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¿Cómo leo un logotipo de secuencia?

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Estoy viendo un artículo que usa varios logotipos de secuencia para ilustrar la secuencia de consenso de ciertos sitios.

Aquí está el más importante de los logotipos de secuencia que me interesan:

Las explicaciones que encontré sobre el significado exacto de esta visualización eran bastante abstractas y matemáticas. Entiendo que la altura de la pila de cartas indica de alguna manera cuán fuertemente conservada está esa posición, pero tengo algunas dificultades para juzgar los valores absolutos.

¿Cuándo se considera que las posiciones se conservan significativamente? El artículo de donde provienen estos datos menciona las posiciones 5 y 6 como características de la secuencia de consenso, lo cual no es realmente obvio para mí en este gráfico.

¿Cómo interpreto el valor absoluto en el eje y? ¿Qué significa realmente si la posición 16 tiene alrededor de 0,6 bits de información?

No me interesa tanto un tratamiento matemático exacto, sino una guía general sobre cómo leer estos gráficos y cómo interpretarlos en la práctica.


En Wikipedia se ofrece una descripción muy clara.

El punto de partida es una alineación para la región bajo investigación.

A. Básicamente, para obtener la altura de la pila de letras para cada posición, uno tiene que calcular el grado de certeza sobre el residuo (= grado de conservación) en esta posición en las secuencias que pertenecen a esta clase. Explicaré lo que significa:

El parámetro clave en este contexto es información. 1 bit de información puede entenderse como la cantidad de "conocimiento" que obtiene al recibir una respuesta a una pregunta de sí o no.

Digamos que tenemos proporciones iguales de las cuatro bases en una determinada posición en un conjunto de secuencias de ADN. Para "adivinar" una base en esta posición en alguna secuencia, tenemos que hacer dos preguntas binarias. Por ejemplo: "¿es pirimidina?" Si la respuesta es "sí", preguntamos "¿es la 'T'?" De lo contrario: "¿es G?". Entonces, cuando las frecuencias son iguales, podemos obtener 2 bits de información de una observación de una base en esta posición en una secuencia.

Si las frecuencias están distorsionadas, ya tenemos algunas ideas sobre las bases al llegar a una observación individual. Si ya sabemos, digamos, que solo tenemos G y A en esta posición con una proporción de 1: 1, podemos preguntar "¿es G?", Por lo que obtenemos claramente 1 bit. Cuando las razones no son pares (o cuando el número de estados alternativos no es 2norte), la analogía con las preguntas se vuelve mucho menos clara y tenemos que recurrir a la fórmula muy simple de la entropía de Shannon. La intuición y la breve inspección de esta fórmula le traerían la idea de que cuando las proporciones de los residuos están sesgadas, siempre tenemos menos información que para el caso de frecuencias iguales (2 en el caso del ADN).

Ahora, para estimar el "grado de certeza", simplemente calculamos la información en función de las frecuencias observadas de diferentes residuos en esta posición y lo restamos del máximo teórico (nuevamente: 2 en el caso del ADN):

certeza = máxima información posible - información real

Este valor define la altura de una pila de letras en cada posición..

los máximo El valor (2 bits) se observaría cuando siempre tenemos la misma base, porque la "información real" sería cero (no hay necesidad de hacer preguntas, "sabemos" la respuesta en cualquier caso). los mínimo (0 bits) es cuando no tenemos idea de la base. Un bit se obtendría si tuviéramos, digamos, solo dos bases igualmente frecuentes. Y, por ejemplo, se observaría el valor de 0,6 si tuviera, p. Ej. El 68,5% de las veces la misma base A y en todos los demás casos C, G o T con frecuencias iguales del 10,5%.

B. Como probablemente ya sepa: las proporciones de todas las bases alternativas se muestran como alturas relativas de letras individuales.


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¿Cómo leo un logotipo de secuencia? - biología

Herramientas bioinformáticas de Sanger / short contig

DNA Sequence Assembler es un software bioinformático único y revolucionario para

  • ensamblaje manual de secuencia de ADN
  • ensamblaje automático de secuencia de ADN
  • Análisis de la secuencia de ADN
  • conversión de formato de archivo por lotes (SCF, ABI, FASTA, SEQ, TXT, GBK)
  • detección de mutaciones


Permite una rápida inspección de la secuencia de ADN:

  • Muestre el contenido de la muestra mientras navega por sus carpetas
  • Resaltar regiones de baja calidad
  • Recorte manual o automáticamente los extremos de baja calidad (lote)
  • Convertir entre varios formatos
  • Ver muestras de FASTA, SEQ, TXT, SCF, ABI, AB, AB !, AB1
  • Ver propiedades de muestra y estadísticas de amplificador
  • Mostrar puntuaciones de confianza

El desreplicador de biblioteca de clones simplifica la desreplicación de todas las bibliotecas de secuencias de tipo (ARNr 16S, ARNr 18S, ARNr 23S, ARNr 28S, proteínas funcionales y estructurales) y prepara las secuencias sin procesar para análisis posteriores o ensamblaje de contig. El desreplicador de biblioteca de clones clasifica todas las secuencias de ADN únicas (FASTA) que pertenecen a sus bibliotecas de clones, moviéndolas o colocándolas en la carpeta especificada.

Cell Counter es una herramienta gratuita que lo ayudará a contar manualmente las celdas que se muestran en la pantalla de la computadora al mostrar una cuadrícula transparente o semitransparente sobre su imagen.

Herramientas de bioinformática NextGen

Un visor, editor, filtro y conversor FastQ / SFF eficiente y fácil de usar. NextGen Workbench es el primer y único editor FastQ / SFF completo con interfaz gráfica en todo el mercado de la bioinformática. El programa puede procesar archivos FastQ / SFF enormes incluso cuando se ejecuta en una computadora modesta. Freeware

  • Eliminar muestras cortar un archivo en trozos más pequeños
  • Convierta de formato FastQ / SFF a multiFASTA
  • Clasifique las muestras por nombre, calidad media y longitud
  • Muestra información: número de muestras / lecturas, calidad media de cada muestra, longitud de la muestra, minicromatogramas, extremos recortados
  • Compacto y portátil (no requiere instalación)

Sequence Dereplicator es una herramienta de interfaz gráfica que le permite desreplicar sus secuencias Fasta a través de la agrupación de secuencias.

Avalanche Workbench es una herramienta de minería de datos de secuencia de ADN y análisis de datos visuales para biólogos.

Ofrece una interfaz gráfica visual a través de la cual puede buscar (eSearch, eLink, eSummary, eFetch) bases de datos biológicas como NCBI u obtener acceso visual a herramientas / servidores de procesamiento de secuencias.

Combine dos o más archivos de secuencia grandes (fasta, fsa, fast, fastq, seq, gbk, etc.).

Una herramienta que descarga e instala automáticamente la última edición de NCBI Blast + en su computadora.

Una herramienta que automatiza el proceso de descarga de NCBI BLAST DB. Descarga y descomprime automáticamente las bases de datos NCBI Blast seleccionadas del servidor FTP de NCBI.

Una herramienta que te permite crear bases de datos Blast a partir de tus propios archivos Fasta.

