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¿Cómo determinan los biólogos moleculares las vías bioquímicas?

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Soy nuevo en esta comunidad, así que espero que este sea el lugar adecuado para hacer esta pregunta.

Sé que mi pregunta es realmente general, pero en todos mis cursos de biología simplemente nos enseñan las vías químicas de las reacciones comunes en el metabolismo celular, pero rara vez se nos dice cómo se determinaron o descubrieron estas reacciones. ¿Qué enfoques adoptan los biólogos moleculares para determinar qué moléculas están involucradas en qué reacciones, en qué orden tienen lugar las reacciones, dónde tienen lugar, etc.? Algunas de estas vías involucran toneladas de pasos, moléculas enormes y un montón de enzimas y proteínas, y no veo cómo alguien podría haberlo ensamblado todo. Para el caso, ¿cómo es la estructura molecular de cualquier cosa en la celda determinada? Por ejemplo, ¿cuál fue la configuración del experimento que determinó que el TNF-R1 incluso existía en la superficie de la membrana celular y que desencadena la vía de la apoptosis? Otro ejemplo es la fotosíntesis: pude ver cómo tal vez podríamos encontrar PS1 / 2, complejos de citocromo, etc.en una sopa de células mezcladas, pero ¿cómo demonios descubrimos lo que hace cada uno y en qué orden?

La celda promedio es tan pequeña y compleja que no parece que haya ningún diseño experimental factible que pueda conducir al descubrimiento de estas cosas. ¡Por favor iluminame!


Biólogo molecular

El biólogo molecular examina la genética vegetal, animal o humana y la variación y las relaciones entre ellos. El biólogo molecular puede trabajar con ADN y ARN de humanos, plantas, animales y otros organismos mientras utiliza sus conocimientos de química, fisiología, genética, física y biología en su trabajo.

¿Qué responsabilidades tendré?

  • Desarrollar nuevos métodos para diagnosticar y tratar enfermedades.
  • Detectar e identificar contaminantes ambientales
  • Servir como asesor científico o representante para negocios, gobierno o educación.
  • Observe las variaciones genéticas y la expresión genética en diferentes especies para determinar cómo se transmiten las cosas de una generación a otra.
  • Diseñar genéticamente nuevos cultivos
  • Realizar pruebas continuas de nuevos cultivos u otros productos.
  • Probar la efectividad de los medicamentos utilizados para tratar diferentes enfermedades y el crecimiento de genes.
  • Examinar la secuencia de ADN para buscar diferencias que puedan significar una probabilidad de tener una enfermedad o hacer que sea resistente a la enfermedad.
  • Supervisar y dirigir el trabajo de los técnicos de laboratorio.
  • Informar los hallazgos a través de escritos o presentaciones.
  • Recopila datos sobre investigaciones realizadas
  • Cultivar bacterias para determinar la efectividad del producto.
  • Diseñar y ejecutar experimentos
  • Traducir la investigación en tecnologías que los consumidores puedan utilizar o de las que se puedan beneficiar
  • Extrae ADN y ARN de células y tejidos.

¿Qué educación y formación se requiere?

Una licenciatura y rsquos en ciencias de la vida con concentración en biología molecular le permitirá obtener algunos roles, sin embargo, se requerirá una maestría o un doctorado para la mayoría de las oportunidades.

Seguir una carrera como biólogo molecular.

Se recomiendan los siguientes cursos de secundaria: educación agrícola, un enfoque en ciencias como química, biología, física y matemáticas.

Donde puedo trabajar

Los biólogos moleculares suelen trabajar en un laboratorio y pueden ser empleados del gobierno, hospital, universidad, empresas de investigación o empresas farmacéuticas.

Mercado laboral futuro / Perspectivas

Las perspectivas laborales para el biólogo molecular serán buenas durante los próximos cinco años.

Organizaciones y asociaciones profesionales sugeridas


Educación necesaria para convertirse en biólogo molecular

Para convertirse en biólogo molecular, debe comenzar por obtener una licenciatura en biología molecular o un campo estrechamente relacionado, como la biología o la bioquímica.

Dependiendo de los requisitos del empleador, una maestría en biología molecular suele ser suficiente para muchos puestos de investigación aplicada. Para convertirse en un biólogo molecular que trabaje en puestos de investigación y docencia universitaria se necesita un doctorado en biología molecular.

Los biólogos moleculares también deben completar la educación continua a lo largo de sus carreras para mantener sus habilidades actualizadas y actualizadas con los avances en el campo.


Bioquímica versus biología molecular

Me preguntaba cuál sería la diferencia con estos "títulos" y estudios. ¿Asumí que eran básicamente lo mismo?

También me preguntaba por qué hay esta diferencia entre algunas escuelas que enseñan bioquímica con un enfoque mucho más de matemáticas y física / química, mientras que otras lo abordan como una clase centrada en biología, si eso tiene sentido.

Para mí, la bioquímica es más `` la química de las moléculas biológicas ''. La biología molecular es `` la biología a escala molecular ''. Entonces, en bioquímica, puede estudiar estructuras específicas de proteínas, mecanismos de acción de un sitio activo de proteína a nivel atómico, etc. En bio molecular, usted estudia biología a escala molecular; nosotros estamos más preocupados por el nivel de ADN / ARN / proteína de la biología, a diferencia de muchos otros campos que estudian más biología a escala & quot; macro & quot.

Entonces, para comparar los dos, digamos que un bioquímico y un biólogo molecular están interesados ​​en la proteína X. El bioquímico probablemente se preocupará más por la estructura de la proteína X, la cinética de sus reacciones, los aminoácidos importantes / catalíticos en el sitio activo. y las reacciones en las que participan, etc., y el biólogo molecular se preocupará más por otras proteínas con las que interactúa la proteína X, qué tipo de proteína es (GTPasa, TF, etc.), procesos biológicos que dependen de ella y qué sucede. a una célula cuando la proteína X está mutada. Estas dos áreas hacer se superponen, por lo que a menudo se ven emparejados en los programas de posgrado.

También me preguntaba por qué hay esta diferencia entre algunas escuelas que enseñan bioquímica con un enfoque mucho más en matemáticas y física / química, mientras que otras lo abordan como una clase centrada en biología, si eso tiene sentido.

Esto probablemente refleja la preferencia / filosofía de los superiores en el lado administrativo del programa. Trabajo en una institución muy estrechamente asociada con muchos hospitales, por lo que nuestro programa obviamente se inclinará hacia las aplicaciones biológicas, mientras que otros tal vez más centrados en la bioquímica "pura" pueden tener una inclinación química / física. En algún lugar también hay "biología química", que es el enfoque químico de la biología llevado al extremo, o al menos tomado una ruta mucho más "quotsintética".


Descripción general del biólogo molecular

Hay más de lo que parece cuando se trata de ser un biólogo molecular. Por ejemplo, ¿sabías que ganan un promedio de $ 33,95 la hora? ¡Eso es $ 70,626 al año!

Entre 2018 y 2028, se espera que la carrera crezca un 8% y genere 10,600 oportunidades laborales en los EE. UU.

