En la era del “Big Data”, la posibilidad de compartir, procesar y almacenar grandes cantidades de información resulta imprescindible en todos los ámbitos de la actividad humana. La investigación científica no está exenta de esta imposición técnica. Por otro lado, las técnicas espectroscópicas permiten a los científicos observar la estructura de la materia desde pequeñas moléculas a grandes biopolímeros como proteínas o ácidos nucleicos. Estas técnicas espectroscópicas proporcionan información con resolución atómica de dichos sistemas moleculares. Una de estas técnicas avanzadas es la Resonancia Magnética Nuclear, que utiliza las propiedades magnéticas de los núcleos para obtener valiosa información de los sistemas moleculares de distinta complejidad, desde moléculas biológicas a sintéticas. Los avances tecnológicos han permitido que la adquisición de estos datos espectroscópicos sea cada vez más rápida y precisa, lo que está generando gran cantidad de información que debe ser procesada y almacenada para su posterior análisis o distribución entre la comunidad científica. En todo este proceso, el espacio de memoria necesario debe ser optimizado y ahorrado. Lamentablemente, algunos de estos datos espectroscópicos presentan un alto porcentaje de ruido (>90%) que no contiene información útil pero ocupa espacio de memoria. Esto es especialmente crítico en estudios de metabolómica, donde se han de procesar y analizar una cantidad enorme de muestras y, por lo tanto, datos espectroscópicos. Esto provoca que en muchas ocasiones el componente predominante en estos datos sea en realidad el ruido carente de información.

En una investigación realizada en colaboración entre el IDAEA y el IQAC (ambos centros del CSIC en Barcelona) se ha desarrollado un procedimiento (denominado VOI del inglés Variables-Of-Interest) que permite limpiar estos datos espectroscópicos del ruido, manteniendo la resolución espectral y por tanto la información de interés. Esto reduce enormemente la memoria necesaria para almacenar y procesar esta información. Además, la eliminación del ruido evita que éste tenga un peso importante en el análisis e interpretación de los resultados. Esta investigación se ha publicado recientemente en la revista Chemical Communications (Puig-Castellví et al. Chem. Commun.2018, 54, 3090, DOI: 10.1039/c7cc09891j)y ha sido seleccionada para la portada interna del último número. En palabras del Investigador del IQAC Ignacio Alfonso “La capacidad de nuestro método está perfectamente ilustrada en la imagen que hemos propuesto para la portada, en la que un cortacésped elimina el ruido sobrante de un espectro bidimensional de RMN. Es un símil de la vida cotidiana que ayuda a entender lo que el método realmente hace a nivel matemático”. Los investigadores han aplicado el VOI a diferentes tipos de experimentos multidimensionales de RMN de diversas muestras complejas, desde metabolitos a proteínas, e incluso extractos de levadura. El método es especialmente útil para estudios de metabolómica, como los propios investigadores resaltan y demuestran en el trabajo.



Puig-Castellví F, Pérez Y, Piña B, Tauler R, Alfonso I. Compression of multidimensional NMR spectra allows a faster and more accurate analysis of complex samples. Chem. Commun. (Camb). 2018, 54, 3090-3093. doi: 10.1039/c7cc09891j.

Fuente: Institute for Advanced Chemistry of Catalonia - IQAC-CSIC

http://pubs.rsc.org/en/content/articlehtml/2018/cc/c7cc09891j
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