Estudio de regiones diferencialmente metiladas en muestras tumorales en función del sexo y la edad de los pacientes para la detección de posibles biomarcadores
El cáncer es una de las principales causas de morbilidad y mortalidad del mundo desde hace años. Aunque su patología es compleja, es sabido que puede estar relacionada en gran medida con alteraciones epigenéticas, como, por ejemplo, la metilación en la posición cinco de la citosina. En este aspecto,...
| Autor: | |
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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:10609/127055 |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/10609/127055 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | epigenoma cáncer biomarcador càncer epigenome cancer biomarker bioinformatics -- TFM bioinformàtica -- TFM bioinformática -- TFM |
| Sumario: | El cáncer es una de las principales causas de morbilidad y mortalidad del mundo desde hace años. Aunque su patología es compleja, es sabido que puede estar relacionada en gran medida con alteraciones epigenéticas, como, por ejemplo, la metilación en la posición cinco de la citosina. En este aspecto, el estudio de cambios en los patrones de metilación del ADN podría permitir la identificación de regiones diferencialmente metiladas que pueden actuar como biomarcadores de diagnóstico en las primeras fases del desarrollo de esta enfermedad. Dado que los patrones de metilación pueden variar en función del sexo y la edad, podría resultar de gran utilidad la detección de biomarcadores que sean específicos del sexo o la edad de los pacientes, siendo éste el objetivo principal del presente trabajo. Para realizar este proyecto se descargaron datos de metilación de de arrays llumina Human Methylation 450K de cuatro tipos de cáncer disponibles en The Cancer Genomes Atlas: colon (COAD), hígado (LIHC), pulmón (LUAD) y páncreas (PAAD). Los análisis estadísticos se llevaron a cabo usando el entorno R con el software Rstudio y permitieron identificar metilación diferencial entre las cohortes tejido tumoral vs normal que depende del sexo del paciente para los cuatro tipos de cáncer, así como de la edad para cáncer de colon y pulmón. Además, se comprobó (a excepción del cáncer del páncreas) que hay genes que aparecen únicamente cuando se estudia la interacción tejido tumoral vs normal con las dos covariables. |
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