Esta es la versión de línea de comandos de DNA Sequence Assembler. Ahora puede aprovechar el poder y la precisión de DNA Baser a un nuevo nivel realizando un ensamblaje de secuencia personalizado a partir de sus propios scripts.

BaserConsole.exe ^
/ InputFolder = & quotc: samples & quot ^
/FileType='*.scf '^
/ OutputFolder = & quotc: samples out & quot ^

La hibridación in situ de genes y ARNm se basa más a menudo en sondas polinucleotídicas.

Recientemente desarrollamos un concepto y software (PolyPro) para el diseño racional de mezclas de sondas de polinucleótidos para identificar genes particulares en taxones definidos. PolyPro consta de tres módulos: un extractor de taxonomía de GenBank (GTE), un diseñador de sonda de polinucleótidos (PPD) y una calculadora de parámetros de hibridación (HPC).

Convertrix es una herramienta de línea de comandos de biología molecular para convertir entre varios formatos populares de muestras de ADN. Puede recortar automáticamente las regiones que no son de confianza (bases de baja calidad) al final de las muestras. El programa no necesita manual: una interfaz gráfica está disponible para ayudarlo a generar la línea de comando.

Fecha de lanzamiento: abril de 2010

Everything to Fasta Converter convierte por lotes las muestras (SCF, ABI, FASTA, multiFasta, GBK, multiGBK, SEQ, TXT) al formato FASTA. Los archivos de proteína FASTA también son compatibles.

El convertidor de GenBank a FASTA es una herramienta gratuita de biología molecular que puede convertir el formato de archivo GenBank (gb / gbk) al formato FASTA.

Contador de nucleótidos de ADN es una herramienta gratuita que muestra las proporciones entre los nucleótidos (A, C, G, T, CG, AT) en una secuencia de ADN. Compacta y fácil de usar.

Nuestras herramientas de software de bioinformática se pueden instalar en cualquier computadora con Windows y funcionan correctamente, INCLUSO SI NO TIENE DERECHOS DE ADMINISTRADOR. En este caso, simplemente instale el programa en otro lugar que no sea Archivos de programa, por ejemplo, en una carpeta donde tenga permisos de escritura como 'c: MyPersonalFolder', 'Escritorio' o 'Mis documentos'.

Nuestras herramientas de software son realmente pequeñas, por lo que puede copiarlas fácilmente en un disquete o en una memoria USB y llevarlas con usted o enviárselas a sus colegas por correo electrónico.


Se recomienda biología y química de nivel secundario. Se requiere un deseo de aprender.

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Sobre este curso

Lea completamente para comprender la opción de certificado verificado. Únase al profesor Eric Lander y al equipo de biología de MITx en una emocionante experiencia de aprendizaje disponible gratis para todos los alumnos inscritos. Los materiales del curso de introducción a la biología 7.00x están disponibles para su exploración y finalización registrándose como auditor o aprendiz verificado, incluidos videos, conjuntos de problemas interactivos y exámenes. Le recomendamos encarecidamente que trabaje a través de las actividades, hacia el objetivo de aprender biología. Hemos optimizado la configuración del curso para el aprendizaje: retroalimentación instantánea después de intentar problemas y todo el contenido disponible en todo momento para el progreso a su propio ritmo. Recibe comentarios sobre la exactitud de las respuestas, pero los envíos de problemas no cuentan para la calificación de un certificado. En cambio, ofrecemos un medio completo y sólido de certificar a los estudiantes de edX en su dominio del contenido introductorio de biología de MITx, a través de un examen de competencia de introducción a la biología de MITx 7.00x. Esta desafiante opción está disponible solamente para aquellos que se registren para la pista de certificado verificado, y la finalización satisfactoria de este examen es la única evaluación que cuenta para obtener un certificado. Recomendamos encarecidamente prepararse para la certificación del examen de competencia utilizando los materiales del curso actual y los problemas de MIT OpenCourseWare. El examen de competencia se ofrece en la última semana de cada curso.

7.00x es un curso de biología de nivel introductorio organizado por el profesor Eric Lander, quien fue uno de los líderes del Proyecto Genoma Humano. El contenido del curso refleja los temas enseñados en los cursos de introducción a la biología del MIT y en muchos cursos de biología en todo el mundo. Como alumno, primero se centrará en la estructura y función de macromoléculas como el ADN, el ARN y las proteínas. Descubrirás cómo los cambios en la estructura de algunas de estas macromoléculas alteran sus funciones y cuáles son las implicaciones de tales cambios en la salud humana. A medida que continúe en el curso, aplicará una comprensión de la herencia y el flujo de información dentro de las células a la salud y las enfermedades humanas y aprenderá sobre las técnicas de biología molecular y su potencial para impactar nuestro mundo cambiante. Después de completar este curso, tendrá una base en biología que le permitirá comprender la notable revolución médica que está ocurriendo en la actualidad.

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Lección de secuenciación

La secuenciación es una de las muchas habilidades que contribuye a la capacidad de los estudiantes para comprender lo que leen. La secuenciación se refiere a la identificación de los componentes de una historia, como el comienzo, el medio y el final, y también a la capacidad de volver a contar los eventos dentro de un texto dado en el orden en que ocurrieron.

La capacidad de secuenciar eventos en un texto es una estrategia clave de comprensión, especialmente para textos narrativos. Encontrar el significado de un texto depende de la capacidad para comprender y ubicar los detalles, la secuencia de eventos, dentro de un contexto más amplio: el principio, el medio y el final de una historia. El orden de los eventos en una historia, junto con la conexión de palabras como Érase una vez, luego, después, después, y en el final, son buenos ejemplos de características textuales, cuya comprensión le brinda al lector una forma de integrar las partes individuales de la historia en su marco más amplio y, por lo tanto, comprender el propósito del autor.

¿Por qué es importante?

A medida que los estudiantes escuchan o leen un texto, les será mejor si pueden comprender la información tal como se presenta y luego recordarla en un momento posterior. Los lectores principiantes y aquellos que no han tenido muchas oportunidades de trabajar en sus habilidades de secuenciación tienden a volver a contar una historia comenzando por el final, ya que es la parte que leyeron o escucharon más recientemente. Incluso los lectores más experimentados pueden volver a contar una historia centrándose principalmente en las secciones que les resultaron más atractivas en lugar de dar una imagen más completa de los eventos que ocurrieron. (Fox y Allen, 1983)

La práctica de la secuenciación ayuda a remediar estos dos problemas y hace que este aspecto de la comprensión de lectura sea una segunda naturaleza. Si se anima a los estudiantes a identificar las partes de una historia, por ejemplo, estarán en mejores condiciones de volver a contarla a otra persona, ya que es una tarea más manejable pensar en una historia en partes: el principio, el medio y el final. en lugar de intentar recordarlo como un gran trozo. Las actividades de secuenciación también brindan una oportunidad para que los estudiantes examinen la estructura del texto y la historia, lo que, a su vez, fortalece sus habilidades de escritura.

¿Cómo puedes hacer que suceda?

La secuenciación es una habilidad que se puede incorporar a cualquier área temática, pero a menudo se asocia con la enseñanza de lectores tempranos. Al seleccionar un texto para una actividad de secuenciación, comience con una pieza que contenga eventos distintos, que tenga un comienzo, un desarrollo y un final claros y que se preste a ser contado nuevamente. Los ejemplos familiares de tales historias incluyen cuentos de hadas y fábulas.