¿Qué hace un biólogo molecular?

Cuando se trata de las habilidades más importantes requeridas para ser un biólogo molecular, encontramos que muchos currículums incluían el 12,9% de los biólogos moleculares incluían cultivo celular, mientras que el 6,7% de los currículos incluían equipos de laboratorio y el 6,5% de los currículos incluían biología molecular. Es útil tener habilidades duras como estas cuando se trata de realizar responsabilidades laborales esenciales.

Cuando se trata de buscar trabajo, muchos buscan un término o frase clave. En cambio, podría ser más útil buscar por industria, ya que podría estar perdiendo trabajos en los que nunca pensó en industrias en las que ni siquiera pensó que ofrecían puestos relacionados con el título de trabajo de biólogo molecular. Pero, ¿con qué industria empezar? La mayoría de los biólogos moleculares encuentran trabajo en las industrias de la atención médica y la educación.

Cómo convertirse en biólogo molecular

Si está interesado en convertirse en biólogo molecular, una de las primeras cosas a considerar es cuánta educación necesita. Hemos determinado que el 59,0% de los biólogos moleculares tienen una licenciatura. En cuanto a los niveles de educación superior, encontramos que el 20,7% de los biólogos moleculares tienen títulos de maestría. Aunque la mayoría de los biólogos moleculares tienen un título universitario, es imposible convertirse en uno solo con un título de escuela secundaria o GED.

Elegir la especialidad correcta es siempre un paso importante cuando se investiga cómo convertirse en biólogo molecular. Cuando investigamos las especializaciones más comunes para un biólogo molecular, descubrimos que lo más común es que obtengan títulos de licenciatura o maestría. Otros títulos que a menudo vemos en los currículums de biólogos moleculares incluyen títulos de doctorado o títulos de grado asociado.

Es posible que la experiencia en otros trabajos le ayude a convertirse en biólogo molecular. De hecho, muchos trabajos de biólogo molecular requieren experiencia en un puesto como asistente de investigación. Mientras tanto, muchos biólogos moleculares también tienen experiencia profesional previa en roles como investigador asociado o asistente de investigación graduado.

¿Cuál es el trabajo adecuado para mi trayectoria profesional?

Cuéntenos sus objetivos y le asignaremos los trabajos adecuados para lograrlo.


Ejemplos de la indescriptible pavor de los biólogos celulares y la abyecta cojera de los biólogos moleculares.

Los biólogos celulares usan utensilios.

Los biólogos celulares siempre usan el utensilio apropiado para la comida adecuada. Cuando comen bistec, por ejemplo, usan un cuchillo y un tenedor.

Esto no pretende ser una ilustración de la naturaleza sublimemente radiante del biólogo celular, sino una línea de base mediante la cual podemos observar la naturaleza vergonzosamente coja del biólogo molecular.

Los biólogos moleculares pipetean todo. Se sientan en la campana de flujo laminar y pipetean todo el día. Pronto, todo lo que pueden hacer es pipetear. Si derraman un poco de agua, estarán sobre manos y rodillas durante dos horas, pipeteando 0,5 μL a la vez. Es algo divertido de ver, hasta que la vergüenza se instala cuando te das cuenta de que tu diversión es el equivalente moral de reírse de los ruidos divertidos que solía hacer Terri Schiavo.

Un biólogo molecular típico trabajará 13 horas al día, pero siete de esas horas estarán dedicadas a pipetear comida en su boca. Nunca le dé un filete a un biólogo molecular. Se morirá de hambre.

Además, los biólogos moleculares no pueden expresar lo que hacen al pipetear. Si te acercas a un biólogo molecular en el trabajo y le dices "¿Qué estás haciendo allí, Stuart?", Espera una respuesta similar a "(murmullo) transfecta PX3 al represor mínimo endógeno maximizado sitio de unión reacción de PCR beta-GTGT (murmullo) promotor transitorio de análisis de matriz ". Esto es poco convincente por dos razones. En primer lugar, "PCR" significa reacción en cadena de la polimerasa, por lo que la "reacción de PCR" es redundante. En segundo lugar, todo lo que Stuart estaba haciendo en realidad era pipetear Fanta en su boca.

Las observaciones de los biólogos moleculares que duermen muestran que sus pulgares se mueven toda la noche, como si estuvieran pipeteando. Sería triste si no fuera tan patético. Las observaciones de biólogos moleculares durmientes también han demostrado que su piel se adapta bien a la decoración con un marcador permanente.

Los biólogos celulares se vuelven aún más geniales (sí, es posible) cuando beben

Una analogía común es que la cerveza es para los biólogos celulares como las espinacas para Popeye. O como lo son las cabinas telefónicas para Clark Kent. Un Pabst Blue Ribbon y un biólogo celular se transformarán en la criatura más atractiva y deseable que jamás hayas visto. Después de dos bebidas, un biólogo celular puede ingresar a cualquier club de baile en Dover sin esperar en la fila. Simplemente entran por la puerta principal. Al final de la noche, un biólogo celular típico irradiará un aura multicolor incluso a pesar de estar inconsciente en el sofá. Los biólogos celulares incluso permanecen cautivadores durante sus resacas.

Además, los biólogos celulares son bailarines increíbles. Cualquier biólogo celular podría salvar por sí solo al centro juvenil de los capitalistas codiciosos simplemente a través del poder de la danza.

Los biólogos moleculares, en comparación, son increíblemente cojos cuando están borrachos. Pipetear Zimas en su boca, descartando las puntas de la pipeta a medida que avanzan, y después de que cada punta de plástico golpea el suelo, sacan una calculadora increíblemente grande y complicada y calculan la molaridad de su sangre. Luego, no le anuncian a nadie en particular, "(murmullo) mi sangre es una solución de etanol 0,03 μM".

Uno podría pensar que dado este consumo de alcohol a un ritmo glacial, sería imposible que un biólogo molecular se emborrachara. Uno estaría equivocado. Los biólogos moleculares obtienen hundido. Después de solo 20 minutos de beber, una reunión típica de biólogos moleculares incluirá a un tipo que canta "99 botellas de cerveza en la pared", un tipo que canta "Soy Enrique octavo, lo soy" y un tipo que entra repetidamente en un correo. Y todo esto sucederá en medio de un montón de puntas de pipeta hasta los tobillos.

Además, los biólogos moleculares a menudo tratarán accidentalmente de beber dimetilsulfóxido. Así es: su forma de beber es tan ineficaz que debe ser supervisada. Sin embargo, si opta por supervisar una reunión de biólogos moleculares, trate de no elevar su nivel de frialdad ni un ápice sustituyendo Smirnoff Ice por Zima. Exponer a un biólogo molecular incluso a ese mínimo grado de frialdad es como volar un escandinavo a Honduras. Puede esperar ampollas.

