En ciertos genomas procariotas existe una presión para que los genes más expresados utilicen los codones sinónimos que se corresponden con los tRNAs más abundantes. Esta presión, denominada selección traduccional (translational selection), permitiría una mayor eficiencia traduccional. Aunque se ha estudio la intensidad de esta presión traduccional en algunos organismos, hasta hace poco no se ha analizado en su globalidad. Nuestro grupo de investigación ha desarrollado un nuevo algoritmo para detectar qué genomas procariotas están bajo una selección traduccional y, a la vez, predecir un grupo de genes altamente expresados con un uso de codones distinto a la mayoría de genes de su mismo genoma. El algoritmo desarrollado utiliza el grupo de genes de las proteínas ribosomales como siembra y a través de una serie de iteraciones predice el grupo de genes altamente expresados. El análisis funcional de estos genes pone de manifiesto las funciones más expresadas y las rutas metabólicas preferentes en cada taxón. La adaptación del uso de codones de un gen a una alta expresión es un aspecto importante para la expresión heteróloga de proteínas. Cuando se expresa un gen en un huésped que no es el propio, su uso de codones puede ser muy distinto. Este hecho puede disminuir la expresión del gen, cuando lo que nos suele interesar es tener la máxima expresión posible. Existen diversos métodos para optimizar el uso de codones de un gen, entre ellos el denominado "one amino acid - one codon" que consiste en sustituir todos los codones por el codón sinónimo óptimo. Sin embargo, este método presenta algunas limitaciones y es mejor utilizar una optimización aleatoria, basada en una matriz de uso de codones de referencia. Así se obtiene un uso de codones más parecido al uso de codones de los genes altamente expresados.