Existe una variedad de formas para ayudar a los estudiantes a perfeccionar sus habilidades de secuenciación. A continuación se presentan algunas ideas para practicar la secuenciación en el contexto de una historia que se lee en voz alta o durante la lectura independiente.

Leer en voz alta

Antes de leer una historia en voz alta, recuerde a los estudiantes que trabajarán en sus habilidades de secuenciación. Dependiendo de su lección, podría decir: "Mientras leemos, pensemos en lo que sucede durante el principio, la mitad y el final de la historia" o "Después de que terminemos de leer, intentaremos volver a contar la historia. "

Mientras lee, haga una pausa con frecuencia para pedirles a los estudiantes que identifiquen los eventos de la historia y animarlos a pensar en cuándo el comienzo da paso al medio y las transiciones intermedias al final.

Una vez que haya leído la historia, haga listas con los estudiantes sobre los eventos que ocurrieron, tratando de organizarlos secuencialmente. Las tiras de frases funcionan bien para este tipo de actividad, ya que los eventos pueden escribirse en tiras individuales y luego reorganizarse según sea necesario para poner los eventos en el orden correcto. Permita que los estudiantes usen estas listas o tiras como recordatorios mientras vuelven a contar la historia representándola con títeres, por ejemplo.

Lectura independiente

Comience recordando a los estudiantes que trabajarán en sus habilidades de secuenciación. Una estrategia que puede ser útil es darles a los estudiantes trozos de papel y lápices para que los usen mientras leen. Los estudiantes pueden escribir números de página y algunas palabras para recordarles eventos importantes de la historia. Por ejemplo, un estudiante que está leyendo Ricitos de oro y los tres osos para volver a contarlo puede anotar:

Ricitos de oro entra
Ella come la papilla
Ella rompe la silla
Se duerme
Los osos vuelven a casa

Esta lista no cuenta toda la historia, pero proporciona los elementos clave, en orden, y serviría como un buen esquema para alguien que quiera volver a contarla por sí mismo. Si este procedimiento es nuevo para los estudiantes, modele antes de pedirles que lo hagan por su cuenta, usando una historia de lectura en voz alta y registrando sus propias ideas en un estilo de pensar en voz alta para mostrarles a los estudiantes cómo hacer esto por su cuenta.

Una vez que los estudiantes hayan terminado de leer, bríndeles la oportunidad de escribir sobre las secuencias de sus historias en un diario de lectura, para discutir sus historias con sus compañeros o para volver a contarlas a los miembros de la familia para la tarea.


¿Cómo leo un logotipo de secuencia? - biología

Los documentos originales que fueron compuestos por Beethoven contienen la información que eventualmente producirá música. Sin embargo, para que más de una persona pueda tocar a la vez y para ayudar a preservar la integridad del original, se hacen copias y se distribuyen a los músicos. Después de todo, mientras se utiliza en una actuación, la partitura puede dañarse o marcarse.

La partitura contiene información en forma codificada. En el caso del piano, el código es la posición de las notas en el pentagrama. La partitura por sí sola es incapaz de producir música, y para alguien que no pueda leerla, es (para el ojo inexperto) incomprensible e imposible determinar el sonido que generará.

La partitura se puede copiar o transcribir en nuevas hojas de papel, como se mencionó anteriormente. Sin embargo, se requiere un músico capacitado y un instrumento para dar vida a la partitura y producir sonido. El músico debe traducir el código del carácter de la nota, la posición y el espaciado de un pentagrama al código de una secuencia específica y el tiempo de las pulsaciones de teclas en un piano (o cualquier otro instrumento: para una guitarra, no son las pulsaciones de teclas sino la posición de los dedos). .


Esta secuencia de pulsaciones de teclas está más cerca del sonido de la música que la partitura, pero las pulsaciones por sí solas no son suficientes para la producción del sonido. Las pulsaciones de teclas determinan cómo se comportará el instrumento y esto finalmente produce la música. El sonido depende tanto de la información aplicada por el músico, la precisión de su ejecución de esta tarea, como del estado del instrumento (por ejemplo, qué tan bien está afinado).

En resumen, el sonido que finalmente se produce fue originalmente especificado por la partitura, transcrito para que pueda ser traducido por un músico en pulsaciones de teclas en un piano, que fue el mayor determinante del sonido que hizo el instrumento. El sonido es la función última de la partitura, es la expresión de la información contenida en ella. La composición en sí tiene poca importancia hasta que se convierte en música que el público puede disfrutar.

El flujo de información biológica

Todos los pasos anteriores pueden servir como analogía de lo que se conoce como el dogma central en biología molecular. Este es el flujo de información del ADN al ARN y a la proteína. Mientras que la explicación de cómo se genera la música será fácilmente accesible para la mayoría de las personas, algunos lectores pueden no estar familiarizados con la naturaleza de estos tres tipos de moléculas (o pueden haber olvidado cualquier parte de ellas que aprendieron en la escuela secundaria).

ADN , ARN y Proteína están todos clasificados como macromoléculas o polímeros. Dejando a un lado la jerga, esto simplemente significa que son largas cadenas de bloques de construcción conectados colocados en una secuencia particular. Otras cadenas de caracteres o entidades simples colocadas en una secuencia más larga incluyen letras en las palabras del idioma inglés, o las notas en una partitura, o incluso las pulsaciones de teclas individuales que componen una interpretación musical. El ADN y el ARN son químicamente similares y ambos se construyen a partir de un simple alfabeto o código de 4 componentes químicos conocidos como nucleótidos (Comparten tres de los mismos nucleótidos, que se abrevian A, C y G. Se diferencian en el último carácter: una T en el ADN es equivalente a una U en el ARN. La distinción entre estas sustancias químicas está fuera del alcance de este artículo. ). Las moléculas de proteína se construyen a partir de un gran alfabeto de veinte componentes químicos diferentes conocidos como aminoácidos.


El ADN es similar a la copia original de Beethoven de una actuación. Es el material genético, y la información que contiene se conserva para las generaciones futuras (se copia en nuevas moléculas con alta fidelidad y precisión, del mismo modo que se tendría cuidado al hacer una copia de una obra original de Beethoven). Todos los organismos vivos (excepto algunos virus, que posiblemente no son vivos) utilizan el ADN para almacenar información para todas las tareas que ocurren durante su vida. Esto generalmente se conoce como el cromosoma, y es similar a un libro completo de partituras, que contiene partes de varios instrumentos diferentes para tocar juntos.

La información en el ADN es transcrito en ARN antes de que se utilice, de la misma manera que la copia original de una obra de Beethoven (o cualquier otra copia maestra) no se proporciona directamente al músico. La información del ADN (la secuencia de A, C, G o T) se copia en el ARN, en la misma secuencia (sustituyendo U por T). Volveré sobre cómo se logra esto más adelante (a través de las acciones de algo llamado ARN polimerasa), pero por ahora puedes imaginar una máquina Xerox de tamaño molecular.

