Modelización del ciclo metabólico de la levadura mediante la integración estadística de datos de metabolómica, expresión génica y modificación de histonas
En los últimos años la biología de sistemas se ha posicionado como una de las áreas más interesantes en la investigación biológica. La comprensión de la célula como un sistema integrado promete el descubrimiento de nuevas propiedades emergentes nunca antes descritas. Sin embargo, aunque el avance de...
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2019 |
| País: | España |
| Institución: | Universitat Oberta de Catalunya (UOC) |
| Repositorio: | O2, repositorio institucional de la UOC |
| OAI Identifier: | oai:openaccess.uoc.edu:10609/90405 |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/10609/90405 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | integración estadística datos ómicos biología de sistemas statistical integration omics data systems biology dades òmiques biologia de sistemes integració estadística Bioinformatics -- TFM Bioinformàtica -- TFM Bioinformática -- TFM |
| Sumario: | En los últimos años la biología de sistemas se ha posicionado como una de las áreas más interesantes en la investigación biológica. La comprensión de la célula como un sistema integrado promete el descubrimiento de nuevas propiedades emergentes nunca antes descritas. Sin embargo, aunque el avance de las tecnologías ómicas ha permitido la generación de grandes cantidades de datos, su integración e interpretación siguen siendo un reto a superar. En este contexto uno de los modelos más estudiados es el ciclo metabólico de la levadura (YMC, de sus siglas en inglés). Este ciclo aparece en situaciones de limitación de nutrientes y se caracteriza por una oscilación periódica de la expresión génica. Recientes estudios sugieren que dicha oscilación es producto de cambios en el metaboloma que podrían afectar a la estructura de la cromatina. Esto hace al YMC un modelo perfecto para el análisis de la relación entre metaboloma, transcriptoma y estado de la cromatina. Con el objetivo de desarrollar nuevos protocolos de integración estadística de datos ómicos, se utilizaron datos de RNA-Seq, ChIP-Seq y metabolómica del YMC. Para ello se emplearon diferentes modelos estadísticos: modelos multivariantes (PLS) y de regresión lineal múltiple (MORE). Tras su aplicación se encontraron diferencias entre ambos modelos. Finalmente se realizó una interpretación biológica de los resultados. |
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