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    Patrones biogeográficos y diversidad genética de peces de agua dulce en subcuencas hidrográficas del Amazonas usando minería de datos
    (Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2024) Bedoya Benites, Kiefer Andre; Ramirez Malaver, Jorge Luis
    Evalúa patrones biogeográficos entre las subcuencas hidrográficas del Amazonas mediante el análisis de secuencias obtenidas en bases de datos de código de barras de DNA. Se recopiló información geográfica de HydroSHEDS (www.hydrosheds.org) y datos genéticos (BINs) de BOLD Systems (www.boldsystems.org) de 13 órdenes de la clase Actinopterygii. Tras la obtención, filtrado, procesamiento y evaluación de los datos se ubicaron en total 645 BINs con 3373 secuencias, combinando el registro de coordenadas presentes en BOLD Systems y la revisión de más de 500 artículos científicos. Fueron propuestas tres métricas de distancias genéticas intraBIN como estimadores de la variabilidad de las subcuencas; mostrando menor divergencia en Negro y Tocantins y mayor en Tapajós y Trombetas. Adicionalmente, la comparación entre subcuencas distinguió dos agrupaciones que minimizan la divergencia interna: (1) Xingú y Tocantins y (2) Alto Amazonas, Negro, Madeira. Los resultados obtenidos son concordantes con investigaciones previas. Estas agrupaciones respaldan la hipótesis de una subdivisión este-oeste en la cuenca Amazónica desde un aspecto genético y con amplia cobertura taxonómica. La baja representación de BINs en ciertas subcuencas, causada por la presencia de información incompleta en BOLD, supuso un factor limitante. Por ello, se recomienda intensificar el trabajo en estas regiones para robustecer futuros análisis.
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    RFLP-inator: identificación bacteriana a partir de simulación in silico de electroforesis de fragmentos de restricción del gen 16S rRNA
    (Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2023) Bedoya Benites, Kiefer Andre; García Quispes, Wilser Andrés
    Construye una herramienta que sirva como complemento de las diferentes prácticas experimentales relacionadas con la aplicación de la técnica 16S rRNA PCR-RFLP para su uso en investigación y educación virtual (eLearning). El método de polimorfismos de longitud de fragmentos de restricción (RFLP) del gen 16S rRNA permite la identificación bacteriana utilizando enzimas de restricción que generen patrones de bandas únicos por especie. Por otra parte, el desarrollo de simuladores de técnicas experimentales y laboratorios virtuales ha adquirido una mayor relevancia debido al cierre de muchos laboratorios provocado por el confinamiento a raíz de la pandemia de COVID-19. RFLP-inator (https://kieferbedoya.shinyapps.io/RFLP-inator/) fue desarrollada con el lenguaje de programación R y el paquete Shiny para la elaboración de una interfaz web. La herramienta de software permite la simulación in silico de la técnica RFLP, la identificación bacteriana, la obtención de enzimas de restricción que generan patrones de bandas únicos, y, además, presenta dos funciones complementarias para la elaboración de geles electroforéticos y mapas de restricción. El correcto funcionamiento de cada una de las herramientas de RFLP-inator se validó mediante la reproducción de resultados de investigaciones previas.