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...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Duarte Herrera, Israel David
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
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Gómez De Oña, Juan
Ylla Bou, Guillem
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description 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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