placentas preeclámpticas son requeridos.
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    Conformational folding status and folding levels based on global protein properties a computacional approach [recurso electrónico]
    (2019-11-05) Garreta Unigarro, Luis Ernesto; Tischer, Irene
    Proteins during the folding process undergo many events that continuously modify their structure adjusting their structural elements, and so altering their physical properties. These events are hard to observe by experimental methods, but computer simulations can generate valuable information about the conformational states by which proteins assume their native state. The information can be used to describe and understanding the folding process, hence, researchers in the protein folding use a single or a combination of physical properties to describe how a protein folds or what degree of folding it has. But their results differ, depending on the selected properties, the particular context, and the aimed generality. We hypothesize that folding can be described by a few features that determine how a protein folds and that are associated with the stages of folding it passes through on the way, from unfolded to folded and intermediates. The set of folding features is what we will refer to as folding status, and we propose here a computational method to combine a wide range of different physical structural and energetic properties to obtain a concise representation of a conformations folding features. Also, as the folding status is associated with the stages of folding, we propose a mechanism for determining the most plausible conformational stages assumed by a protein conformation or what we refer to as folding levels. Therefore, the objective of this thesis is to derive a computational definition of the folding status of a protein and the associated folding levels, based on physical properties of protein structures. We use protein folding pathways generated by the Probabilistic Roadmap Method that provides us with a set of very variable protein conformations. On these pathways, we apply a Principal Component Analysis to define Inherent Conformational Features that allow to describe a protein¿s folding status in a compact way. The obtained features summarize the individual properties of a protein conformation and associate with general folding characteristics of stability, compactness, and native-likeness. The features can be used to compare the conformations of a pathway or trajectory, or to compare the folding status of the conformations of different proteins. From the features, we derived the Inherent Conformational Feature Score, which condenses the three-dimensional feature status to a one-dimensional numeric value: the higher the score, the more folded is a protein conformation. The features allow to deduce folding levels and characterize their respective conformations in a computational way. Clustering our selected conformations, we obtain four well-defined groups that we associated with four main folding levels: unfolded, early intermediate, late intermediate and folded. These folding levels agree with experimentally observed folding states of proteins. And moreover, they reflect concisely the dynamic behavior of a pathway when we represent the folding process in terms of its dynamic transitions between folding levels. The process of evaluating the selected properties on a large set of conformations is computationally highly expensive. With the aim of offering our methods to researchers who do not dispose of a sophisticated computing system, we developed a distributed framework that runs on personal computers using a cloud service for communication. We added a toolkit for protein analysis to the framework that allows to execute all above stated tasks.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Contact map prediction based on cellular automata and protein folding trajectories
    (Universidad del Valle, 2019) Diaz Mariño, Nestor Milciades; Tisher, Irene
    In Structural Bioinformatics, it is necessary to know the protein¿s tertiary structure because its specific shape is central in its interaction with binding molecules. Being experimental tertiary structure determination a highly expensive process, computational protein structure prediction becomes an alternative option aimed toward cost and technical limitations reduction. In the last decade, residue-residue protein contact prediction (PCP) has taken broad consideration. Currently, PCP has become a common subtask of computational structure prediction. Residue-residue interactions can constraint the space of possible protein conformations, improving protein structure determination. Despite the recent improvements in PCP, the high rate of false positive predicted contacts hinders the applicability of existing PCP tools. To reduce the false positive rate in PCP, we developed a novel approach based on celular automata (CAs), which determines residue-residue contacts that are likely to be actual contacts. Our approach exploits the local interactions found in protein contact maps and the