La información y el código en ARN, como las notas en la partitura, no cumplen ninguna función por sí mismos (existen algunas excepciones a esto que ignoraré aquí). Esta información debe ser traducido en otro código. Las notas sobre el pentagrama se convirtieron en pulsaciones de teclas debido a las acciones de un músico, y el código del ARN se traduce mediante un proceso complejo en la secuencia de aminoácidos de una proteína.

Este proceso de síntesis de proteínas dirigida por ARN, apropiadamente apodado traducción, es fundamental para toda la vida. Así como la partitura es casi inútil sin un músico y un instrumento, también lo es el material genético en el ADN y el ARN sin función a menos que pueda traducirse en proteínas. Las proteínas son, de alguna manera, tanto las pulsaciones de teclas como el sonido a la vez. Son la música de la vida.


La orquesta molecular que se produce en cada célula viva también requiere la actuación selectiva de músicos separados. El control de cuándo se crean ciertas proteínas, cuánto tiempo están presentes y hasta qué punto cumplen su función (se puede pensar en esto como tocar la misma melodía, ya sea en voz baja o en voz alta), se conoce colectivamente como la regulación de la expresión génica. . Existen varios mecanismos de control (una cantidad alucinante, a veces) dentro de una célula para regular adecuadamente la expresión de proteínas particulares, asegurando que el "sonido" que producen se reproduzca en el momento adecuado.

Incluso con acceso a todas las partituras de las partes individuales, es muy difícil imaginar o predecir correctamente cómo sonarán todos los instrumentos cuando se toquen juntos. Esta dificultad crece con el tamaño de la orquesta para el funcionamiento de la célula, o incluso de todo un organismo, no es posible modelar o predecir el sonido resultante con gran precisión si lo único que se te proporciona es la partitura (es decir, para digamos, no se puede predecir con el más mínimo detalle el funcionamiento interno de la célula si todo lo que se le proporciona es el material genético en el ADN).

Esta incapacidad para determinar el funcionamiento interno de la célula utilizando solo la información genética, sin embargo, no es solo una limitación tecnológica a la que se enfrentan los científicos (un límite y un límite que los científicos de todo el mundo desafían todos los días). La complejidad casi imposible de la vida parece paradójica frente a la cantidad relativamente limitada de información almacenada en el material genético. Por ejemplo, la humilde bacteria E. coli contiene varios millones de bases de ADN que codifican varios miles de proteínas. Pero una descripción física completa de incluso una sola célula de E. coli es mucho más compleja que la información que especifica cómo está compuesta.

Para abordar este problema, animo al lector a que olvide temporalmente la analogía musical que he incluido en este manual. Otras dos analogías son útiles cuando se trata del nivel de determinación en esta información biológica (es decir, qué cantidad del producto resultante se describe exactamente en la información original).


  1. Qué proteína es responsable de una actividad o función particular en la célula (qué parte de la partitura corresponde a un sonido particular escuchado)
  2. Cuándo se produce una proteína en particular y qué gobierna la decisión de si la célula producirá o destruirá esa proteína (es decir, cuándo se tocará ese instrumento en particular durante la pieza)
  3. ¿Qué funciones o importancia tiene una proteína en particular en la célula (cómo 'suena' la proteína cuando se toca, qué partes de su secuencia son importantes para la 'melodía' general *
  4. ¿Cuál es la estructura de la proteína y cómo le permite llevar a cabo su tarea?

Por supuesto, la interrupción o los defectos en las máquinas moleculares que intervienen en el flujo de información en la célula tendrán muchas consecuencias graves. Una nota mala o una canción desagradable no arruinan toda la interpretación, pero si el instrumento que se encarga de tocar la mayoría o todas las piezas está defectuoso, habrá defectos mucho más notables en el sonido resultante.

El lector astuto puede haber notado un tipo de huevo y gallina, o un problema de arranque planteado por este esquema: ¿cómo pueden las proteínas y el ARN ser responsables de la síntesis de proteínas y ARN? Ha habido muchos intentos de responder a esta pregunta que tienen importantes ramificaciones en la biología evolutiva, pero esto está fuera del alcance de este artículo.

Doy la bienvenida a las dos preguntas del lector, si hay algo que podría haberme perdido en esta introducción, así como los comentarios. ¿Hay analogías que prefiera al describir el dogma central de la biología molecular? ¡Por favor compártelos!

Otras lecturas

Introducción a la biología molecular en Wikilibro
Una introducción más completa y precisa a la biología molecular que la aquí escrita. Por supuesto, estas características también significan que es menos colorido y conciso que el mío.

Entrada de Wikipedia sobre el dogma central
Breve introducción al dogma central de la biología molecular, el flujo de información del ADN al ARN y a la proteína. También contiene un poco de historia sobre la frase 'dogma central' utilizada en este contexto.

Un glosario de biología molecular
Un breve glosario de términos de biología molecular, con algunas ilustraciones.

Glosario de bioquímica y biología molecular
Un glosario de términos más extenso

. ¡Guardando lo mejor para el final!

El Centro de aprendizaje de ADN de Dolan
Dibujos animados y animaciones 3D
Este es un gran recurso, que contiene representaciones muy detalladas y bastante precisas de los procesos de transcripción y traducción, así como un tesoro de otros videos informativos. Recomiendo encarecidamente que todos vean estos videos. Nota: para el neófito, recomiendo ver primero las versiones simples siempre que sea posible. Las versiones avanzadas son mucho más accesibles una vez que se han visto las versiones simples.

Animación 3D que describe el dogma central

Animación 3D de transcripción, versión simple.
Animación 3D de traducción, versión simple.



Pasos de la transcripción

Figura 2. La transcripción ocurre en los tres pasos: inicio, alargamiento y terminación, todos mostrados aquí.

La transcripción tiene lugar en tres pasos: inicio, alargamiento y terminación. Los pasos se ilustran en la Figura 2.

  1. Iniciación es el comienzo de la transcripción. Ocurre cuando la enzima ARN polimerasa se une a una región de un gen llamado promotor. Esto le indica al ADN que se desenrolle para que la enzima pueda "leer" las bases en una de las cadenas de ADN. La enzima ahora está lista para hacer una cadena de ARNm con una secuencia complementaria de bases.
  2. Alargamiento es la adición de nucleótidos a la cadena de ARNm. La ARN polimerasa lee la hebra de ADN desenrollada y construye la molécula de ARNm, utilizando pares de bases complementarios. Hay un breve período de tiempo durante este proceso en el que el ARN recién formado se une al ADN desenrollado. Durante este proceso, una adenina (A) en el ADN se une a un uracilo (U) en el ARN.
  3. Terminación es el final de la transcripción y ocurre cuando la ARN polimerasa cruza una secuencia de parada (terminación) en el gen. La hebra de ARNm está completa y se desprende del ADN.

Este video proporciona una revisión de estos pasos. Puede dejar de ver el video a las 5:35. (Después de este punto, se analiza la traducción, que discutiremos en el próximo resultado).