Los biólogos celulares son mucho mejores con las bromas pesadas

Si trabaja en un laboratorio de biología, espere bromas pesadas. Las bromas pesadas de los biólogos celulares son divertidísimas. Podrían, por ejemplo, limpiarse la lengua y dibujar una cara sonriente en una placa de agar. Tiende a arruinar los experimentos, pero toda buena comedia tiene un precio, y las caras sonrientes son alegres y buenas para la moral.

Otra broma práctica común del biólogo celular es triturar suplementos vitamínicos y esconderlos en la comida. No tiene un sabor diferente, pero después de unos días, notas que tu piel se ve mejor y tienes más energía. Luego, cuando revelan la broma que te han estado gastando, se están riendo contigo en lugar de contigo. Más tarde, te ofrecerán comprarte una Budweiser, pero en cambio resulta ser una cerveza belga increíble. Con suplementos vitamínicos. La mejor broma pesada de todos los tiempos.

Sin embargo, las bromas pesadas de los biólogos moleculares son terribles. Por ejemplo, un biólogo molecular podría crear un vector viral que interfiera con la absorción de vitamina C y le produzca escorbuto, y casualmente lo apuñale con una jeringa llena. Pero entonces ni siquiera te dirán que lo hicieron. ¿De qué sirve una broma pesada sin un remate? Uno pensaría que cuando comenzara a desarrollar llagas supurantes, al menos saltaban y gritaban "¡Ja, ja! ¡Transfecté su ADN!" O, mejor aún, regalarte un parche en el ojo y un loro. Pero parecen no tener conciencia en absoluto de que este es un paso crítico (quizás el paso más crítico) en una broma.

Peor aún es cuando los biólogos moleculares simplemente no parecen saber dónde trazar la línea. Incluso en el entorno de laboratorio más relajado, es posible llevar una broma demasiado lejos. Por ejemplo, una broma práctica popular entre los biólogos moleculares es convertir en arma un virus que luego erradica a toda la población humana de la Tierra.


Cabe destacar que los efectos del uso de computadoras en biología han sido estudiados mucho antes de los estudios a los que nos referimos. El uso de computadoras y modelos computacionales ciertamente se ha incrementado en las últimas décadas (ver, por ejemplo, Keller 2002, Capítulo 8), pero estos se han utilizado principalmente como "muletas" e instrumentalmente para lograr los objetivos que tradicionalmente se atribuyen a la biología.

No nos comprometemos con ninguna tesis en particular sobre este aspecto.

"Descripción" no significa necesariamente una descripción lingüística en realidad, el medio preferido para expresar la descripción mecanicista son los diagramas (ver Bechtel y Abrahamsen 2005 para argumentos preliminares sobre este tema).

No es necesario recordar en detalle la compleja estructura de las explicaciones mecanicistas para una descripción completa de este tema, ver (Craver 2007).

Existe un debate interesante sobre lo que posiblemente podría significar "relevante" y la diferencia entre omitir detalles relevantes del modelo (es decir, modelos incompletos) y abstraerlos de detalles irrelevantes (es decir, abstracción). Véase en particular (Levy 2014 Levy y Bechtel 2014 Love y Nathan 2015).

La caracterización de la comprensión de De Regt es mucho mas rico que esto, pero para el propósito que nos ocupa, esta definición es suficiente.

Tenga en cuenta que esto no significa que no se puedan utilizar modelos grandes para dibujar predicciones generales que también se puedan verificar experimentalmente. Por ejemplo, si modela las interacciones proteína-proteína con la ciencia de redes, obtendrá un modelo muy grande que no se puede convertir en una explicación; es imposible dibujar la narrativa causal exacta que conecta todas las entidades. Sin embargo, las herramientas de la ciencia de la red identifican el eje central, y uno puede hacer la predicción muy general de que, si derribo un eje central, la red, y por lo tanto el fenómeno biológico, se interrumpirá. Sin embargo, esta predicción no ayuda a ningún investigador a elaborar una explicación mecanicista.

Hay similitudes con la noción de representación de problemas en un espacio de problemas como lo indicaron Newell y Simon (aunque aquí nos referimos a la formulación hecha por Bechtel y Richardson). El concepto de problema de Bechtel y Richardson es una instanciación de los cuatro elementos de la representación del problema (estado inicial, meta, movimientos definitorios, restricciones de la ruta). Para el aprendizaje automático, un problema es una instanciación de una relación de entrada-salida subyacente (una función) que se ha muestreado para obtener el conjunto de datos que se suministrará al algoritmo de aprendizaje.

Si bien hay algoritmos que no se detienen para algunas entradas o pueden requerir una cantidad ilimitada de memoria, no se utilizan en ciencia de datos, por lo que los ignoraremos en lo que sigue.

Los algoritmos en el aprendizaje automático pueden ser supervisados, no supervisados ​​y por refuerzo. Nos referiremos a algoritmos supervisados ​​y no supervisados ​​porque son relevantes para "descubrir" relaciones cuantitativas entre entradas y salidas. Por otro lado, los algoritmos de aprendizaje por refuerzo son los menos relevantes aquí, que se utilizan especialmente en ingeniería más que en ciencias naturales o sociales.

Aquí debemos señalar que cada algoritmo de aprendizaje construye un tipo diferente de modelo algorítmico. Algunos algoritmos de aprendizaje construyen modelos complejos compuestos por muchos submodelos que se combinan mediante un subalgoritmo de consenso. Estos se denominan algoritmos y modelos de conjuntos.

“El rendimiento de generalización de un método de aprendizaje se relaciona con su capacidad de predicción sobre datos de prueba independientes. La evaluación de este desempeño es extremadamente importante en la práctica, ya que guía la elección del método o modelo de aprendizaje y nos da una medida de la calidad del modelo finalmente elegido ”(Hastie et al. 2009, p. 219).

El algoritmo produce el modelo, que a su vez se aplica para probar nuevos datos.

Dado un universo de objetos, una clase es un subconjunto del universo cuyos elementos comparten algunas características que hacen que la clase sea relevante para algún propósito científico o tecnológico.

La abundancia de datos facilita una mejor selección y evaluación del modelo, porque las estimaciones del desempeño de un modelo son más precisas (Hastie et al. 2009, p. 222). Los casos poco frecuentes pero relevantes solo se pueden observar en cantidades suficientes si el número de muestras es lo suficientemente grande (Junqué de Fortuny et al. 2013, p. 216). Para un tipo importante de modelos algorítmicos, como los estimadores de máxima verosimilitud, existen pruebas formales de que, en condiciones suaves, ambos son asintóticamente insesgados, es decir, el sesgo se reduce a cero cuando el número de muestras tiende a infinito y asintóticamente eficientes, es decir, la varianza se reduce a el más bajo posible para cualquier modelo, ya que el número de muestras tiende a infinito (Sugiyama 2015, págs. 140–143). En algunos campos, como el procesamiento del lenguaje natural, a medida que aumenta el número de muestras, se llega a un punto en el que todos los casos relevantes están suficientemente cubiertos en el conjunto de datos, de modo que la memorización de ejemplos supera a los modelos basados ​​en patrones generales (Halevy et al. 2009, p. .9).