iterative refinement provided by CAs. Our CAs were identified using a parallel genetic algorithm which used for training the PSICOV data set (150 proteins). To benchmark our approach, we used the CASP12 data set (Critical Assessment of Techniques for Structure Prediction, year 2016). Our best CA outperformed the ten PCP tools compared in the benchmark. However, a more detailed analysis using non-parametric Friedman¿s statistical test revealed that our tool does not excel the performance of prominent PCP tools such as MetaPSICOV and RaptorX-Contact. Although our CA-based approach for PCP was successful, the precision for long-range contacts (sequence separation > 24 amino acids) was hard to improve. To enrich local interactions, we proposed a multiclass contact map representation that can improve long-range PCP. Our multiclass contact map was obtained using a large-scale comparison of decision trees. The next step to follow is to reformulate our CA-based approach to incorporate multiclass contacts and repeat the overall process to obtain a new PCP tool
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    PublicaciónAcceso abierto
    Genómica de poblaciones colombianas: ancestralidad y adaptación
    (Universidad de Valle, 2016) Valderrama Aguirre, Augusto Elías; Jordán, King
    El término "intercambio colombino" se refiere a la transferencia masiva de vida entre la los hemisferios afro-euro-asiático y americano que fue precipitada por la llegada de Cristobal Colón al denominado nuevo mundo. Aunque se ha aceptado como una oportunidad para la creación de nuevos genomas humanos, que han sido moldeados por una rápida evolución adaptativa, el efecto de este intercambio en los genomas humanos actuales de los colombianos no ha sido explorado en toda su extensión. El objetivo de esta tesis de doctorado es conocer cuál es el efecto del intercambio colombino en la configuración actual de ancestralidad de los genomas de los colombianos y que implicaciones podría tener en la adaptación al medio de las poblaciones actuales. La hipótesis es que el proceso de evolución del genoma humano, estimulado por el intercambio colombino, se basó en un fenómeno de introgresión selectiva parcial de haplotipos a partir de poblaciones ancestrales, muchos de las cuales tenían utilidades adaptativas pre-evolucionadas. Metodología: Con base en datos denominados como de alcance genómico (genome widei se realizaron análisis comparativos de genomas de poblaciones ancestrales putativas con genomas de poblaciones mestizadas modernas. Se analizaron dos poblaciones humanas de Colombia, una proveniente de la ciudad de Medellín (eurodescendiente) y otra de la ciudad de Quibdó (afrodescendiente). Adicionalmente, se le realizó un análisis de enriquecimiento ancestral a los genomas de Medellín, con el cuál se identificaron loci con contribuciones ancestrales, a los cuales se les realizó un análisis funcional. Se determinó la variabilidad genética y los haplotipos de genoma uniparentales, mtADN (línea materna) y Y-DNA (línea paterna). Resultados: Se encontraron haplotipos con ancestralidades específicas que existen en frecuencias más altas en las poblaciones mestizadas de lo que se puede esperar por casualidad, un fenómeno muy similar a la introgresión. Los genomas colombianos de Medellín mostraron que su componente principal de ascendencia es europeo, seguido de nativo americano y africano. Algunos genes y cascadas de reacciones relacionadas con el funcionamiento del sistema inmune adaptativo e innato estaban particularmente sobrerrepresentadas entre los segmentos con ancestralidad enriquecida; así como genes implicados en la adaptación al medio como aquellos relacionados con la pigmentación de la piel (SCL4A5) y glándulas cutáneas (EDAR). La población del Chocó también mostró una mezcla genética triple pero predominantemente africana con contribuciones europeas y nativas americanas. En ambas poblaciones se encontró un exceso de ancestralidad europea en el linaje paterno y, por el contrario, un exceso de nativo americano en el linaje materno. Conclusiones: El mestizaje genético de los colombianos es el de mayor extensión en los países de Latinoamérica. El mestizaje genético específico de sexo demuestra claramente que el linaje paterno europeo fue dominante en la población analizada. Se demostró que algunos loci poseen patrones de ancestralidad específica y que han sido retenidos de forma diferencial en la población colombiana moderna en función de su utilidad en el entorno del llamado Nuevo Mundo. Los resultados sugieren que la población del Chocó posee una profunda diversidad genética humana. Finalmente, los hallazgos permiten subrayar la importancia del papel de la introgresión como fuente de alelos de adaptación y como motor de cambio evolutivo; además, pone de relieve el papel del mestizaje como facilitador de la rápida evolución humana.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Implementación de una arquitectura web para la ejecución de flujos de trabajo en bioinformática.
    (2011-10-13) Barraza, Fernando; Salazar, Gustavo; Cuesta Astroz, Yesid; Restrepo, Oscar E.
