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dc.contributor.advisorGarcía-Ranea, Juan Antonio 
dc.contributor.advisorRichard Perkins, James
dc.contributor.authorRojano Rivera, María Elena
dc.contributor.otherBiología Molecular y Bioquímicaen_US
dc.date.accessioned2019-11-08T08:59:40Z
dc.date.available2019-11-08T08:59:40Z
dc.date.issued2019-11
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10630/18740
dc.descriptionFecha de lectura de Tesis Doctoral: 18 de marzo 2019.en_US
dc.description.abstractEl presente trabajo de tesis doctoral se centra en el análisis en red y desarrollo de herramientas bioinformáticas para la determinación de las causas que dan lugar a las enfermedades con base genética. Mediante el análisis de sistemas de red se pueden asociar fenotipos patológicos y las regiones del genoma que potencialmente sean su causa a partir de información de pacientes. Estas asociaciones fenotipo-genotipo pueden emplearse para el desarrollo de herramientas de apoyo al diagnóstico genético de pacientes con un cuadro fenotípico complejo, de manera que puedan dar información sobre las regiones del genoma que potencialmente estén afectadas en un paciente a partir de sus fenotipos patológicos observados. Del mismo modo, estas regiones asociadas a fenotipos patológicos pueden analizarse para determinar los elementos funcionales del genoma que sean la causa de la enfermedad. Este análisis incluye tanto genes como elementos reguladores, ya que se ha demostrado que un 80% de las enfermedades caracterizadas mediante análisis del genoma completo han sido asociadas a regiones no codificantes del genoma, en las cuales se encuentran los elementos reguladores. Una vez determinados los elementos funcionales existentes en las regiones del genoma asociadas a fenotipos patológicos, se pueden determinar los sistemas biológicos que estén afectados en el paciente. Sin embargo, no todos los genes tienen anotaciones funcionales que muestren a qué sistemas afectan. Esta funcionalidad viene dada por el producto génico, las proteínas, que a su vez constan de dominios que les confieren su función y/o estructura. De nuevo, mediante análisis de red se pueden asociar dominios de proteínas con anotaciones funciones a partir de información de proteínas, con el fin de poder usar esas asociaciones dominio-función para predecir la posible función desconocida de proteínas en base a sus dominios.en_US
dc.language.isoengen_US
dc.publisherUMA Editorialen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectBioinformática - Tesis doctoralesen_US
dc.subjectEnfermedades genéticas - Tesis doctoralesen_US
dc.subject.otherBiología de sistemasen_US
dc.subject.otherBioinformáticaen_US
dc.subject.otherAnálisis de reden_US
dc.subject.otherDECIPHERen_US
dc.subject.otherEnfermedades genéticasen_US
dc.subject.otherEnfermedades rarasen_US
dc.titleDevelopment of bioinformatics tools and studies in biomedical association networks for the analysis of human genetic diseasesen_US
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisen_US
dc.centroFacultad de Cienciasen_US
dc.rights.ccAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*


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