Bioinformática funcional y su aplicación en genómica, proteogenómica y reposicionamiento de fármacos

El término ómico se refiere al estudio global de los sistemas celulares en un nivel concreto. Las principales ciencias ómicas desarrolladas en los últimos años son la Genómica, la Transcriptómica, la Proteómica y la Metabolómica. Estas disciplinas se basan en el análisis de un gran volumen de datos,...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Franch Sarto, Mónica
Tipo de recurso: tesis doctoral
Fecha de publicación:2019
País:España
Institución:Universidad Complutense de Madrid (UCM)
Repositorio:Docta Complutense
Idioma:español
OAI Identifier:oai:docta.ucm.es:20.500.14352/17148
Acceso en línea:https://hdl.handle.net/20.500.14352/17148
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:57:004(043.2)
Informática
biología
Bioinformatics
Farmacia
id ES_fccfef71302e530ef5af5e82bb75bbdc
oai_identifier_str oai:docta.ucm.es:20.500.14352/17148
network_acronym_str ES
network_name_str España
repository_id_str
spelling Bioinformática funcional y su aplicación en genómica, proteogenómica y reposicionamiento de fármacosFranch Sarto, Mónica57:004(043.2)InformáticabiologíaBioinformaticsFarmaciaEl término ómico se refiere al estudio global de los sistemas celulares en un nivel concreto. Las principales ciencias ómicas desarrolladas en los últimos años son la Genómica, la Transcriptómica, la Proteómica y la Metabolómica. Estas disciplinas se basan en el análisis de un gran volumen de datos, y para ello se valen de la Bioinformática y de técnicas rápidas y automatizadas de alto rendimiento.La Genómica es el campo de la Genética que intenta comprender el contenido, la organización, la función y la evolución de la información molecular del ADN albergada en el genoma completo. Conocer dicha secuen-cia, nos permite poder identificar los genes contenidos y estudiar las funciones de los mismos de forma de-tallada. Gracias a los avances en genómica apareció la transcriptómica que es el campo en el que se estudia y se comparan los conjuntos de ARN mensajeros o tránscritos presentes en una célula, tejido u organismo. Varias tecnologías se han desarrollado para deducir y cuantificar el transcriptoma, actualmente la tecnología más utilizada es la secuenciación masiva de ARN (RNA-seq). En la que se parte de una población de ARNm y se obtienen las lecturas de las secuencias. El análisis computacional parte de estas lecturas y consiste en un control de calidad y procesamiento de las lecturas, el alineamiento de éstas al genoma de referencia, la cuan-tificación de las lecturas alineadas en los genes y la normalización de los datos e identificación de los genes mediante expresión diferencial...Universidad Complutense de MadridPascual Montano, AlbertoUniversidad Complutense de Madrid20192019-06-1220192019-06-12doctoral thesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_db06info:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfhttps://hdl.handle.net/20.500.14352/17148reponame:Docta Complutenseinstname:Universidad Complutense de Madrid (UCM)Españolspaopen accesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2info:eu-repo/semantics/openAccessoai:docta.ucm.es:20.500.14352/171482026-06-02T12:44:21Z
dc.title.none.fl_str_mv Bioinformática funcional y su aplicación en genómica, proteogenómica y reposicionamiento de fármacos
title Bioinformática funcional y su aplicación en genómica, proteogenómica y reposicionamiento de fármacos
spellingShingle Bioinformática funcional y su aplicación en genómica, proteogenómica y reposicionamiento de fármacos
Franch Sarto, Mónica
57:004(043.2)
Informática
biología
Bioinformatics
Farmacia
title_short Bioinformática funcional y su aplicación en genómica, proteogenómica y reposicionamiento de fármacos
title_full Bioinformática funcional y su aplicación en genómica, proteogenómica y reposicionamiento de fármacos
title_fullStr Bioinformática funcional y su aplicación en genómica, proteogenómica y reposicionamiento de fármacos
title_full_unstemmed Bioinformática funcional y su aplicación en genómica, proteogenómica y reposicionamiento de fármacos
title_sort Bioinformática funcional y su aplicación en genómica, proteogenómica y reposicionamiento de fármacos
dc.creator.none.fl_str_mv Franch Sarto, Mónica
author Franch Sarto, Mónica
author_facet Franch Sarto, Mónica
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Pascual Montano, Alberto
Universidad Complutense de Madrid
dc.subject.none.fl_str_mv 57:004(043.2)
Informática
biología
Bioinformatics
Farmacia
topic 57:004(043.2)
Informática
biología
Bioinformatics
Farmacia
description El término ómico se refiere al estudio global de los sistemas celulares en un nivel concreto. Las principales ciencias ómicas desarrolladas en los últimos años son la Genómica, la Transcriptómica, la Proteómica y la Metabolómica. Estas disciplinas se basan en el análisis de un gran volumen de datos, y para ello se valen de la Bioinformática y de técnicas rápidas y automatizadas de alto rendimiento.La Genómica es el campo de la Genética que intenta comprender el contenido, la organización, la función y la evolución de la información molecular del ADN albergada en el genoma completo. Conocer dicha secuen-cia, nos permite poder identificar los genes contenidos y estudiar las funciones de los mismos de forma de-tallada. Gracias a los avances en genómica apareció la transcriptómica que es el campo en el que se estudia y se comparan los conjuntos de ARN mensajeros o tránscritos presentes en una célula, tejido u organismo. Varias tecnologías se han desarrollado para deducir y cuantificar el transcriptoma, actualmente la tecnología más utilizada es la secuenciación masiva de ARN (RNA-seq). En la que se parte de una población de ARNm y se obtienen las lecturas de las secuencias. El análisis computacional parte de estas lecturas y consiste en un control de calidad y procesamiento de las lecturas, el alineamiento de éstas al genoma de referencia, la cuan-tificación de las lecturas alineadas en los genes y la normalización de los datos e identificación de los genes mediante expresión diferencial...
publishDate 2019
dc.date.none.fl_str_mv 2019
2019-06-12
2019
2019-06-12
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/20.500.14352/17148
url https://hdl.handle.net/20.500.14352/17148
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_ 1869425483348705280
score 15.301629