Tenga en cuenta que este concepto de "caja negra" difiere del de Latour, que se refiere a sistemas informáticos prefabricados que se supone que realizan su función correctamente (Latour 1987, págs. 3-4).

Cualquier modelo de cuán posible es en cierto sentido un modelo de caja negra, porque establece que hay componentes que están claramente involucrados en un fenómeno, pero no sabemos exactamente cómo.

Existen algunos métodos de aprendizaje automático como las redes bayesianas (Spirtes et al. 1993) que pueden aprender las conexiones causales entre las variables a partir de los datos. Pueden determinar que algunas variables son causas de otras variables, pero no pueden decir nada sobre el mecanismo específico que está detrás de dicha conexión causal. En otras palabras, las redes bayesianas por sí mismas no pueden producir ninguna explicación, ya que el científico debe encontrar los mecanismos específicos.

El proceso del mundo real y el modelo son categóricamente diferentes. Para los modelos de aprendizaje automático entrenados, es posible que ni siquiera sean estructuralmente similares, según el tipo de algoritmo que se utilice para aprender el modelo. Hay algoritmos que tienen como objetivo aprender la estructura de las interacciones biológicas, que pueden considerarse algoritmos de caja blanca, mientras que otros algoritmos no intentan producir un modelo que se parezca al sistema biológico objetivo.

Los casos bien conocidos incluyen la predicción del mercado de valores, el modelado de la propagación de enfermedades transmisibles en una población y los sistemas de recomendación para el marketing en línea.

Tenga en cuenta una vez más que las predicciones aquí no se superponen necesariamente con las predicciones en el contexto mecanicista.

Algunos conjuntos de datos son tan grandes y complejos que sería casi imposible para un ser humano encontrar patrones significativos sin la ayuda de algoritmos que elaboran automáticamente modelos para ajustarse a los datos (Dhar 2013, p. 68).

Una diferencia entre los desiderata de los modelos F′ Para enfoques basados ​​en explicaciones y ciencia de datos es que para los primeros queremos F′ Tener una estructura causal que sea lo más similar (no entendida en el sentido técnico de la filosofía de la ciencia) al fenómeno que estamos investigando, mientras que para la ciencia de datos el rendimiento predictivo para nuevos casos es el objetivo principal.

Consideremos una variación del ejemplo de temperaturas. Podemos decir que la temperatura de mañana a las 0:00 GMT en una estación meteorológica en particular será el promedio de las temperaturas registradas el mismo día del año a las 0:00 GMT en la misma estación meteorológica, calculadas sobre los datos meteorológicos disponibles. Podemos disminuir la varianza de la siguiente manera. A medida que aumenta el número de años con datos disponibles (el número de muestras), la varianza disminuye porque la salida que F' produce para los datos de prueba invisibles será menos sensible a las oscilaciones en el conjunto de datos de entrenamiento, es decir, años extremadamente fríos o extremadamente calientes en el registro histórico que se utiliza para el entrenamiento.

Esto solo tiene sentido si asumimos que los sistemas complejos deben abordarse teniendo en cuenta la contribución de cada uno de sus componentes. Puede haber otros enfoques de la complejidad (por ejemplo, enfoques sistémicos u holísticos) que pueden no requerir la actitud que estamos describiendo aquí.

Se puede argumentar que hay algoritmos que aprenden la estructura del sistema biológico bajo investigación, de modo que podamos relacionar de alguna manera el trabajo de los algoritmos con descripciones mecanicistas. Por ejemplo, el algoritmo PARADIGM mencionado anteriormente aprende la estructura de las interacciones entre las entidades. Pero no puede determinar los mecanismos específicos que subyacen detrás de las interacciones. Entonces, la falta de inteligibilidad proviene de la incapacidad de los algoritmos para aprender esos mecanismos específicos en lugar de una disimilitud entre la estructura de interacción aprendida y la real. Existen otros algoritmos como Prediction Analysis of Microarray (PAM, Tibshirani et al. 2002), que no pretenden conocer la estructura biológica de ninguna manera, ya que están dirigidos únicamente a la predicción. Cuando se utilizan algoritmos como PAM, significa que los científicos no están particularmente interesados ​​en las estructuras, sino en las predicciones. En otras palabras, cuando la red biológica bajo investigación es demasiado compleja para obtener un modelo mecanicista explicativo, entonces la única opción es utilizar un algoritmo de predicción de caja negra que no pretende conocer la estructura de la red analizada.

Aclaremos nuevamente: esta compensación entre explicar y predecir es una consecuencia de la forma en que el aprendizaje automático se ocupa de la compensación de sesgo-varianza. En otras palabras, esta compensación y la compensación de sesgo-varianza son compensaciones diferentes.

Para el modelado de redes en biología molecular, el número de variables se fija por el número de compuestos detectados, de modo que no hay flexibilidad para elegir el tamaño del modelo que se va a aprender.

Para una exposición más completa de la estructura de los estudios TCGA, consulte Ratti (2015).


Biología Molecular

BIOLOGÍA MOLECULAR es la ciencia, o grupo de actividades científicas, que busca explicar los fenómenos de la vida a través de la investigación de las moléculas que se encuentran en los seres vivos. El término aparentemente fue inventado a fines de la década de 1930 por Warren Weaver, un matemático convertido en funcionario de la Fundación Rockefeller, quien desde 1933 hasta la Segunda Guerra Mundial (1939-1945) canalizó gran parte de los considerables recursos de esta filantropía en un programa para promover avances médicos mediante hacer que las ciencias de la vida se parezcan más a la física en rigor intelectual y sofisticación tecnológica. Existe un debate considerable sobre hasta qué punto Weaver alteró con éxito la dirección intelectual de la amplia gama de ciencias de la vida con las que interactuó. Sin embargo, no cabe duda de que su programa puso a disposición de los biólogos importantes nuevos instrumentos y métodos. Por ejemplo, el apoyo de Rockefeller impulsó enormemente el desarrollo de la cristalografía de rayos X, la instrumentación de ultracentrífuga y electroforesis, y el microscopio electrónico, todos utilizados para analizar la estructura y distribución en organismos de proteínas, ácidos nucleicos y otras biomoléculas grandes. En las décadas de 1930 y 1940, estas macromoléculas biológicas fueron estudiadas no principalmente por bioquímicos, ya que los métodos tradicionales de bioquímica eran adecuados solo para el estudio de compuestos órdenes de magnitud más pequeños (con pesos moleculares en cientos), sino más bien por científicos de los enfermos. -campos definidos conocidos como "biofísica" y "fisiología general".

