Study of comorbidity networks among pathological phenotypes in patients with rare genomic disorders
| dc.centro | Facultad de Ciencias | es_ES |
| dc.contributor.advisor | García-Ranea, Juan Antonio | |
| dc.contributor.advisor | Perkins, James Richard | |
| dc.contributor.author | Díaz-Santiago, Elena Dolores | |
| dc.date.accessioned | 2022-11-16T12:46:53Z | |
| dc.date.available | 2022-11-16T12:46:53Z | |
| dc.date.created | 2022 | |
| dc.date.issued | 2022 | |
| dc.date.submitted | 2022-07-21 | |
| dc.departamento | Biología Molecular y Bioquímica | |
| dc.description.abstract | Durante el desarrollo de esta tesis doctoral se han utilizado aproximaciones de la biología de sistemas para estudiar y caracterizar las relaciones comórbidas entre fenotipos relacionados con enfermedades genéticas raras y dilucidar los mecanismos moleculares responsables de las mismas. Mediante el uso de redes biológicas se pueden modelar patrones de comorbilidad e inferir relaciones entre fenotipos patológicos y elementos biológicos (pacientes, enfermedades, genes, etc.). Este trabajo puede dividirse en tres partes principales. En una primera parte, se estudió las relaciones entre clústeres de fenotipos y el genotipo en pacientes con trastornos genómicos raros de la base de datos DECIPHER con el fin de poder determinar la causa molecular responsable de la co-aparición de fenotipos en pacientes de dicha cohorte. En una segunda parte, se estudiaron los mecanismos moleculares subyacentes a clústeres de fenotipos comórbidos en enfermedades neuromusculares de las bases de datos OMIM y Orphanet. Esta red se analizó para identificar grupos de fenotipos y mecanismos genéticos característicos en el desarrollo de enfermedades neuromusculares. En la tercera parte se combinaron redes basadas en enfermedades y redes fármaco-diana para investigar efectos adversos secundarios asociados a fármacos. Estas aproximaciones son cruciales en esta nueva era de la medicina de precisión para comprender mejor el contexto biológico y molecular de las enfermedades genéticas, en especial de las enfermedades raras, facilitando los procedimientos de diagnóstico y permitiendo aplicar un tratamiento personalizado a cada paciente. Además, estas aproximaciones son esenciales también para la industria farmacéutica, ya que pueden predecir bioinformáticamente potenciales efectos secundarios adversos, con el consiguiente beneficio en la reducción de costes y tiempo para el desarrollo y puesta en mercado de fármacos. | es_ES |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/10630/25444 | |
| dc.language.iso | eng | es_ES |
| dc.publisher | UMA Editorial | es_ES |
| dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional | * |
| dc.rights.accessRights | embargoed access | es_ES |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
| dc.subject | Biología de sistemas -- Tesis doctorales | es_ES |
| dc.subject | Biología molecular -- Tesis doctorales | es_ES |
| dc.subject.other | Medicina de redes | es_ES |
| dc.subject.other | Enfermedades raras | es_ES |
| dc.title | Study of comorbidity networks among pathological phenotypes in patients with rare genomic disorders | es_ES |
| dc.type | doctoral thesis | es_ES |
| dspace.entity.type | Publication | |
| relation.isAdvisorOfPublication | 8c8b05f2-a296-4ec5-aa57-f77f60a303a8 | |
| relation.isAdvisorOfPublication.latestForDiscovery | 8c8b05f2-a296-4ec5-aa57-f77f60a303a8 |
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- Tesis embargada
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