Análisis transcriptómico en pacientes con infección del virus SARS-CoV-2. Identificación de asociación de perfiles de riesgo/protectores frente a la enfermedad
El SARS-CoV2 es un virus de la familia Coronaviridae, causante de la enfermedad COVID-19, capaz de producir un síndrome respiratorio agudo severo. Este agente, es el responsable de la situación de pandemia mundial declarada en el primer trimestre del 2020 y que aún sigue vigente, en la que se han in...
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2021 |
| País: | España |
| Institución: | Universitat Oberta de Catalunya (UOC) |
| Repositorio: | O2, repositorio institucional de la UOC |
| OAI Identifier: | oai:openaccess.uoc.edu:10609/138310 |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/10609/138310 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | bioinformàtica COVID-19 genètica bioinformática genética bioinformatics genetics COVID-19 Pandemic, 2020- -- TFM Pandèmia de COVID-19, 2020- -- TFM Pandemia de la COVID-19, 2020- -- TFM |
| Sumario: | El SARS-CoV2 es un virus de la familia Coronaviridae, causante de la enfermedad COVID-19, capaz de producir un síndrome respiratorio agudo severo. Este agente, es el responsable de la situación de pandemia mundial declarada en el primer trimestre del 2020 y que aún sigue vigente, en la que se han infectado más de 277 millones de personas en todo el mundo, falleciendo más de 5 millones como causa directa de la enfermedad. Se ha establecido hasta el momento una serie de variables clínicas relacionadas con un peor pronostico de esta patología (HTA, dislipemia, sedentarismo, etc) y variables genéticas, tales como genes codificantes de HLA III, HLA-A, HLA-B, HLA-C, IFN, TNF¿, IL-6 e IL-8 entre otros. En este trabajo se estudian los cambios en la expresión generada en el transcriptoma de pacientes infectados por SARS-CoV2 y que han desarrollado diferentes grados de severidad del síndrome secundario a la infección. Se ha realizado un análisis mediante RNA-seq empleando diversas herramientas bioinformáticas. Como resultado se obtienen 2042 genes diferencialmente expresados entre pacientes clasificados como grave (CV) frente a aquellos clasificados como críticos (UCI). De esta manera, encontramos algunos genes que pueden explicar distintos niveles de gravedad del COVID-19, tales como PGLYRP1, HDAC9 y FUT4 . Asimismo existen otros con potencial real para su futuro análisis: ABCF1, ABHD16A y IER3 entre otros. |
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