El entusiasmo general de la posguerra por la ciencia puso a disposición de los biólogos abundantes recursos de agencias federales como la National Science Foundation y los National Institutes of Health. Gracias a esta nueva financiación, y también al impulso postatómico de hacer que la física beneficie pacíficamente a la humanidad, los temas y métodos de investigación de los biofísicos hicieron grandes avances en la década de 1950. Nuevos radioisótopos y aceleradores estimularon la radiobiología. Se activaron microscopios electrónicos en células y virus. La estructura de la proteína se probó mediante cristalografía, electroforesis y ultracentrifugación, además, se desarrollaron métodos químicos que permitieron determinar la secuencia de la cadena de aminoácidos que componen las proteínas más pequeñas. Este tipo de investigación centrada en macromoléculas en la década de 1950 se ha descrito como la "escuela estructural de biología molecular" (o biofísica). En la era inmediata de la posguerra, también se desarrolló otro enfoque en torno a Max Delbrück, un físico convertido en biólogo fascinado desde la década de 1930 con la explicación del gen, que atrajo a muchos otros físicos a la biología. Considerado ahora como el comienzo de la genética molecular, este estilo ha sido llamado la "escuela informativa de biología molecular", ya que durante las décadas de 1940 y 1950 la escuela investigó el comportamiento genético de virus y bacterias sin ningún intento de purificar y caracterizar genes químicamente. Para sorpresa de muchos, en gran parte gracias a los esfuerzos combinados de James Watson y Francis Crick, un equipo que representa a ambas escuelas, a mediados de la década de 1950, se descubrió que el gen era una forma de ácido nucleico de doble hélice en lugar de una proteína. Desde este punto hasta principios de la década de 1960, los genetistas moleculares concentraron gran parte de sus esfuerzos en "descifrar" el "código" mediante el cual las secuencias de ácido nucleico especifican las proteínas que llevan a cabo la mayor parte de las funciones biológicas. Después de que el problema de la "codificación" se resolvió a mediados de la década de 1960, se centraron principalmente en los mecanismos por los cuales los genes se activan en circunstancias particulares, al principio en virus y bacterias y, a partir de la década de 1970, en organismos superiores. Si bien la medida en que la física realmente influyó en el desarrollo de la biología molecular es controvertida, se puede ver claramente cierto impacto en el uso de conceptos cibernéticos como la retroalimentación para explicar el control genético, así como en el pensamiento temprano sobre la genética como un problema criptográfico.

Aunque muchos proyectos asociados con la biofísica florecieron en la década de 1950, el campo en su conjunto no lo hizo. Más bien, algunas áreas en las que los biofísicos fueron pioneros, como la estructura de las proteínas, fueron absorbidas en parte por la bioquímica, mientras que otras se dividieron en nuevas disciplinas. Por ejemplo, los microscopistas electrónicos que estudian la estructura celular se dividieron cuando establecieron la biología celular, y los radiobiólogos dejaron en gran medida la biofísica para unirse (con los radiólogos) a la nueva disciplina emergente de la medicina nuclear. A finales de la década de 1960, los departamentos que llevaban el nombre de "biología molecular" se estaban volviendo más comunes, y por lo general incluían la genética molecular, así como ciertos tipos de biofísica "estructural". En la década de 1970, una nueva generación de métodos convenientes para identificar ácidos nucleicos y proteínas particulares en muestras biológicas (técnicas de hibridación de ARN y ADN, anticuerpos monoclonales) llevó el estudio de los genes y su activación a prácticamente todas las ciencias de la vida experimentales, desde la genética de poblaciones hasta la fisiología. a la embriología. También en la década de 1970, comenzaron a desarrollarse métodos para determinar la secuencia de ácidos nucleicos que componen los genes, que culminaron durante la década de 1990 en el Proyecto del Genoma Humano internacional financiado por el gobierno, así como métodos para reorganizar las secuencias de ADN en los cromosomas de un organismo, y luego reintroducir estas secuencias alteradas en los organismos vivos, haciendo posible que los genetistas moleculares se embarquen en la "ingeniería genética". A principios del siglo XXI, prácticamente no existe ninguna rama de las ciencias de la vida y la medicina que no sea "molecular", ya que todas explican los fenómenos biológicos en parte en términos de secuencias de ácidos nucleicos y estructura de proteínas. Así, desde sus inicios, la biología molecular se ha resistido a la definición como disciplina. Pero independientemente de cómo se defina, como un estilo de investigación, un conjunto de métodos o preguntas, o un conjunto de campos biológicos vagamente entrelazados y superpuestos basados ​​en varias disciplinas, la empresa de explicar las propiedades de la vida a través del comportamiento de sus moléculas constituyentes ha tenido, desde sus orígenes en la era de entreguerras, se convirtió en uno de los movimientos más útiles desde el punto de vista intelectual y médico que jamás se haya dedicado a las ciencias de la vida.


En defensa de la biología celular "no molecular"

This chapter describes the detailed molecular interactions and discusses in more general terms the question of how applicable molecular explanations are to whole-cell functions. It discusses two examples from the field of cell motility, the explanation which does not depend significantly on molecular knowledge. One example derives the fundamental aspects of the mechanical designs of cells showing amoeboid movement, such as 3T3 mouse fibroblasts. The other example describes the emergence of structure and possibly rudimentary intelligence among the colonies of the flagellated algal cells Clamidia. As the cellular functions are derived from large numbers of molecular details, many small errors are accumulated to render meaningless the resulting explanation. The new and sufficient concepts of cell biology must be developed in ways that recognize explicitly the place of cells within the hierarchy of organization of biology that ranges from ecologies to macromolecules.


How do molecular biologists determine biochemical pathways? - biología










Here is the short but sweet version:

I was a Life Science major in college (at Philadelphia University), then received my Ph.D. in Biochemistry and Molecular Biophysics from Columbia University in 1995. After that, I worked for 17 years at University of California, Berkeley as a Post-Doctoral Fellow and as a Research Specialist. My thesis and post-doctoral research has been centered mostly on Developmental Biology, Genetics, Molecular Biology, and Evo Devo (i.e., Evolution and Development).

If you are familiar with these fields of biology, feel free to skip ahead. But if you are unfamiliar with them, here is a quick overview of each of them:

Developmental Biology is the study of how life forms develop. For instance, all animals and plants start out as a single cell, but then develop over time into creatures with all different types of specialized cells (e.g., nerve cells, skin cells, muscle cells, blood cells, and many others) that are located in different parts of the body and which perform different functions. Developmental biologists study these developmental processes in order to understand how they occur. Because development is so complex, most developmental biologists focus on smaller specific problems, for example, trying to figure out how a particular cell (or group of cells) decide what type of cell they will become.

Why is studying developmental biology important? Well, in addition to being generally interesting, many genes involved in development also contribute to cancer and other diseases. So by learning how they work, we can hopefully garner insights into these other conditions as well.

Does this mean that you did experiments on humans? No, most developmental biologists study development in a handful of &ldquomodel organisms.&rdquo For instance, I did most of my research on fruit flies (scientific name: Drosophila melanogaster). Why study development in non-human animals? Well, many animals have legs, and eyes, and brains, and muscles, and circulatory systems, etc. We have anterior (head), posterior (rear), dorsal (back) and ventral (belly) regions. Etcétera. Some people might be surprised to find out that the genes that control these developmental processes are conserved over evolution. By &ldquoconserved,&rdquo I mean that the genes that help make legs or eyes or muscles or anteriors or posteriors (and so on) in human beings are closely related to the ones that make those parts of mice and birds and frogs and worms and fruit flies and so on. While this might seem surprising at first, it all makes sense if you take evolution into account. After all, we all shared a common ancestor at some point, so of course we will share similar genes that do similar things. By studying these genes in model organisms, we can indirectly learn about how development works (or probably works) in humans.

