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   <ow:Publication rdf:about="oai:riuma.uma.es:10630/25444">
      <dc:title>Study of comorbidity networks among pathological phenotypes in patients with rare genomic disorders</dc:title>
      <dc:creator>Díaz-Santiago, Elena Dolores</dc:creator>
      <dc:contributor>García-Ranea, Juan Antonio</dc:contributor>
      <dc:contributor>Perkins, James Richard</dc:contributor>
      <dc:subject>Biología de sistemas -- Tesis doctorales</dc:subject>
      <dc:subject>Biología molecular -- Tesis doctorales</dc:subject>
      <dc:description>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.</dc:description>
      <dc:date>2022-11-16T12:46:53Z</dc:date>
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      <dc:date>2022</dc:date>
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      <dc:date>2022-07-21</dc:date>
      <dc:type>doctoral thesis</dc:type>
      <dc:identifier>https://hdl.handle.net/10630/25444</dc:identifier>
      <dc:language>eng</dc:language>
      <dc:rights>http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/</dc:rights>
      <dc:rights>embargoed access</dc:rights>
      <dc:rights>Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional</dc:rights>
      <dc:publisher>UMA Editorial</dc:publisher>
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