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Relación de adenovirus 36 con la obesidad, expresión de genes (c/ebpB y hif-1A) y la morfologia del tejido adiposo.

JORGE BARRERA ALCOCER (2021, [Tesis de doctorado])

Introducción: Al origen infeccioso de la obesidad se le conoce como ¿infectobesidad¿. Los primeros estudios realizados en modelos animales, como pollos, ratones y primates no humanos, asociaron la presencia de anticuerpos contra HAd36 con el desarrollo de la obesidad y la ganancia de peso, de igual manera los ensayos realizados en preadipocitos (3T3-L1) y células madre adiposas humanas (hASCc) han demostrado que HAd36 se asocia con la expresión de genes implicados en la diferenciación celular y el metabolismo de lípidos. Los estudios realizados para identificar el DNA viral en tejido adiposo son pocos y los resultados inconsistentes. Objetivo: Analizar la presencia del DNA de HAd36 en biopsias de tejido adiposo subcutáneo y su relación con la obesidad, cambios morfológicos de los adipocitos y la expresión de genes adipogénicos y de metabolismo celular. Materiales y Métodos: Se recolectaron un total de 52 biopsias de tejido adiposo subcutáneo de mujeres sometidas a liposucción y/o lipectomia. Se realizó una evaluación antropométrica y clínico-bioquímica. La identificación del DNA de HAd36 se realizó por PCR convencional, la expresión de los genes C/EBPB, HIF-1A y ¿-actina se determinó utilizando sondas TaqMan. La morfología celular se analizó en secciones de tejido adiposo teñidas con H&E, la estimación del número y tamaño de las células se realizó con el software Image J Fiji. Resultados: Se identificó el DNA de HAd36 en 16 muestras de tejido adiposo subcutáneo (31%). La presencia del DNA viral no se asoció con los parámetros antropométricos o metabólicos, tampoco con cambios en la morfología del tejido adiposo. Los niveles de expresión de mRNA para C/EBPB y HIF-1A no mostraron diferencias significativas entre las muestras positivas y negativas al DNA viral (p>0.05). Conclusión: El DNA de HAd36 puede estar presente en el tejido adiposo subcutáneo, pero la presencia del DNA viral no se encontró relacionado con los cambios morfológicos en este tejido, ni con la expresión de genes como C/EBPB y HIF-1A.

BIOLOGÍA Y QUÍMICA CIENCIAS DE LA VIDA GENÉTICA GENÉTICA CLÍNICA

Using an incomplete block design to allocate lines to environments improves sparse genome-based prediction in plant breeding

Osval Antonio Montesinos-Lopez ABELARDO MONTESINOS LOPEZ RICARDO ACOSTA DIAZ Rajeev Varshney Jose Crossa ALISON BENTLEY (2022, [Artículo])

Genomic selection (GS) is a predictive methodology that trains statistical machine-learning models with a reference population that is used to perform genome-enabled predictions of new lines. In plant breeding, it has the potential to increase the speed and reduce the cost of selection. However, to optimize resources, sparse testing methods have been proposed. A common approach is to guarantee a proportion of nonoverlapping and overlapping lines allocated randomly in locations, that is, lines appearing in some locations but not in all. In this study we propose using incomplete block designs (IBD), principally, for the allocation of lines to locations in such a way that not all lines are observed in all locations. We compare this allocation with a random allocation of lines to locations guaranteeing that the lines are allocated to

the same number of locations as under the IBD design. We implemented this benchmarking on several crop data sets under the Bayesian genomic best linear unbiased predictor (GBLUP) model, finding that allocation under the principle of IBD outperformed random allocation by between 1.4% and 26.5% across locations, traits, and data sets in terms of mean square error. Although a wide range of performance improvements were observed, our results provide evidence that using IBD for the allocation of lines to locations can help improve predictive performance compared with random allocation. This has the potential to be applied to large-scale plant breeding programs.

CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA Bayes Theorem Genome Inflammatory Bowel Diseases Models, Genetic Plant Breeding