    Con el advenimiento de las tecnologías para la generación masiva de datos de secuencias, en la bioinformática ha surgido recientemente la necesidad de automatizar la ejecución de las herramientas utilizadas para analizar e integrar la gran cantidad de información que es objeto de estudio por parte de sus usuarios. En este campo, una de las aproximaciones es la utilización de sistemas de flujos de trabajo. Al respecto, este trabajo analiza las características particulares de dichos flujos de trabajo, su función y su interrelación con los demás componentes de una plataforma de análisis bioinformático. Como resultado del análisis, se presenta una propuesta de arquitectura de software de una herramienta web que permite la extensión funcional de diferentes sistemas de flujos de trabajo. Al final, se presentan los resultados de la implementación de un prototipo de software de la herramienta y la ejecución de una prueba de concepto en un caso real.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Metodología y algoritmo para la construcción de una matriz de sustitución generalizada para alfabetos arbitrarios que describen secuencias biológicas
    (Universidad del Valle, 2015) Gonzalez Muñoz, Yerminson Doney; Tischer, Irene
    En este documento se presenta una propuesta para desarrollar e implementar una metodología para la construcción de una matriz de sustitución generalizada para alfabetos arbitrarios que describen secuencias biológicas. El desarrollo de esta propuesta se realiza mediante el seguimiento de un conjunto de pasos que van desde el entendimiento conceptual del problema, el desarrollo de la metodología, y la implementación de los algoritmos correspondientes que permitan la construcción de una matriz de sustitución generalizada, la cual se utilizará en un algoritmo de alineamiento que sirva para probar algunos casos de estudio. A partir de la base de datos BLOCKS se obtuvieron nuevas bases de datos que representan tuplas y tripletas formadas a partir de las secuencias de proteínas pertenecientes a cada uno de los bloques. Mediante el uso del algoritmo BLOSUM se obtuvieron matrices de sustitución generalizadas mostrando así que es posible desarrollar una metodología y construirlas mientras se tenga claridad sobre el alfabeto que se va a utilizar.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Modelo de clasificación de promotores basado en redes neuronales artificiales
    (Universidad del Valle, 2010) Bustamante Muñoz, Santiago; Bedoya Leyva, Oscar Fernando
    Actualmente para la predicción de señales promotoras se usan diferentes métodos computacionales que utilizan como estrategia de predicción métodos intrínsecos probabilísticos tales como secuencias consenso, matrices de score o de puntuación y modelos ocultos de Markov; y métodos intrínsecos como redes neuronales artificiales (RNA), árboles de decisión y estrategias integradoras. No obstante, estos métodos computacionales tienen exactitudes que aún se pueden mejorar causando que no exista consenso entre ellas. Este proyecto plantea el desarrollo de dos modelos de predicción de señales promotoras utilizando como estrategia el uso de redes neuronales artificiales con el propósito de evaluar y comparar dichos modelos. En el primer modelo se emplea la estrategia de utilizar como valores de entrada para la RNA resultados obtenidos por diferentes modelos ocultos de Markov. En el segundo modelo de RNA se emplea la estrategia que utiliza como valores de entrada los resultados obtenidos por otras RNAs de predicción de secuencias de caja consenso ya conocidas. Para este proyecto los modelos propuestos están enfocados sólo a la predicción de promotores reconocidos por el ARN polimerasa tipo II o B de las especies Rattus norvegicus y Mus musculus. Los resultados de las pruebas realizadas indican que los modelos propuestos alcanzan un sensitividad hasta del 74.54% y una especificidad del 82.72% superando a muchos de los predictores de promotores existentes.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Obesidad y niveles de leptina en mujeres embarazadas, en el posparto, en sus hijos y análisis bio-informático de genes asociados a obesidad.
    (Universidad de Valle, 2015) Echandía Alvarez, Carlos Armando; Sánchez Gómez, Adalberto; García Vallejo, Jesús Felipe
    Introducción. La obesidad es una enfermedad inflamatoria crónica, una pandemia y factor de riesgo para enfermedades metabólicas como la diabetes mellitus, hipertensión arterial, síndrome metabólico y muchos tipos de cáncer. Objetivo. Determinar la relación entre obesidad y los niveles de leptina en un grupo de madres durante el embarazo, en el postparto y en sus hijos e identificar in Silico la expresión e interacción de otros genes asociados con esidad, expresados en el tejido adiposo humano. Metodología. Se evaluaron 74 binomios madre hijo, provenientes de un ensayo clínico. Se tomó información del binomio durante el embarazo y nacimiento, se realizaron mediciones antropométricas y niveles de leptina a los 21 meses posparto. Se realizó un análisis Bio-informático de genes asociados con obesidad, se creó una red de interacción y expresión de genes con el programa Cytoscape 3.2, un mapa de expresión y un paseo cromosómico. Resultados y conclusiones. Las mujeres que ingresaron a las 14,5 ± 2,1 semanas de gestación con sobrepeso u obesidad (los mayores IMC), permanecieron así a las 32 semanas y a los 21 meses postparto y se correlacionaron con mayores IMC y CC en los hijos a los 21 meses de vida. Se encontró una correlación significativa, entre el índice de masa y los niveles de leptina, durante el embarazo, a los 21 meses postparto y en sus hijos. Las variables que mejor predijeron un estado de sobrepeso/obesidad en las madres a los 21 meses de postparto, fueron los niveles de leptina y el porcentaje de grasa a las 14,5 semanas y el Índice de Masa a las 32 semanas. En el estudio in Silico, se encontró que el gen con el mayor número de interacciones proteicas fue el factor de transcripción NRF1, siendo a su vez, el centro del nodo más grande encontrado en la red. En la tres personas obesas, la co-expresión de genes fue diferente a las no obesas: la IL6 junto con el gen KCMF1, estuvieron sobre-expresados y la interacción física que más peso tuvo en la red, fue entre la IL6 y su receptor. Se resalta a la IL6, como un potencial biomarcador para el diagnóstico clínico de obesidad, debido a su expresión diferencial y estar asociada con el estado de inflamación crónica presente en la obesidad.