Mapeo y análisis de restricciones


    Excelentes herramientas. NEB dice: "Esta herramienta tomará una secuencia de ADN y encontrará los marcos de lectura abiertos grandes que no se superponen utilizando el código genético de E. coli y los sitios para todas las enzimas de restricción de Tipo II que cortan la secuencia solo una vez. De forma predeterminada, solo las enzimas disponibles de NEB, pero se pueden elegir otros conjuntos. Simplemente ingrese su secuencia y "enviar". Aparecerán más opciones con la salida ".
    "Mapeo de restricciones en línea de la manera más fácil"
    Una herramienta en línea para análisis de restricción, análisis de mutación silenciosa y análisis de SNP
    Una herramienta popular para el mapeo de restricción de secuencia. También identifica sitios de restricción silenciosos

Una revolución en la secuenciación del ADN nos ayudó a combatir el Covid. ¿Que mas puedo hacer?

Los científicos ahora pueden secuenciar un genoma completo de la noche a la mañana.

Esta tecnología ha sido la herramienta clave para identificar y rastrear variantes de Covid.

Edward Holmes fue en Australia un sábado por la mañana a principios de enero de 2020, hablando por teléfono con un científico chino llamado Yong-Zhen Zhang que acababa de secuenciar el genoma de un nuevo patógeno que estaba infectando a personas en Wuhan. Los dos hombres, viejos amigos, debatieron los resultados. "Sabía que estábamos ante un virus respiratorio", recuerda Holmes, virólogo y profesor de la Universidad de Sydney. También sabía que parecía peligroso.

¿Podría compartir el código genético públicamente? Preguntó Holmes. Zhang estaba en China, en un avión esperando el despegue. Quería pensarlo durante un minuto. Así que Holmes esperó. Escuchó a un asistente de vuelo instando a Zhang a apagar su teléfono.

"Está bien", dijo por fin Zhang. Casi de inmediato, Holmes publicó la secuencia en un sitio web llamado Virological.org y luego la vinculó en Twitter. Holmes sabía que los investigadores de todo el mundo comenzarían instantáneamente a desenredar el código del patógeno para tratar de encontrar formas de derrotarlo.

From the moment the virus genome was first posted by Holmes, if you looked, you could find a genetic component in almost every aspect of our public-health responses to SARS-CoV-2. It’s typically the case, for instance, that a pharmaceutical company needs samples of a virus to create a vaccine. But once the sequence was in the public realm, Moderna, an obscure biotech company in Cambridge, Mass., immediately began working with the National Institutes of Health on a plan. “They never had the virus on site at all they really just used the sequence, and they viewed it as a software problem,” Francis deSouza, the chief executive of Illumina, which makes the sequencer that Zhang used, told me with some amazement last summer, six months before the Moderna vaccine received an emergency-use authorization by the Food and Drug Administration. The virus’s code also set the testing industry into motion. Only by analyzing characteristic aspects of the virus’s genetic sequence could scientists create kits for the devices known as P.C.R. machines, which for decades have used genetic information to formulate fast diagnostic tests.

In the meantime, sequencing was put to use to track viral mutations — beginning with studies published in February 2020 demonstrating that the virus was spreading in the U.S. This kind of work falls within the realm of genomic epidemiology, or “gen epi,” as those in the field tend to call it. Many of the insights date to the mid-1990s and a group of researchers in Oxford, England, Holmes among them. They perceived that following evolutionary changes in viruses that gain lasting mutations every 10 days (like the flu) or every 20 days (like Ebola) was inherently similar to — and, as we now know, inherently more useful than — following them in animals, where evolution might occur over a million years.

An early hurdle was the tedious nature of the work. The Oxford group had to analyze genetic markers through a slow and deliberate process that could provide insight into a few dozen characteristics of each new variant. It wasn’t until the late 2000s that drastic improvements in genetic-sequencing machines, aided by huge leaps in computing power, allowed researchers to more easily and quickly read the complete genetic codes of viruses, as well as the genetic blueprint for humans, animals, plants and microbes.

In the sphere of public health, one of the first big breakthroughs enabled by faster genomic sequencing came in 2014, when a team at the Broad Institute of M.I.T. and Harvard began sequencing samples of the Ebola virus from infected victims during an outbreak in Africa. The work showed that, by contrasting genetic codes, hidden pathways of transmission could be identified and interrupted, with the potential for slowing (or even stopping) the spread of infection. It was one of the first real-world uses of what has come to be called genetic surveillance. A few years later, doctors toting portable genomic sequencers began tracking the Zika virus around Central and South America. Sequencers were getting better, faster and easier to use.

To many, the most familiar faces of this technology are clinical testing companies, which use sequencing machines to read portions of our genetic code (known as “panels” or “exomes”) to investigate a few crucial genes, like those linked to a higher risk of breast cancer. But more profound promises of genome sequencing have been accumulating stealthily in recent years, in fields from personal health to cultural anthropology to environmental monitoring. Crispr, a technology reliant on sequencing, gives scientists the potential to repair disease-causing mutations in our genomes. “Liquid biopsies,” in which a small amount of blood is analyzed for DNA markers, offer the prospect of cancer diagnoses long before symptoms appear. The Harvard geneticist George Church told me that one day sensors might “sip the air” so that a genomic app on our phones can tell us if there’s a pathogen lurking in a room. Sequencing might even make it possible to store any kind of data we might want in DNA — such an archival system would, in theory, be so efficient and dense as to be able to hold the entire contents of the internet in a pillowcase.

Historians of science sometimes talk about new paradigms, or new modes of thought, that change our collective thinking about what is true or possible. But paradigms often evolve not just when new ideas displace existing ones, but when new tools allow us to do things — or to see things — that would have been impossible to consider earlier. The advent of commercial genome sequencing has recently, and credibly, been compared to the invention of the microscope, a claim that led me to wonder whether this new, still relatively obscure technology, humming away in well-equipped labs around the world, would prove to be the most important innovation of the 21st century. Already, in Church’s estimation, “sequencing is 10 million times cheaper and 100,000 times higher quality than it was just a few years ago.” If a new technological paradigm is arriving, bringing with it a future in which we constantly monitor the genetics of our bodies and everything around us, these sequencers — easy, quick, ubiquitous — are the machines taking us into that realm.

And unexpectedly, Covid-19 has proved to be the catalyst. “What the pandemic has done is accelerate the adoption of genomics into infectious disease by several years,” says deSouza, the Illumina chief executive. He also told me he believes that the pandemic has accelerated the adoption of genomics into society more broadly — suggesting that quietly, in the midst of chaos and a global catastrophe, the age of cheap, rapid sequencing has arrived.

One morning last August, after the pandemic’s first wave had ebbed on the East Coast, I visited the New York Genome Center in Lower Manhattan to observe the process of genetic sequencing. On that day, lab technicians were working on a slew of SARS-CoV-2 samples taken from patients at New Jersey’s Hackensack University Medical Center. Dina Manaa, a lab manager at the center, handed me a blue lab coat upon my arrival. “I’ll walk you through the entire process,” Manaa said, and over the next 20 minutes, we went up and down the lab’s aisles as she explained the work.

The sequencing of a virus, much like the sequencing of human DNA from a cheek swab or a drop of blood, is painstaking. Samples are moved along what is essentially an assembly line: “weighed” on exquisitely sensitive “scales” to check the mass of the specimen bathed with chemical solutions known as reagents tagged with a “bar code” of genetic material so each sample can be individually tracked. Most of the preparations, Manaa explained, are about checking the quality of the virus sample and then amplifying its genetic material — in effect, transforming a tiny and invisible amount of the coronavirus extracted from a swab into vast quantities of DNA, all in preparation for being read and analyzed by a device built to do exactly that.