But of course, human legs are different from mouse legs, or bird legs, or fruit fly legs, in certain ways. A sub-field called Evo Devo (which sounds like an awesome Devo tribute band, but which is simply an abbreviation of &ldquoEvolution and Development&rdquo) examines developmental processes in closely related animals (e.g., in different types of arthropods - the group of animals that includes fruit flies, plus other insects, crustaceans, and related &ldquocreepy crawlers&rdquo) to try to understand what evolutionary changes happened in order to make some arthropods have more legs than others, or to have claws on some legs but not others, or to make some arthropods have wings while others do not, and so on. Such questions may seem esoteric, but they can shed light onto both evolution and development more generally.

I also sometimes describe myself as a Molecular Biologist, which means that I have studied biological processes at the level of molecules, most notably at the DNA, RNA, and protein level. As most people know, DNA is the so-called &ldquogenetic blueprint&rdquo that helps cells know what they should do in a particular situation. In any given cell, some genes are &ldquoturned on&rdquo while others are not. When a gene is &ldquoturned on,&rdquo that usually means that that segment of DNA is being transcribed into RNA, which is basically a temporary copy of that gene. Most RNAs are then translated into proteins, which are like little machines that carry out specific functions in cells. Admittedly, this description is extremely oversimplified, but it is generally true in most cases.

A lot of the research that I carried out involved isolating specific genes that are involved in developmental processes. In some cases, I would manipulate those genes (and by association, their RNAs and proteins) to see what affect certain changes had on those development processes. All this falls under the umbrella of molecular biology.

I also describe myself as a Geneticist. This overlaps a lot with molecular biology, as both fields are interested in identifying the genes/DNA sequences that carry out important cellular/bodily functions. But geneticists also use additional strategies to understand biological processes. For instance, rather than starting with a particular protein or segment of DNA and asking what it does (as molecular biologists typically do), a geneticist might look for mutations that affect how legs (or eyes, or other parts of the body) develop. Or they may carry out genetic crosses between animals that have different mutations to see if the underlying genes interact with one another. Once a geneticist has isolated an interesting mutation, they can then look for the underlying gene that is responsible for it.

Here is another way of putting it: Geneticists often start with a &ldquophenotype&rdquo (i.e., a particular bodily trait), then search for the underlying &ldquogenotype&rdquo (i.e., the underlying gene or genetic variation that causes it). In contrast, molecular biologists often start with the gene, then try to figure out what developmental/biological processes that gene affects. In fact, this latter approach is sometimes called &ldquoreverse genetics&rdquo because it starts with the gene and leads to the trait or function, rather than vice versa. This description might seem to position molecular biology as the &ldquoopposite&rdquo of genetics, but in reality, these days most geneticists also do molecular biology, and vice versa.

Okay, so with that background , here is a brief summary of my experience as a biologist:

During my graduate work (i.e., my Ph.D. thesis project), I studied RNA localization during Drosophilia oogenesis (a fancy way of saying &ldquoin fruit fly ovaries&rdquo). Why is this important or relevant? Well, as I said, animals have different genes that make their anteriors (heads) develop differently from their posteriors (rears), and their dorsal regions (backs) develop differently from their ventral regions (bellies). Sometimes this is accomplished during oogenesis (i.e., egg development) by placing the RNA molecules of a particular gene to a specific subregion of the egg. I studied this process in fruit flies for a few genes that play a role in dorsal-ventral (i.e., front-versus-back) patterning. I published several papers on my findings, including one where I isolated the Transport-Localization Sequence (TLS) for a gene called K10 - basically, this was a part of the RNA that enabled it to be located to a particular part of the egg cell. Apparently, someone has even created a Wikipedia page for the K10 TLS. (I swear it wasn&rsquot me!)

In 1995, I began my &ldquopost-doc&rdquo - that is, a temporary position biologists generally take if they want to continue working in academia. For my post-doc, I chose to work at a lab at UC Berkeley that used a variety of molecular and genetic approaches to identify novel genes involved in development. Once again, I was working with Drosophilia/fruit flies, because they are one of the best (if not the best!) animal model for using genetic approaches. For this reason, a large number of genes that are now known to play important roles in development in most animals were first identified in Drosophila.

I worked on a number of different projects during my post-doc. I collaborated on a reverse genetic screen to identify novel membrane and secreted proteins - these types of proteins play an important role in cell-cell communication, where cells instruct one another on what type(s) of cell they should become and/or what they should be doing. I followed up on a number of genes that came out of that screen, and that work eventually resulted in publications on three genes: synaptotagmin IV, matrix metalloproteinase-2, and bitesize (the only Drosophila synaptotagmin-like protein). Interestingly (given my thesis work), bitesize RNA is localized within cells, and the sequence responsible for this localization is located within the protein-coding region of the gene. While this was not an earth-shattering discovery by any means, it was the first example of this happening in an animal, which is kind of neat. I named the gene &ldquobitesize&rdquo because mutations in the gene resulted in animals that were smaller than normal, due to a reduction in both cell size and number. The name was also a bit of an inside joke for me, as at the time that I was working on the gene, I played in a band called Bitesize.

Also during my post-doc, I carried out a genetic interaction screen for genes involved in the Rho GTPase signaling pathway, which controls cell shape changes, in addition to numerous other biological processes. Genes in this pathway are known to go awry in many instances of cancer. While I found a number of potentially interesting mutations, that work was never published.

After my post-doc, I got a new job at UC Berkeley as a Research Specialist, which basically means that I was a staff scientist working in a professor&rsquos lab. This new lab was an Evo Devo lab, and we studied development in an amphipod crustacean called Parhyale hawaiensis. They are in the same broader family (Malacostraca) that includes shrimp, crayfish, and lobsters - and that&rsquos kind of what they looked like, except much smaller.

As one does in Evo Devo, we examined developmental genes and processes in Parhyale, and compared and contrasted them to their counterparts in related crustaceans, as well as other arthropods more generally. I studied Hox genes in this organism - these are a set of related genes that are expressed in different regions along the anterior-posterior (i.e., head-to-tail) axis. An example of two Hox genes in Parhyale is shown on the right: a Hox gene called &ldquoDeformed&rdquo (in red) is expressed just anterior to (i.e., ahead of) a Hox gene called &ldquoSex combs reduced&rdquo (in yellow) during Parhyale embryo development. Each Hox gene helps to determine the particular region of the animal that they are expressed in - they do this by binding to DNA and turning other genes on or off. And when Hox genes are mutated or mis-expressed (i.e., turned on in a different region of the animal than normal), it often leads to what are called &ldquohomeotic transformations,&rdquo where body parts in one region of an animal are transformed to resemble those of another region.

