[en] Genetic variation is the cornerstone of biological evolution. The description and explanation of the forces controlling genetic variation within and between populations is the main goal of population genetics. The deciphering of an explosive number of nucleotide sequences in different genes and species has changed radically the scope of population genetics, transforming it from an empirically insufficient science into a powerfully explanatory interdisciplinary endeavor, where high-throughput instruments generating new sequence data are integrated with bioinformatic tools for data mining and management, and advanced theoretical and statistical models for data interpretation. This thesis is an integrative and comprehensive bioinformatics and population genetics project whose central topic is the genetic diversity of populations. It is accomplished in three sequential steps: (i) the development of tools for data mining, processing, filtering and quality checking of raw data, (ii) the generation of databases of knowledge from refined data obtained in the first step, and (iii) the testing of hypotheses that require multi-species and/or multi-locus data. In the first part of the thesis, we have developed PDA Pipeline Diversity Analysis , an open-source, web-based tool that allows the exploration of polymorphism in large datasets of heterogeneous DNA sequences. This tool feeds from the millions of haplotypic sequences from individual studies that are stored in the main molecular biology databases, and generates high-quality, population genetics data that can be used to describe patterns of nucleotide variation in any species or gene. All the extracted and analyzed data resulting from the first part of this thesis is used in the second step to create a comprehensive on-line resource that provides searchable collections of polymorphic sequences with their associated diversity measures in the genus Drosophila (DPDB Drosophila Polymorphism Database ). This resource means an ambitious pledge to test the efficiency of the system created in the first part. Finally, two different studies that make use of the modules of data mining and analysis developed are shown. First, we study patterns of sequence variation to infer constraint and adaptation in Drosophila conserved noncoding sequences (CNSs). For this study we have used population genetics re-sequencing data from D. melanogaster together with comparative genomic data from other Drosophila species. We show that patterns of nucleotide sequence evolution in Drosophila CNSs are incompatible with the notion that mutational cold-spots explain these conserved blocks. Rather, the results support the hypothesis that CNSs are maintained by the action of purifying selection. The second study focuses on the coding evolution of Hox genes, a class of essential transcription factors expressed early in development that are involved in the specification of regional identities along the anteroposterior body axis. We have measured the rates of nucleotide divergence and fixation of insertions and deletions of three Hox genes, and compared them with those of three Hox-derived genes and a set non-Hox genes to test the hypothesis that Hox genes evolve slowly. Our results show that both the number of nonsynonymous substitutions and the degree of functional constraint are not significantly different between Hox and non-Hox genes, and that Hox and Hox-derived genes contain significantly more insertions and deletions than non-Hox genes in their coding sequences. Thus, Hox genes evolve faster than other essential genes expressed early in development, with complex expression patterns or with long introns rich in cis-regulatory elements. As a whole, the works presented in this thesis round a complete bioinformatics project off, including all the necessary steps from mining the data to generating new scientific knowledge. More interestingly, the outcome of each step is the seed of multiple possible studies in the next step, and thus this thesis has many applications for the scientific community.

[es] La variación genética es la piedra angular de la evolución biológica. La descripción y explicación de las fuerzas que controlan la variación genética dentro y entre poblaciones es el principal objetivo de la genética de poblaciones. La obtención de un número explosivo de secuencias nucleotídicas en distintos genes y especies ha cambiado radicalmente las perspectivas de la genética de poblaciones, transformándola desde una ciencia empírica insuficiente a un esfuerzo interdisciplinario de un gran alcance, donde los aparatos de generación de nuevas secuencias a gran escala se integran con herramientas bioinformáticas para la extracción y gestión de datos, junto a avanzados modelos teóricos y estadísticos para su interpretación. Esta tesis es un proyecto de bioinformática y genética de poblaciones completo, cuyo objetivo es el estudio de la diversidad genética en las poblaciones, que se ha llevado a cabo en tres pasos secuenciales: (i) el desarrollo de herramientas para la extracción, procesado, filtrado y control de calidad de secuencias nucleotídicas, (ii) la generación de bases de datos de conocimiento a partir de los datos obtenidos en la primera parte y (iii) la puesta a prueba de hipótesis que requieren de datos de varias especies y loci. En la primera parte de la tesis hemos desarrollado PDA (Pipeline Diversity Analysis), una aplicación Web de código abierto que permite la exploración del polimorfismo en grandes conjuntos de secuencias de DNA heterogéneas. Esta herramienta se alimenta de los millones de secuencias haplotípicas de estudios individuales que hay almacenados en las principales bases de datos moleculares y genera datos de genética de poblaciones que pueden ser utilizados para describir patrones de variación nucleotídica en cualquier especie o gen. Todos los datos extraídos y analizados en la primera parte de la tesis son utilizados en la segunda parte para crear un recurso vía Web completo que proporciona colecciones de secuencias polimórficas con sus medidas de diversidad asociadas en el género Drosophila (DPDB, Drosophila Polymorphism Database). Este recurso ha significado un reto ambicioso que ha permitido poner a prueba la eficiencia del sistema creado en la primera parte. Finalmente, se incluyen dos estudios que utilizan los módulos de extracción y análisis de datos desarrollados en la primera parte. En el primero, hemos estudiado los patrones de variación genética en secuencias conservadas no codificadoras para inferir selección negativa y positiva en Drosophila. En este estudio hemos utilizado datos de re-secuenciación en D. melanogaster junto con datos genómicos comparativos en otras especies de Drosophila para demostrar que las regiones frías de mutación no pueden explicar estos bloques conservados. Los resultados muestran que las secuencias conservadas no codificadoras se mantienen por la acción de la selección purificadora. El segundo estudio se centra en la evolución codificadora de los genes Hox, una clase de factores de transcripción esenciales en el desarrollo temprano que están involucrados en la especificación de las regiones a lo largo del eje anteroposterior del cuerpo. Hemos medido las tasas de divergencia nucleotídica y de fijación de inserciones y deleciones en tres genes Hox, y las hemos comparado con las de tres genes derivados de Hox y un conjunto de genes no Hox para probar la hipótesis que los genes Hox evolucionan lentamente. Los resultados muestran que tanto el número de sustituciones no sinónimas como el grado de constreñimiento funcional no son significativamente distintos entre los genes Hox y los no Hox, y que los genes Hox y los derivados de Hox contienen significativamente más inserciones y deleciones que los genes no Hox en sus secuencias codificadoras. Así, los genes Hox evolucionan más rápidamente que otros genes esenciales expresados en el desarrollo temprano, con patrones de expresión complejos o con intrones largos ricos en elementos cis-reguladores. En síntesis, los trabajos presentados en esta tesis cierran un ciclo completo de proyecto bioinformático, incluyendo todos los pasos necesarios desde la extracción de datos hasta la generación de nuevo conocimiento científico. Es más, el resultado de cada paso es la semilla para múltiples posibles estudios en el siguiente paso, y por lo tanto esta tesis tiene muchas aplicaciones para la comunidad científica.