In another lab, Manaa paused by a row of five sleek and identical new machines, the Illumina NovaSeq 6000 — or “Nova-busca,” as they’re called. These were similar to the machines used in China to sequence the virus for the first time, six months before. The NovaSeqs are about the size of an office photocopier and have few distinguishing features, apart from a large touch-screen interface and a vent pipe that rises from the back of the device to the ceiling. Each machine costs roughly $1 million there are about 1,000 of them in the world right now. At a nearby lab bench, a technician named Berrin Baysa was pipetting minuscule amounts of clear, virus-laden solutions from one tube to another and moving her mixtures into small, spinning centrifuges. After nearly two days of preparation, these were the final steps for the Hackensack samples. At last, Baysa combined the tiny cocktails she had made by pouring them together into something known as a flow-cell, a flat glass cartridge about the size of an iPhone, containing four hollow chambers. She then carefully popped the flow cell into a drawer slot in a NovaSeq 6000.

Quietly, in the midst of chaos and a global catastrophe, the age of cheap, rapid sequencing has arrived.

“OK, keep your fingers crossed,” she said after punching some instructions into a touch-screen and then tapping “GO.” She held up both hands and crossed her own fingers.

For this particular task, it would take the machine two days to complete the readings, she said — meaning that at that point, the full genetic sequences of the virus would be ready for the “bioinformaticians,” who would look for patterns and variants in the samples.

The NovaSeqs represent the culmination of about two decades of technological development that in large part began with the Human Genome Project, which was completed in 2003 and funded mainly by the National Institutes of Health. The project showed that the human genome — “nature’s complete genetic blueprint for building a human being,” as the N.I.H. describes it — is composed of a sequence of about three billion “base pairs.” These are bonded chemicals coded as A, C, G and T, where A stands for adenine, C for cytosine, G for guanine and T for thymine. The chemical pairs are frequently grouped together on our chromosomes, in about 30,000 information-dense strings, or clumps. The clumps are our genes.

The Human Genome Project required 13 years of work and cost more than $3 billion. Jeffery Schloss, who for many years oversaw technology grants at the National Human Genome Research Institute, a division of the N.I.H., told me that in 2002, he attended a meeting to map out the future of sequencing. “This had been a massive effort, to sequence the human genome,” Schloss recalls, “but we knew it was just the beginning of what we needed to do, which meant that sequencing had to change dramatically. And in the course of that meeting, some people brought up this crazy idea: What if you could sequence a big genome for a thousand dollars? What would that enable?”

Most of the scientists in Schloss’s circle believed it might lead to profound revelations. By studying the genomes of a large population of, say, Alzheimer’s patients, researchers might piece together how certain genes, or combinations of genes, could make someone more likely to become ill. In an even larger sweep, they might gain insights into the health or disease markers of entire population groups or countries. Sequencing might find uses beyond basic science — routine clinical scans for prenatal testing, say, or for genes known to increase the likelihood of certain cancers.

Schloss’s office invested $220 million in various start-ups and ideas over a period of about 15 years. The ultimate goal was to help bring down the cost, and raise the speed, of whole-genome sequencing. Even if the $1,000 genome remained out of reach, perhaps a new generation of machines might come close. “It was really unclear how long it would take for any of those to get into commercialization,” Schloss recalls. “They had to become commercially exitoso. It was all pretty uncertain.” Indeed, many of the sequencing start-ups from the early 2000s ultimately failed in the marketplace. A few, however, were subsumed into the core technology of other firms. A company known as Solexa, for instance, developed ingenious ideas — known as “sequencing by synthesis” — that involved measuring genetic samples optically, with fluorescent dyes that illuminated elements of DNA in the samples. That company was ultimately bought by another firm — Illumina, which quickly became a leader in the industry.

As machines improved, the impact was felt mainly in university labs, which had relied on a process called Sanger sequencing, developed in the mid-1970s by the Nobel laureate Frederick Sanger. This laborious technique, which involved running DNA samples through baths of electrically charged gels, was what the scientists at Oxford had depended upon in the mid-1990s it was also what Dave O’Connor, a virologist at the University of Wisconsin, Madison, was using in the early 2000s, as he and his lab partner, Tom Friedrich, tracked virus mutations. “The H.I.V. genome has about 10,000 letters,” O’Connor told me, which makes it simpler than the human genome (at three billion letters) or the SARS-CoV-2 genome (at about 30,000). “In an H.I.V. genome, when we first started doing it, we would be able to look at a couple hundred letters at a time.” But O’Connor says his work changed with the advent of new sequencing machines. By around 2010, he and Friedrich could decode 500,000 letters in a day. A few years later, it was five million.

By 2015, the pace of improvement was breathtaking. “When I was a postdoctoral fellow, I actually worked in Fred Sanger’s lab,” Tom Maniatis, the head of the New York Genome Center, told me. “I had to sequence a piece of DNA that was about 35 base pairs, and it took me a year to do that. And now, you can do a genome, with three billion base pairs, overnight.” Also astounding was the decrease in cost. Illumina achieved the $1,000 genome in 2014. Last summer, the company announced that its NovaSeq 6000 could sequence a whole human genome for $600 at the time, deSouza, Illumina’s chief executive, told me that his company’s path to a $100 genome would not entail a breakthrough, just incremental technical improvements. “At this point, there’s no miracle that’s required,” he said. Several of Illumina’s competitors — including BGI, a Chinese genomics company — have indicated that they will also soon achieve a $100 genome. Those in the industry whom I spoke with predicted that it may be only a year or two away.

These numbers don’t fully explain what faster speeds and affordability might portend. But in health care, the prospect of a cheap whole-genome test, perhaps from birth, suggests a significant step closer to the realization of personalized medicines and lifestyle plans, tailored to our genetic strengths and vulnerabilities. “When that happens, that’s probably going to be the most powerful and valuable clinical test you could have, because it’s a lifetime record,” Maniatis told me. Your complete genome doesn’t change over the course of your life, so it needs to be sequenced only once. And Maniatis imagines that as new information is accumulated through clinical studies, your physician, armed with new research results, could revisit your genome and discover, say, when you’re 35 that you have a mutation that’s going be a problem when you’re 50. “Really, that is not science fiction,” he says. “That is, I’m personally certain, going to happen.”

In some respects, it has begun already, even amid a public-health crisis. In January, the New York Genome Center began a partnership with Weill-Cornell and NewYork-Presbyterian hospitals to conduct whole-genome sequences on thousands of patients. Olivier Elemento, a doctor who leads the initiative at Weill-Cornell, told me that the goal is to see how a whole-genome sequence — not merely the identification of a few genetic traits — could inform diagnosis and treatment. What is the best medication based on a patient’s genome? What is the ideal dosage? “We’re trying to address a very important question that’s never been answered at this scale,” Elemento explained: “What is the utilidad of whole-genome sequencing?” He said he believed that within one or two years, the study would lead to an answer.

‘Sequencing is 10 million times cheaper and 100,000 times higher quality than it was just a few years ago.’

