Bioinformática aplicada a estudios del transcriptoma humanoanálisis de expresión de genes, isoformas génicas y ncRNAs en muestras sanas y en cáncer

  1. Risueño Pérez, Alberto
Dirigida por:
  1. Javier de las Rivas Director

Universidad de defensa: Universidad de Salamanca

Fecha de defensa: 22 de enero de 2013

Tribunal:
  1. Eugenio Miguel Ángel Santos de Dios Presidente
  2. Jesús María Hernández Rivas Secretario
  3. Ana Ramírez de Molina Vocal
  4. Manuel Martín-Merino Acera Vocal
  5. Agustín Mayo Iscar Vocal

Tipo: Tesis

Resumen

[ES] Este trabajo tiene como base profundizar en el análisis de datos de microarrays de expresión producidos por la empresa Affymetrix, y la introducción de mejoras que permitan ampliar el conocimiento biológico. 1a.- Mejora del método de análisis de datos de microarrays sustituyendo la anotación original proporcionada por Affymetrix por una anotación alternativa, actualizada y centrada en las entidades biológicas; que tome como referencia los genes, transcritos y exones definidos en las bases de datos genómicas más actuales. 1b.- Integración de los datos generados en el objetivo anterior en una plataforma web interactiva con un navegador genómico que permite explorar y visualizar de modo simple tanto la estructura de los loci génicos, como el mapeo de sondas de todos los microarrays de Affymetrix y ciertos datos de expresión de genes. 2.- Desarrollo y aplicación de un análisis de expresión diferencial para identificar genes marcadores en varios conjuntos de datos de muestras de cáncer y para reconocimiento robusto de microRNAs (miRNAs) en datos de mieloma múltiple. 3.- Diseño y desarrollo de nuevo algoritmo que permite la identificación robusta de splicing alternativo en los genes a partir de datos obtenidos con microarrays de exones (Exon 1.0 Affymetrix). Aplicación de dicho algoritmo a un conjunto de muestras de cáncer. 4.- Desarrollo de un estudio transcriptómico global de coexpresión de genes humanos basado en datos de microarrays obtenidos para varias series de muestras de tejidos sanos. Identificación de conjuntos de genes que coexpresan, así como reconocimiento de genes específicos de tejido (tissue-specific genes, TSg) y genes generales de mantenimiento (house-keeping genes, HKg). Estudio evolutivo de ambos tipos de genes analizando su conservación en distintas especies