Machine learning i microRNAs: detecció i caracterització de potencials dianes en malalties neurodegeneratives
Els miRNAs són molècules d'RNA monocatenari d'entre 21 i 25 nucleòtids, inclosos en els anomenats small non-coding RNAs. Des del seu descobriment a començaments de la dècada dels 90, l'estudi d'aquests RNAs i de la seva implicació en els processos de regulació gènica no ha parat...
| Autor: | |
|---|---|
| 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:10609/90926 |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/10609/90926 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | malalties neurodegeneratives microARN aprenentatge automàtic neurodegeneration microRNA machine learning aprendizaje automático enfermedades neurodegenerativas Bioinformatics -- TFM Bioinformàtica -- TFM Bioinformática -- TFM |
| Sumario: | Els miRNAs són molècules d'RNA monocatenari d'entre 21 i 25 nucleòtids, inclosos en els anomenats small non-coding RNAs. Des del seu descobriment a començaments de la dècada dels 90, l'estudi d'aquests RNAs i de la seva implicació en els processos de regulació gènica no ha parat de créixer. Avui en dia, se sap que els miRNAs tenen un paper important com a supressors de l'expressió gènica, i un únic miRNA és capaç d'afectar l'expressió de centenars de gens. En conseqüència, multitud de rutes i processos biològics es veuen afectats per la seva acció, incloent-hi el desenvolupament de patologies. En aquest aspecte les investigacions s'han dut a terme majoritàriament sobre diferents tipus de càncer, però se sap que la influència dels miRNAs és també important en altres malalties, com per exemple les patologies neurodegeneratives. El present treball se centra en l'estudi de quatre de les principals malalties neurodegeneratives que afecten a la població actualment: Alzheimer, Esclerosi Lateral Amiotròfica, Esclerosi Múltiple i Parkinson. Mitjançant l'aplicació de tècniques de machine learning s'analitzen les possibles interaccions entre un conjunt de gens i miRNAs els quals s'han vist diferencialment expressats en anteriors estudis referents a aquestes patologies. De les dianes identificades com a positives, els gens ATR i TF resulten ser dianes comunes en les quatre malalties. Mitjançant un estudi funcional s'ha pogut vincular aquests gens amb les rutes del cicle cel·lular, l'estrès oxidatiu i la ferroptosi, entre d'altres; a partir d'aquests resultats poden plantejar-se noves línies d'investigació clínica per a la prevenció i/o la teràpia pal·liativa d'aquestes condicions. |
|---|