Algunos de los grandest hopes for sequencing have arisen from the notion that our genes are deterministic — and that by understanding our DNA’s code, we might limn our destiny. When an early reading of the human genome was unveiled in 2000, President Bill Clinton noted that we were getting a glimpse of “one of the most important, most wondrous maps ever produced by humankind.” But the map has often proved hard to read, its routes unclear. The past 20 years have demonstrated that inherited genes are just one aspect of a confounding system that’s not easily interpreted. The progress of using gene therapy to treat diseases, for instance, has been halting it wasn’t until last year that physicians had a resounding success with a treatment on several patients with heritable genes for sickle-cell anemia. In the meantime, scientists have come to realize something else: A complex overlay of environmental and lifestyle factors, as well as our microbiomes, appear to have interconnected effects on health, development and behavior.

And yet, in the course of the past year, some of the extraordinary hopes for genomic sequencing did come true, but for an unexpected reason. During the summer and fall, I spoke frequently with executives at Illumina, as well as its competitor in Britain, Oxford Nanopore. It was clear that the pandemic had meant a startling interruption in their business, but at each company the top executives perceived the situation as an opportunity — the first pandemic in history in which genomic sequencing would inform our decisions and actions in real time.

From the start, the gen-epi community understood that the SARS-CoV-2 virus would form new variants every few weeks as it reproduced and spread it soon became clear that it could develop one or more alterations (or mutations) at a time in the genome’s 30,000 base letters. Because of this insight, on Jan. 19, 2020, just over a week after the virus code was released to the world, scientists could look at 12 complete virus genomes shared from China and conclude that the fact that they were nearly identical meant that those 12 people had been infected around the same time and were almost certainly infecting one another. “That was something where the genomic epidemiology could help us to say, loudly, that human transmission was rampant, when it wasn’t really being acknowledged as it should have been,” Trevor Bedford, a scientist at the Fred Hutchinson Cancer Research Center, told me.

When Bedford’s lab began studying viral genomes in Seattle, he could go a step further. By late February, he concluded that new cases he was seeing were not just being imported to the U.S. from China. Based on observations of local mutations — two strains found six weeks apart looked too similar to be a coincidence — community transmission was happening here. On Feb. 29, Bedford put up a Twitter post that noted, chillingly, “I believe we’re facing an already substantial outbreak in Washington State that was not detected until now.” His proof was in the code.

Bedford’s lab was one of many around the world that began tracking the virus’s evolution and sharing it in global databases. In the meantime, gen-epi researchers used sequencing for local experiments too. In the spring of 2020, a team of British scientists compared virus sequences sampled from ill patients at a single hospital to see if their infections came from one another or from elsewhere. “We were able to generate data that were useful in real time,” Esteé Torok, an academic physician at the University of Cambridge who helped lead the research, told me. “And in an ideal world, you could do that every day.” In other words, sequencing had advanced from a few years ago, when scientists might publish papers a year after an outbreak, to the point that genetic epidemiologists could compare mutations in a specific location in order to be able to raise alarms — We have community spread! Patients on Floor 3 are transmitting to Floor 5! — and act immediately.

To watch the pandemic unfold from the perspective of those working in the field of genomics was to see both the astounding power of new sequencing tools and the catastrophic failure of the American public-health system to take full advantage of them. At the end of July, the National Academy of Sciences released a report noting that advances in genomic sequencing could enable our ability “to break or delay virus transmission to reduce morbidity and mortality.” And yet the report scathingly noted that sequencing endeavors for the coronavirus were “patchy, typically passive, reactive, uncoordinated and underfunded.” Every scientist I spoke with understood that the virus could evolve into dangerous new variants it was many months before one in particular, known as B.1.1.7, emerged and demonstrated that it was more transmissible and most likely more deadly. Researchers were similarly worried that our sequencing efforts to track the pathways of infection — unlike more serious and government-supported efforts in Britain or Australia — were flailing.

One of the Biden administration’s approaches to slowing the pandemic has been to invest $200 million in sequencing virus samples from those who test positive. With the recent approval of the $1.9 trillion American Rescue Plan, a further $1.75 billion will be allocated to the Centers for Disease Control and Prevention to support genomic sequencing and disease surveillance.

In late January, the C.D.C. began disbursing money to public-health laboratories around the country to bolster the sequencing work already being done at academic labs. But the effort was starting from a low baseline. One calculation in The Washington Post noted that the United States had ranked 38th globally in terms of employing sequencing during the pandemic as of mid-February, the U.S. was still trying to catch up to many European and Asian countries. And it therefore couldn’t be said that new or dangerous variants weren’t landing on our shores or emerging here afresh. Qué podría be said is that we were unable to know.

One day sensors might ‘sip the air’ so that a genomic app on our phones can tell us if there’s a pathogen lurking in a room.

One day at the New York Genome Center, a researcher named Neville Sanjana told me that he thinks of genetic sequencers not as a typical invention but as a kind of “platform technology.” The phrase resonates among those who study innovation. Such technological leaps are rare. They represent breakthroughs that give rise to “platforms” — cellphones, say, or web browsers — that in time revolutionize markets and society.

The immense value of a platform innovation is related to how it can be adapted for a range of uses that are unforeseen at its inception. It can be like a toolbox, waiting at the back of a closet. What happened with sequencing during the pandemic serves as a good example. Another is Sanjana’s work on new Crispr technologies, which he uses to modify or repair strings of DNA to better understand the genetic basis of human disease. Twenty years ago, when officials at the N.I.H. talked about investing in the future of sequencing, altering the human, plant or animal genome on a regular basis was not something they could have predicted. But Crispr requires Sanjana to constantly evaluate his editing by using sequencers — usually a desktop Illumina model, in his case — to check the results. “It would be impossible to do these experiments otherwise,” he says.

It has been the case historically that platform innovations don’t merely create new applications. They create new industries. And while countless genomics companies have already sprung up, for now just four companies run most of the sequencing analyses in the world. These are Illumina and Pacific Biosciences, based in the United States Oxford Nanopore Technologies, based in Britain and China’s BGI Group.

According to the Federal Trade Commission, Illumina controls roughly 90 percent of the market for sequencing machines in the U.S., and by the company’s own assessment, it compiles 80 percent of the genomic information that exists in the world in a given year. It is sometimes described as the Google of the genomics business, not only because of its huge market share but also because of its products’ ability to “search” our complete genetic makeup. In short, it dominates the business. Last year, the firm took in over $3 billion in revenue and about $650 million in net income. In its hunger for expansion, the company has recently made a run of acquisitions. In late September, for example, Illumina announced that it intended to acquire, for $8 billion, a biotech company called Grail, which has created a genomic test that runs on an Illumina sequencer and that an early study suggests can successfully detect more than 50 types of cancers from a small sample of blood. On a recent corporate earnings call, deSouza called Grail and early cancer detection “by far the largest clinical application of genomics we’re likely to see over the next decade or two.”

As the pandemic unfolded, I spoke often to genomics executives about which industries could be transformed by their technologies and how their machines would be deployed in the years to come. One model for the future was built around the strengths of Illumina — big machines like the NovaSeq, with an extraordinary capacity for sequencing, housed in central testing labs (as they are now) and run by specialists. But a very different set of ideas emerges from one of Illumina’s main competitors, Oxford Nanopore. Oxford’s sequencers involve a technology that is electronic rather than optical it is based on the concept of moving a sample of DNA through tiny holes — nanopores — in a membrane. The device measures how genetic material (extracted from a sample of blood, say) reacts to an electric current during the process, and it registers the letter sequence — A, G, C, T — accordingly. One distinctive feature is that a nanopore device can read longer threads of DNA than an Illumina device, which can be helpful for some applications. It can also give readouts in real time.

