Aplicación clínica de técnicas ómicas y Big Data en la caracterización molecular de dos enfermedades inmunomediadas en el perro : diabetes insulinodependiente y leishmaniosis

Las enfermedades inmunomediadas son el resultado de desequilibrios en la activación y/o la modulación de las respuestas inmunitarias que, en último término, provocan daños tisulares. En general, este tipo de enfermedades tienen una base fisiopatológica compleja, en la que intervienen múltiples compo...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Rodríguez Sanz, Carolina Elisa
Tipo de recurso: tesis doctoral
Fecha de publicación:2025
País:España
Institución:Universidad Complutense de Madrid (UCM)
Repositorio:Docta Complutense
Idioma:español
OAI Identifier:oai:docta.ucm.es:20.500.14352/115052
Acceso en línea:https://hdl.handle.net/20.500.14352/115052
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:616.993.161(043.2)
Leishmaniosis
Parasitología (Veterinaria)
2401.12 Parasitología Animal
id ES_d090a600c4b984c4247c07d2fd99bc4c
oai_identifier_str oai:docta.ucm.es:20.500.14352/115052
network_acronym_str ES
network_name_str España
repository_id_str
spelling Aplicación clínica de técnicas ómicas y Big Data en la caracterización molecular de dos enfermedades inmunomediadas en el perro : diabetes insulinodependiente y leishmaniosisRodríguez Sanz, Carolina Elisa616.993.161(043.2)LeishmaniosisParasitología (Veterinaria)2401.12 Parasitología AnimalLas enfermedades inmunomediadas son el resultado de desequilibrios en la activación y/o la modulación de las respuestas inmunitarias que, en último término, provocan daños tisulares. En general, este tipo de enfermedades tienen una base fisiopatológica compleja, en la que intervienen múltiples componentes ambientales y genéticos que complican la caracterización de los mecanismos implicados en su desarrollo y, consecuentemente, convierten su manejo en un reto para la práctica clínica. Sin embargo, las nuevas tecnologías de secuenciación masiva (“ómicas”) y de análisis bioinformático están facilitando el estudio de los procesos biológicos más complejos, acelerando así la identificación de biomarcadores y otros factores de riesgo asociados con el desarrollo de enfermedades. Recientemente, se ha propuesto que la integración de estas técnicas de nueva generación en entornos clínicos de carácter multidisciplinar podría dar lugar a estrategias de diagnóstico y tratamiento más precisas que los métodos tradicionales. Esta nueva forma de medicina, también conocida como medicina de precisión, se basa en el análisis masivo de los datos individuales de cada paciente y su contrastación con grandes bases de datos (“BigData”)...Universidad Complutense de MadridMiró Corrales, GuadalupeSevane Fernández, NataliaUniversidad Complutense de Madrid20252025-01-2020252025-01-20doctoral thesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_db06info:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfhttps://hdl.handle.net/20.500.14352/115052reponame:Docta Complutenseinstname:Universidad Complutense de Madrid (UCM)Españolspaopen accesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2info:eu-repo/semantics/openAccessoai:docta.ucm.es:20.500.14352/1150522026-06-02T12:44:21Z
dc.title.none.fl_str_mv Aplicación clínica de técnicas ómicas y Big Data en la caracterización molecular de dos enfermedades inmunomediadas en el perro : diabetes insulinodependiente y leishmaniosis
title Aplicación clínica de técnicas ómicas y Big Data en la caracterización molecular de dos enfermedades inmunomediadas en el perro : diabetes insulinodependiente y leishmaniosis
spellingShingle Aplicación clínica de técnicas ómicas y Big Data en la caracterización molecular de dos enfermedades inmunomediadas en el perro : diabetes insulinodependiente y leishmaniosis
Rodríguez Sanz, Carolina Elisa
616.993.161(043.2)
Leishmaniosis
Parasitología (Veterinaria)
2401.12 Parasitología Animal
title_short Aplicación clínica de técnicas ómicas y Big Data en la caracterización molecular de dos enfermedades inmunomediadas en el perro : diabetes insulinodependiente y leishmaniosis
title_full Aplicación clínica de técnicas ómicas y Big Data en la caracterización molecular de dos enfermedades inmunomediadas en el perro : diabetes insulinodependiente y leishmaniosis
title_fullStr Aplicación clínica de técnicas ómicas y Big Data en la caracterización molecular de dos enfermedades inmunomediadas en el perro : diabetes insulinodependiente y leishmaniosis
title_full_unstemmed Aplicación clínica de técnicas ómicas y Big Data en la caracterización molecular de dos enfermedades inmunomediadas en el perro : diabetes insulinodependiente y leishmaniosis
title_sort Aplicación clínica de técnicas ómicas y Big Data en la caracterización molecular de dos enfermedades inmunomediadas en el perro : diabetes insulinodependiente y leishmaniosis
dc.creator.none.fl_str_mv Rodríguez Sanz, Carolina Elisa
author Rodríguez Sanz, Carolina Elisa
author_facet Rodríguez Sanz, Carolina Elisa
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Miró Corrales, Guadalupe
Sevane Fernández, Natalia
Universidad Complutense de Madrid
dc.subject.none.fl_str_mv 616.993.161(043.2)
Leishmaniosis
Parasitología (Veterinaria)
2401.12 Parasitología Animal
topic 616.993.161(043.2)
Leishmaniosis
Parasitología (Veterinaria)
2401.12 Parasitología Animal
description Las enfermedades inmunomediadas son el resultado de desequilibrios en la activación y/o la modulación de las respuestas inmunitarias que, en último término, provocan daños tisulares. En general, este tipo de enfermedades tienen una base fisiopatológica compleja, en la que intervienen múltiples componentes ambientales y genéticos que complican la caracterización de los mecanismos implicados en su desarrollo y, consecuentemente, convierten su manejo en un reto para la práctica clínica. Sin embargo, las nuevas tecnologías de secuenciación masiva (“ómicas”) y de análisis bioinformático están facilitando el estudio de los procesos biológicos más complejos, acelerando así la identificación de biomarcadores y otros factores de riesgo asociados con el desarrollo de enfermedades. Recientemente, se ha propuesto que la integración de estas técnicas de nueva generación en entornos clínicos de carácter multidisciplinar podría dar lugar a estrategias de diagnóstico y tratamiento más precisas que los métodos tradicionales. Esta nueva forma de medicina, también conocida como medicina de precisión, se basa en el análisis masivo de los datos individuales de cada paciente y su contrastación con grandes bases de datos (“BigData”)...
publishDate 2025
dc.date.none.fl_str_mv 2025
2025-01-20
2025
2025-01-20
dc.type.none.fl_str_mv doctoral thesis
http://purl.org/coar/resource_type/c_db06
dc.type.openaire.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
format doctoralThesis
dc.identifier.none.fl_str_mv https://hdl.handle.net/20.500.14352/115052
url https://hdl.handle.net/20.500.14352/115052
dc.language.none.fl_str_mv Español
spa
language_invalid_str_mv Español
language spa
dc.rights.none.fl_str_mv open access
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.openaire.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv open access
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidad Complutense de Madrid
publisher.none.fl_str_mv Universidad Complutense de Madrid
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Docta Complutense
instname:Universidad Complutense de Madrid (UCM)
instname_str Universidad Complutense de Madrid (UCM)
reponame_str Docta Complutense
collection Docta Complutense
repository.name.fl_str_mv
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1869420185488719872
score 15,81155