Crustaceans such as Parhyale are a great system for looking at Hox genes because they make different types of appendages (e.g., antenna, feeding appendages, claws, walking legs, swimming legs) on each segment. So when Hox genes are mutated or mis-expressed, it sometimes leads to very obvious changes in these appendages. For example, the picture to the right shows appendages from the first segment of the Parhyale abdomen. Normally, these legs are straight and feathery because they are designed for swimming (as shown in the leg on the left). But when you knock-down a particular Hox gene, these appendages instead develop into walking legs (as shown in the leg on the right).

During my time in this lab, I isolated all the Parhyale Hox genes and (along with a graduate student in the lab) examined their expression patterns. Additionally, I isolated most of the chromosomal region containing the Hox genes (as they tend to be clustered together along the chromosome in most animals). All of that work has been recently published. I also attempted to knock-down or mis-express a number of these Hox genes, and I got some intriguing results - some of these results, along with subsequent and more extensive analyses performed by other lab members, have been published here.

So that is an overview of my work as a biologist. Here are some common follow up questions that I often receive:

Do you still work as a biologist? No, not at the moment. The grant that was paying my salary at my last position ended (as grants inevitably do). So right now, I am making ends meet through my writing and by giving talks about gender, sexuality, feminism, and LGBTQ issues at various colleges and conferences.

Were you a professor at UC Berkeley? If not, do you want to be a professor someday? No, I was a post-doc and a research specialist, not a professor. These days, it is very difficult to get assistant professor/tenure-track positions in biology. And even if you do get a tenure-track position, it is extremely difficult to secure grants to fund your research (which you are expected to obtain, and if you do not, you will eventually lose your position). Given all my &ldquoextracurricular activities&rdquo (e.g., as an author, speaker, performer, musician), I felt that it would be difficult to pursue those intellectual interests and life goals if I plunged myself completely into working to become a professor in biology. Having said that, I would be open to becoming a professor someday under the right circumstances (especially if it were an interdisciplinary position where I could continue to pursue my interests in Gender and Queer Studies).

Did you do any teaching? Not at UC Berkeley, but I did when I was in college (where I taught biology labs for Life Science majors) and graduate school (where I was a teaching assistant). In the last ten years, I have been a guest lecturer in a wide variety of college classes, albeit in the humanities - e.g., in Gender, Women, and Queer Studies, Anthropology, Human Sexuality, and Psychology courses - some examples of these can be found on my presentations webpage.

Did you ever study gender as a biologist? No, although my background in biology has enabled me to understand (and therefore critique) gender-related research that other biologists carry out. To be clear, it&rsquos not that I believe that biology plays no role whatsoever in gender - as I&rsquove written about elsewhere (most notably, Chapter 13 of my book Excluded), I believe that shared biology, biological variation, shared culture, and individual experience all come together in an unfathomably complex manner to create both the trends as well as the diversity in gender and sexuality that we see all around us.

Scientists are always supposed to question our own assumptions and biases. That is relatively easier to do when we are studying galaxy formation or crustacean leg development, where our own identities are not directly called into question, and where there is a sense that we are peering into the great unknown. But virtually all of us - lay people and scientists alike - feel that we are already intimately familiar with gender. We all view gender and sexuality through a prism of presumptions, biases, and value judgments that are unconscious and invisible to us. As a result, the overwhelming majority of biological research into gender and sexuality merely ends up reaffirming researchers&rsquo confirmation bias. And typically these researchers will completely ignore culture and environment, and presume that biology is causing whatever differences they identify, despite the fact that culture is known to have a great impact on gender and sexuality.

Of course, researchers in the humanities are just as guilty of this, but in reverse: They presume that gender and sexuality are entirely the products of culture. Once again, in Chapter 13 of my book Excluded, I explain why this presumption (which I call &ldquogender artifactualization&rdquo) is erroneous.

Unfortunately, the biology/humanities divide allows researchers on either side to ignore one another&rsquos research. If there are any subjects that are worthy of - nay, require! - an interdisciplinary approach, it is gender and sexuality. Yet, there are only a handful of academics who study gender and sexuality that have a truly interdisciplinary understanding of these subjects. Personally, I wish that biologists who want to study gender would take several Gender Studies classes as a prerequisite before engaging in any gender-related research. Similarly, Gender Studies (as a field) would be far better served if students were required to take advance courses in biology.

Did you ever face any discrimination for being transgender and/or a woman as a scientist? Not especially. But frankly, I do not believe that my experience is very representative.

For starters, I have mostly worked in the field of Developmental Biology, which has a female/male ratio that is far closer to 50/50 than most scientific fields. In fact, two of the three labs that I worked in had more women researchers than men. On top of that, studies that have been done on gender bias in science indicate that the proverbial glass ceiling does not have quite as much of an effect on early career stages (e.g., college, grad school, post-doc) as it does on later stages (e.g., determining whether one gets professorships, tenure, promotions, etc.). Because I have only ever been a post-doc and research specialist, I have only ever been judged by my direct superiors (i.e., the professors whose lab I worked in). And thankfully (or better put: as it should be), they have always taken me seriously and respected me.

Similarly, I have not faced obvious discrimination in the workplace for being transgender. But once again, this is highly anecdotal. I live in the SF Bay Area, where people tend to be more LGBTQ-friendly than most places. Having said that, I know someone who worked as a technician in a molecular biology lab in the Bay Area who transitioned around the same time that I did. And while my P.I. (Principal Investigator, aka, boss) was very supportive, his was not and asked him to leave the lab. (this was before the UC system had a policy regarding transgender employees.)

For anyone interested in the effects of gender bias in science, I highly encourage you to read Ben Barres&rsquos article Does Gender Matter? and the corresponding NY Times interview with him. Barres is a neuroscientist and a trans man, and he discusses his own personal experience with gender bias, as well as reviewing the existing research on the subject. Also, both Barres and myself were interviewed by the magazine El Científico about our experiences as transgender scientists. To be honest, I am not a big fan of how transition-focused the article turned out, and the way it gives the impression that it is trans people&rsquos job to make their co-workers feel at ease. But it may be of interest to other transgender scientists.

  • The Pacifica station KPFA-FM (Berkeley, CA) program Against the Grain aired Nurture, Not Nature?, an interview with Julia about Excluded and her views on the nature-versus-nuture debate with regards to gender and sexuality. Originally aired November 25, 2013.
  • Ethnography Matters interviewed Julia about Excluded and other topics (see &ldquoGenes, fruit flies and the Ramones&rdquo) on October 27, 2013.
  • Julia is one of the people interviewed about feminism, science, & the nature-vs-nurture debate in the 2014 Bitch Magazine article &ldquoBorn that Way?&rdquo

Julia Michelle Serano, Ph.D.
Biologist (Developmental Biology, Genetics, Molecular Biology, Evolution and Development)

What follows is a description of my skills and experience as a biologist. My experience as a writer can be found here.

SCIENTIFIC RESEARCH EXPERIENCE

Research Specialist, University of California, Berkeley (2003-2012)
Principal Investigator: Nipam H. Patel, Ph.D.
--Isolation, expression, and functional and evolutionary analyses of Hox genes in the amphipod crustacean Parhyale hawaiensis.

