[en] A biological system can be explained in terms of activity, regulation and modification of its proteins, the main effectors at last of any observed phenotype. The set of proteins being expressed on each cellular type under distinct given inputs has been defined as the proteome and is the focus of the Proteomics field. First of the main two projects described in this thesis has approached the proteome characterization of neoblasts. Those are the stem cells of planarian, an invertebrate species from platyhelmintes phylum that has some relevant features to consider as a model organism for the stem cells research in vivo. Despite their usefulness and potential, proteomic approaches have not enough resolution to bring answers to many of the questions posed by the complex biology of the neoblast. This term comprises a cell population that became more heterogeneous than expected until nowadays. Therefore, it was necessary to deep into the previous step to the translation, taking advantage of the technological developments achieved with the new generation of sequencing platforms for the analysis of RNA sequences, in an attempt to shed light over the biology of the planarian stem cells. Beyond morphological and functional characterization, given the heterogeneity of the neoblasts populations, it is a must to identify specific markers that will assist in their isolation and even subdivide them into cell sets with specific traits. In order to perform those high-throughput analyses both experimental and computational techniques had to be deployed; among the first ones, it is worth to mention the set up for cell sorting to isolate neoblasts, while on the bioinformatics side there was the need to develop pipelines to process, assemble, and map the transcripts found over the reference sequences. Statistical methods were then applied to determine differentially expressed genes in neoblasts. Those genes have been experimentally validated to confirm their expression in neoblasts and to observe the resulting phenotype after their knock-down. Few genes have been analyzed with greater detail (Smed-SmB, Smed-meis-like, Smed-nf-YA/YB-2/YC), to deep into the neoblast biology.

[es] El dogma central de la biología molecular establece que la información génica contenida en el DNA se transcribe a RNA y de este se traduce en forma de proteína. En nuestro caso recorreremos el camino en sentido inverso: de las proteínas a los genes. Un sistema biológico debe explicarse en términos de actividad, regulación y modificación de sus proteínas, los principales efectores en último término de cualquier fenotipo observado. El conjunto de las proteínas expresadas en cada momento dependiendo del tipo celular y de los estímulos recibidos se conoce como proteoma y constituye el objeto de estudio de la proteómica. El primero de los dos grandes proyectos que se tratarán en esta tesis aborda la caracterización del proteoma de los neoblastos, las células madre de la planaria, un invertebrado del filo de los platelmintos (literalmente "gusanos planos") con unas particularidades que lo hacen un modelo de gran valor para el estudio in vivo de las células madre. Sin embargo, las técnicas que brinda la proteómica en la actualidad, si bien han demostrado su utilidad y su potencial, no son aún lo bastante resolutivas como para dar respuesta a muchas de las preguntas que nos plantea la compleja biología del neoblasto. Este término engloba a una población de células que se está revelando mucho más heterogénea de lo que se había presumido hasta hace pocos años. Por ello, ha sido necesario descender al nivel inmediatamente anterior a la traducción en la cadena de eventos moleculares y sacar partido de la ventaja tecnológica que proporciona actualmente el estudio del RNA con la nueva generación de plataformas secuenciadoras para intentar dilucidar los misterios de la biología de estas células madre. El estudio de cualquier población celular requiere identificarla no solo a través de una descripción morfológica y funcional de las células que la componen sino que es imprescindible encontrar marcadores que permitan aislarla y, llegado el caso, subdividirla en grupos de células con características aún más concretas. Este es el caso de la población de neoblastos, dada la heterogeneidad celular por la que necesariamente está compuesta. Para poder llevar a cabo estos análisis high-throughput ha sido necesario desarrollar técnicas experimentales y computacionales. A nivel experimental cabe destacar la puesta a punto del protocolo de cell sorting para el aislamiento de los neoblastos. En el campo computacional, se han desarrollado pipelines de ensamblado transcriptómico y mapeado sobre las secuencias de referencia, y se han implementado los métodos estadísticos necesarios para determinar aquellos genes diferencialmente expresados en neoblastos. Estos genes han sido validados en el laboratorio para corroborar su expresión en neoblastos y observar el fenotipo tras su inhibición. Algunos, además, han sido caracterizados con mayor detalle (Smed-SmB, Smed-meis-like, Smed-nf-YA/YB-2/YC), lo que ha servido para profundizar en el conocimiento de la biología de los neoblastos.