{"id":96632,"date":"2018-03-11T10:16:52","date_gmt":"2018-03-11T10:16:52","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/algorithms-to-study-alternative-splicing-in-genes-using-microarray-data\/"},"modified":"2018-03-11T10:16:52","modified_gmt":"2018-03-11T10:16:52","slug":"algorithms-to-study-alternative-splicing-in-genes-using-microarray-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/genetica\/algorithms-to-study-alternative-splicing-in-genes-using-microarray-data\/","title":{"rendered":"Algorithms to study alternative splicing  in genes using microarray data"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Miguel \u00e1ngel Ant\u00f3n Gonz\u00e1lez <\/strong><\/h2>\n<p>El splicing alternativo (as) es el proceso mediante el cual un solo gen es capaz de producir m\u00faltiples prote\u00ednas que pueden tener funcionalidades diferentes o incluso antag\u00f3nicas. Las cadenas de arn mensajero (mrna) capaces de generar las diferentes prote\u00ednas a partir de un mismo gen se llaman isoformas de transcritos o simplemente isoformas. El an\u00e1lisis del splicing alternativo espec\u00edfico de una enfermedad y sus consecuencias moleculares pueden utilizarse para encontrar nuevas herramientas de diagn\u00f3stico, pron\u00f3stico, predicci\u00f3n y terapia.  los microarrays que contienen tanto sondas de exones como de uniones son herramientas prometedoras para el estudio del splicing alternativo. La mayor\u00eda de los procedimientos para tratar dichos arrays est\u00e1n centrados en la expresi\u00f3n del gen o los exones. Aunque a los \u00fanicos analitos biol\u00f3gicos a los que se les puede asignar correctamente una concentraci\u00f3n son los transcritos, hay muy pocos algoritmos que se centren en ellos. Adem\u00e1s, la predicci\u00f3n de estructura del gen, es decir la correspondencia entre las sondas de los microarrays y las nuevas isoformas, es un campo casi inexplorado.  el prop\u00f3sito de esta tesis es el estudio y desarrollo de algoritmos eficientes para la predicci\u00f3n y la cuantificaci\u00f3n de las isoformas alternativas de splicing de los diferentes genes presentes en m\u00faltiples experimentos utilizando microarrays. El m\u00e9todo completo, denominado space (predicci\u00f3n de estructura y estimaci\u00f3n de la concentraci\u00f3n), utiliza una novedosa t\u00e9cnica llamada factorizaci\u00f3n matricial no-negativa (nmf). Utilizando nmf, space descompone la matriz de medidas de sondas correspondiente a un gen en el producto de dos componentes positivas correspondientes a la estructura de los transcritos del gen y a sus concentraciones individuales, respectivamente. Los objetivos de space son:  1. La predicci\u00f3n de estructura de las isoformas alternativas de splicing que est\u00e1n presentes en los experimentos de microarrays medidos. 2. La cuantificaci\u00f3n de las concentraciones de transcriptos en los experimentos estudiados incluidas isoformas desconocidas.  en space, la simple descomposici\u00f3n nmf ha sido mejorada desarrollando algoritmos que (1) estiman el n\u00famero de transcritos por gen en un conjunto de muestras; (2) detectan y sustituyen outliers en las medidas de las sondas; (3) adaptan la matriz de predicci\u00f3n de estructura del gen al modelo de hibridaci\u00f3n de las sondas utilizando los grados de libertad de la factorizaci\u00f3n nmf; (4) realizan la correcci\u00f3n de estructura predicha utilizando la coherencia con la informaci\u00f3n sobre la posici\u00f3n de las sondas; y (5) exploran la no-unicidad de la descomposici\u00f3n nmf. Space es capaz de realizar una predicci\u00f3n ciega de la estructura de los transcriptos de un gen y cuantificar sus concentraciones relativas en cada experimento.  los resultados obtenidos tanto con datos simulados de microarrays como con datos reales muestran la robustez y precisi\u00f3n de space. Las simulaciones han sido realizadas para comprobar el funcionamiento de space bajo diferentes condiciones midiendo la sensibilidad (sn) y especificidad (sp) de las predicciones de estructura y el porcentaje del error medio absoluto (mae%) de las concentraciones estimadas de transcritos. Space ha sido tambi\u00e9n aplicado a diferentes datos reales mostrando su efectividad y la concordancia con los resultados de validaci\u00f3n utilizando pcr.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Algorithms to study alternative splicing  in genes using microarray data<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Algorithms to study alternative splicing  in genes using microarray data <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Miguel \u00e1ngel Ant\u00f3n Gonz\u00e1lez <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Navarra<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 19\/10\/2009<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Director de la tesis<\/strong>\n<ul>\n<li>Angel Rubio Diaz Cordoves<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: Luis Montuenga badia <\/li>\n<li>Alberto Pascual montano (vocal)<\/li>\n<li>roderic Guig\u00f3 serra (vocal)<\/li>\n<li>pedro Larra\u00f1aga mugica (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Miguel \u00e1ngel Ant\u00f3n Gonz\u00e1lez El splicing alternativo (as) es el proceso mediante el cual un solo gen 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