Yet the biggest difference may be its portability. In 2015, Oxford Nanopore began selling a sampling and sequencing gadget called the Minion (pronounced MIN-eye-on) for $1,000. It is smaller than a small iPhone. The chief executive of Oxford Nanopore, Gordon Sanghera, told me he sees his company’s tool as enabling a future in which sequencing insights can be derived during every minute of every day. Inspection officers working in meatpacking plants would get results about pathogenic infection in minutes surveyors doing environmental monitoring or wastewater analysis can already do the same. Your dentist might one day do a check of your oral microbiome during a regular visit, or your oncologist might sequence your blood once a month to see if you’re still in remission. A transplantation specialist might even check, on the spot, about the genomic compatibility of an organ donation. “The company’s ethos,” Sanghera says, “is the analysis of anything, by anyone, anywhere.” Indeed, there happens to be a Minion on the International Space Station right now.

The technology, compared with Illumina’s, is considered by most scientists I spoke with to be less accurate, but it has advantages beyond those that Sanghera mentioned. It was the Minion that enabled scientists to test for diseases like Zika without any infrastructure beyond a laptop more recently, it’s what allowed Esteé Torok and other researchers in Britain to track viral mutations in real time in a hospital. “That ability to do sequencing in the field, even in rural Africa, has opened up possibilities that were never previously even envisioned,” Eric Green, who runs the National Human Genome Research Institute, part of the N.I.H., told me recently.

Bringing the equivalent of an iPhone into genomics may not effect a revolution overnight. Sanghera doesn’t imagine that big central testing labs, or Illumina, could fade away anytime soon indeed, his own company markets a line of large sequencers for big labs, too. And for sure, related technologies can coexist, much like cloud computing and desktop computing, especially if they solve different problems. For now, Sanghera regards the coronavirus, and the surveillance efforts in Britain and the U.S. that are increasing demand for his company’s products, as hastening the culture’s genomic transition. He said he sees no obstacle to a $100 whole human-genome sequence in the near future. His company, he told me, is also working with a new chip that may eventually bring down the cost to $10.

It seems beyond debate that the pandemic has demonstrated that we can benefit from genomic sequences even before we fully unravel all their mysteries. We can use them as a sort of global alarm system, for instance, much as they were used by Eddie Holmes and Yong-Zhen Zhang when they shared the SARS-CoV-2 sequence in January 2020. As it happens, there are a variety of different surveillance efforts underway, some driven by health agencies and others by academics, that would go much further than simply posting a sequence on a website — efforts that would share critical public-health information faster and, more broadly, might be useful for another new coronavirus, a deadly influenza strain or even a bioterror attack.

Pardis Sabeti, a geneticist at Harvard, told me that last May she received a philanthropic grant to help develop and deploy a pandemic “pre-emption” network called Sentinel. “We’ve always aimed for that ability to do surveillance,” she told me, adding that the goal of Sentinel would be to use genomic technologies everywhere — in rural clinics in Europe, villages in Africa, cities in China — to detect familiar pathogens within a single day of their appearance and novel pathogens within a week. The system would then race to share the data, via mobile networks, with health workers and communities so as to elicit a rapid response: travel restrictions, quarantines, medicine. Anything necessary to break chains of transmission. With a virus that spreads exponentially, a day could matter. A week could mean the difference between a small but deadly outbreak and a global cataclysm. (The time between the first case of Covid-19 and the release of the sequence of the virus was most likely about two months.)

As successive waves of the pandemic washed over the world, I noticed that the buzzword at the sequencing companies also became “surveillance.” For the most part, it meant tracking new variants and using sequencing codes to help reveal paths and patterns of transmission. Yet surveillance sometimes seemed a flexible concept, given that Illumina and Oxford Nanopore were selling flexible machines. Surveillance could mean the search for the next novel virus in Asia or even early cancer detection in our bodies. And it sometimes meant mass testing too. Last year, both deSouza and Sanghera successfully adapted their companies’ machines to do clinical diagnostic tests for the coronavirus the goal was to step in and help increase global testing capacity at a moment when many medical facilities were overwhelmed by the demand.

In many respects, a genetic sequencer is over-engineered for the task of simply testing for a virus. A P.C.R. machine is faster, cheaper and less complex. And yet there are potential advantages to the sequencer. Illumina eventually won emergency approval from the Food and Drug Administration for a diagnostic test for the NovaSeq that can run about 3,000 swab samples, simultaneously, over the course of 12 hours. Thus, a single machine could do 6,000 coronavirus tests per day. Two hundred NovaSeqs could do more than a million. In addition to this immense capacity, it’s viable to test for the virus and sequence the virus at the same time: An analysis run on a sequencer could inform patients whether they have the virus, and the anonymized sequencing data on positive samples could give public-health agencies a huge amount of epidemiology data for use in tracking variants. “I can envision a world where diagnosis and sequencing are kind of one and the same,” Bronwyn MacInnis, who directs pathogen genomic surveillance at the Broad Institute, told me. “We’re not there yet, but we’re not a million miles off, either.”

Last summer, a few big clinical laboratories, notably Ginkgo Bioworks in Boston, began plans to roll out tests for Illumina sequencers, pending authorization from the F.D.A. Ginkgo, with help from investments from Illumina, as well as a grant from the N.I.H., began building a huge new laboratory next to its current one, where the company would install 10 NovaSeqs. “After we get the big facility built, that’s when we’d be trying to hit 100,000 tests a day,” Jason Kelly, Ginkgo’s chief executive, told me at the time. It was technically possible to sequence many of the positive coronavirus samples, too, he said.

When I asked Kelly what he would do if his capacity goes unused, he didn’t seem concerned. He doubted his sequencers would be idle. “By betting on sequencers as our Covid response,” he remarked, “we get flexibility for what you can use this for later.” After the pandemic, in other words, there will still be new strains of flu and other viruses to code. There will be a backlog of sequencing work for cancer and prenatal health and rare genetic diseases. There will be an ongoing surveillance effort for SARS-CoV-2 variants. An even bigger job, moreover, involves a continuing project to sequence untold strains of microbes, a project that Ginkgo has been involved with in search of new pharmaceuticals. “I think of this as like building fiber in the late 1990s, for the internet,” Kelly said. “Back then, we laid down huge amounts of fiber, then everything crashed.”

But it turned out that a decade after the dot-com crash, optical fiber was essential for the expanding traffic of the web. And what Kelly seemed to be saying, I later realized, was that he would expand his lab because sequencing had to be the future, in all kinds of different ways. There was no going back.

Opening illustration includes a portion of the SARS-CoV-2 genome released to the public in 2020.

Jon Gertner is a contributing writer for the magazine and the author of “The Ice at the End of the World.” He writes frequently about science and technology, including features on Tesla and Climeworks, a Swiss company that is removing carbon dioxide from the atmosphere.


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