Browsing by Author "Soto, Daniela C."

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    Effect of bacterial contamination in degradation of tyrosine-derived polycarbonates
    (2015) Soto, Daniela C.; Valenzuela Roediger, Loreto Margarita; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
    La infección de implantes es un problema clínico significativo, que puede generar el rechazo del implante o el colapso prematuro del dispositivo implantado. Los polímeros son ampliamente utilizados en distintas aplicaciones médicas debido a sus propiedades ventajosas, como por ejemplo su biocompatibilidad y biodegradación ajustables, pero para ser utilizados en aplicaciones clínicas es necesario caracterizar su comportamiento en un ambiente contaminado. Los terpolímeros de policarbonato derivados de tirosina son un nuevo tipo de polímeros que parecen prometedores para varias aplicaciones biomédicas. Sin embargo, su comportamiento en caso de infección aún no ha sido descrito. En este trabajo estudiamos el efecto de la contaminación bacteriana en la degradación de terpolímeros, poliácido láctico-co-glicólico (PLGA) y poliácido D,L-láctico (P(DL)LA), así como la capacidad de las bacterias para proliferar y formar biopelículas en la superficie del polímero. Para lograr esto, muestras de películas moldeadas por compresión fueron incubadas en dos medios no estériles, tampón fosfato salino (PBS) y PBS con fibrinógeno, promoviéndose la contaminación ambiental con Pseudomona sp. Adicionalmente, muestras de terpolímeros y P(DL)LA fueron incubadas en PBS estéril inoculado con Staphylococcus aureus resistente a meticilina, Pseudomona aeruginosa y Pseudomona sp. ambiental. Ambas especies de Pseudomona fueron capaces de sobrevivir al marco experimental, mientras que S. aureus no fue viable después de un día de incubación. La tasa de degradación de los terpolímeros fue incrementada por la presencia de Pseudomona sp. ambiental en el medio no estéril, pero la degradación de PLGA y P(DL)LA permaneció constante. No se observaron cambios en la degradación de los polímeros incubados en medio estéril inoculado con bacteria, probablemente debido a la baja concentración bacteriana inoculada. Sin embargo, se observó que las especies de Pseudomona fueron capaces de adherirse a la superficie, secretando sustancias para formación de biopelículas. Estos resultados muestran que la infección de implantes de terpolímeros, ya sea antes o después de la implantación, puede llevar a degradación acelerada del dispositivo y a la formación de biopelículas que agravan la infección.
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    Step-by-Step Construction of Gene Co-expression Networks from High-Throughput Arabidopsis RNA Sequencing Data
    (Humana Press, 2018) Contreras López, Orlando; Moyano, Tomás C.; Soto, Daniela C.; Gutiérrez, Rodrigo A.
    The rapid increase in the availability of transcriptomics data generated by RNA sequencing represents both a challenge and an opportunity for biologists without bioinformatics training. The challenge is handling, integrating, and interpreting these data sets. The opportunity is to use this information to generate testable hypothesis to understand molecular mechanisms controlling gene expression and biological processes (Fig. 1). A successful strategy to generate tractable hypotheses from transcriptomics data has been to build undirected network graphs based on patterns of gene co-expression. Many examples of new hypothesis derived from network analyses can be found in the literature, spanning different organisms including plants and specific fields such as root developmental biology. In order to make the process of constructing a gene co-expression network more accessible to biologists, here we provide step-by-step instructions using published RNA-seq experimental data obtained from a public database. Similar strategies have been used in previous studies to advance root developmental biology. This guide includes basic instructions for the operation of widely used open source platforms such as Bio-Linux, R, and Cytoscape. Even though the data we used in this example was obtained from Arabidopsis thaliana, the workflow developed in this guide can be easily adapted to work with RNA-seq data from any organism.