Post-doctoral Fellow, University of California, Berkeley (1995-2003)
Principal Investigator: Gerald M. Rubin, Ph.D.
--Isolation, and genetic and functional characterization of numerous Drosophila melanogaster genes, including synaptotagmin IV, matrix metalloproteinase-2, y bitesize.

Graduate Research, Columbia University (1989-1995)
Thesis Advisor: Robert S. Cohen, Ph.D.
--Dissertation on mRNA localization in the Drosophila melanogaster oocyte.

SCIENTIFIC TECHNICAL SKILLS

Molecular Biology:
DNA/RNA isolation and analysis, Southern blotting, DNA sequencing, degenerate and inverse PCR, cDNA and BAC library screening, gene cloning and characterization, isolation of full-length cDNAs, RACE and quantitative RT-PCR, site-directed mutagenesis, vector and gene-fusion construction.

Genetics:
Genetic interaction and enhancer trap screens, transposable element, EMS and X-ray mutagenesis, meiotic mapping, mosaic analyses, RNAi, characterization of mutant phenotypes.

Animal Model Systems:
Expertise in raising and working with Drosophila melanogaster y Parhyale hawaiensis. Techniques include embryo isolation and preparation, microinjection, germline transformation, gene knockdown and misexpression, microdissection of embryos, larvae, hatchlings and adults, familiarity with stages of embryonic development, and with the evolution and development of other closely related Arthropod species.

Histology and Microscopy:
Whole mount en el lugar hybridization and immunocytochemistry, GFP and immunoflourecence, beta-gal histochemical assays, phaloidin and DAPI staining, fixation and sectioning of tissues, scanning electron microscopy, confocal microscopy, eggshell and embryo cuticle preparations.

Computer Skills:
Biological database searches and analyses, familiarity with the following programs: Sequencher, MacVector, Photoshop, Illustrator, Power Point, Microsoft Word, Excel, MacOS, and basic HTML.

Laboratory Management and Teamwork Skills:
Supervision of graduate students and laboratory technicians, lab manager, experience working as a team member on high throughput screens, established collaborations with researchers in other laboratories, strategic design of laboratory experiments, strong critical thinking capability, excellent written and oral communication skills.

  • Serano J.M., Martin A., Liubicich D.M., Jarvis E., Bruce H.S., La K., Browne W.E., Grimwood J., Patel N.H., 2016. Comprehensive analysis of Hox gene expression in the amphipod crustacean Parhyale hawaiensis. Biología del desarrollo, 409 (1), 297-309. [PDF] click for article
  • Martin A., Serano J.M., Jarvis E., Bruce H.S., Wang J., Ray S., Barker C.A., O&rsquoConnell L.C., Patel N.H., 2016. CRISPR/Cas9 Mutagenesis Reveals Versatile Roles of Hox Genes in Crustacean Limb Specification and Evolution. Biología actual, 26 (1), 14-26. [PDF] click for article
  • Liubicich, D.M., Serano, J.M., Pavlopoulos, A., Kontarakis, Z., Protas, M.E., Kwan, E., Chatterjee, S., Tran, K.D., Averof, M., Patel, N.H., 2009. Knockdown of Parhyale Ultrabithorax recapitulates evolutionary changes in crustacean appendage morphology. Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A. 106, 13892-13896.
  • Pavlopoulos, A., Kontarakis, Z., Liubicich, D.M., Serano, J.M., Akam, M., Patel, N.H., Averof, M., 2009. Probing the evolution of appendage specialization by Hox gene misexpression in an emerging model crustacean, Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A. 106, 13897-13902.
  • Serano, J. and Rubin, G. M. (2003). The Drosophila synaptotagmin-like protein bitesize is required for growth and has mRNA localization sequences within its open reading frame. Proc. Natl. Acad. Sci. USA 100, 13368-13373. [PDF] click for article
  • Page-McCaw, A., Serano, J., Sante, J. and Rubin, G.M. (2003) Drosophila Matrix Metalloproteinases are required for tissue remodeling but not embryonic development. Developmental Cell 4, 95-106.
  • Littleton, J. T.*, Serano, T. L.*, Rubin, G. M., Ganetzky, B. and Chapman, E. R. (1999). Synaptic function modulated by changes in the ratio of Synaptotagmin I and IV. Nature 400, 757-760.
    * these authors contributed equally to this work
  • Kopczynski, C. C., Noodermeer, J. N., Serano, T. L., Chen, W.-Y., Pendleton, J. D., Lewis, S., Goodman, C. S. and Rubin, G. M. (1998). A high throughput screen to identify secreted and transmembrane proteins involved in Drosophila embryogenesis. Proc. Natl. Acad. Sci. USA 95, 9973-9978.
  • Karlin-McGinness, M., Serano, T. L. and Cohen, R. S. (1996). Comparative analysis of the kinetics and dynamics of K10, bicoid, and oskar mRNA localization in the Drosophila oocyte. Dev. Gineta. 19, 238-248.
  • Serano, T. L. and Cohen, R. S. (1995). A small predicted stem-loop structure mediates oocyte localization of Drosophila K10 mRNA. Development 121, 3809-3818.
  • Serano, T. L. and Cohen, R. S. (1995). Gratuitous mRNA localization in the Drosophila oocyte. Development 121, 3013-3021.
  • Serano, T. L., Karlin-McGinness, M. and Cohen, R. S. (1995). The role of fs(1)K10 in the localization of the mRNA of the TGFalpha homolog gurken within the Drosophila oocyte. Mech. of Dev. 51, 183-192.
  • Cohen, R. S. and Serano, T. L. (1995). mRNA localization and function of the Drosophila fs(1)K10 gene. In Localized RNAs (ed. H. D. Lipshitz), pp. 99-112. Austin: R. G. Landes.
  • Serano, T. L., Cheung, H.-K., Frank, L. H. and Cohen, R. S. (1994). P element transformation vectors for studying Drosophila melanogaster oogenesis and early embryogenesis. Gene 138, 181-186.
  • Cheung, H.-K., Serano, T. L. and Cohen, R. S. (1992). Evidence for a highly selective RNA transport system and its role in establishing the dorsoventral axis of the Drosophila egg. Development 114, 653-661.

1989-1995:
Universidad de Colombia
New York, New York
Doctor. in Biochemistry and Molecular Biophysics
Dissertation: mRNA localization in the Drosophila oocyte

1985-1989:
Philadelphia University
Philadelphia, Pennsylvania
B. A. in Life Science

The Leukemia and Lymphoma Society Special Fellow Award, 2000-2003.
Tobacco-Related Disease Research Program Postdoctoral Fellowship (awarded in 2000, but declined).
The Jane Coffin Childs Memorial Fund for Medical Research Postdoctoral Fellowship, 1996-1999.
National Eye Institute Training Grant, 1989-1992.
Full Academic Scholarship, Philadelphia University, 1985-1989.


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