Bioinformática aplicada a estudios del transcriptoma humano: análisis de expresión de genes, isoformas génicas y ncRNAs en muestras sanas y en cáncer

Abstract

[EN] This work is based on in-depth analysis of microarray expression data produced by the company Affymetrix, and improvements that expand biological knowledge. 1a. - Improved method of microarray data analysis by replacing the original annotation provided by Affymetrix annotation for alternative, updated and focused on biological entities, that is linked to genes, transcripts and exons defined in the genomic databases more current. 1b. - Integration of data generated in the previous objective interactive web platform with a browser for exploring genomic single mode and display both the structure of the gene loci as probes to map all Affymetrix microarrays and certain gene expression data. 2. - Development and implementation of a differential expression analysis to identify marker genes in several data sets for cancer samples and robust recognition of microRNAs (miRNAs) in multiple myeloma data. 3. - Design and development of new algorithm allows robust identification of alternative splicing in genes from microarray data obtained exons (Exon 1.0 Affymetrix). Applying the algorithm to a set of samples of cancer. 4. - Development of a global transcriptomic study coexpression of human genes based on microarray data obtained for several series of healthy tissue samples. Identification of sets of genes co-expressed, as well as recognition of tissue specific genes (tissue-specific genes, TSG) and general maintenance genes (house-keeping genes, HKG). Evolutionary study analyzing the two types of genes in different species conservation

[ES] Este trabajo tiene como base profundizar en el análisis de datos de microarrays de expresión producidos por la empresa Affymetrix, y la introducción de mejoras que permitan ampliar el conocimiento biológico. 1a.- Mejora del método de análisis de datos de microarrays sustituyendo la anotación original proporcionada por Affymetrix por una anotación alternativa, actualizada y centrada en las entidades biológicas; que tome como referencia los genes, transcritos y exones definidos en las bases de datos genómicas más actuales. 1b.- Integración de los datos generados en el objetivo anterior en una plataforma web interactiva con un navegador genómico que permite explorar y visualizar de modo simple tanto la estructura de los loci génicos, como el mapeo de sondas de todos los microarrays de Affymetrix y ciertos datos de expresión de genes. 2.- Desarrollo y aplicación de un análisis de expresión diferencial para identificar genes marcadores en varios conjuntos de datos de muestras de cáncer y para reconocimiento robusto de microRNAs (miRNAs) en datos de mieloma múltiple. 3.- Diseño y desarrollo de nuevo algoritmo que permite la identificación robusta de splicing alternativo en los genes a partir de datos obtenidos con microarrays de exones (Exon 1.0 Affymetrix). Aplicación de dicho algoritmo a un conjunto de muestras de cáncer. 4.- Desarrollo de un estudio transcriptómico global de coexpresión de genes humanos basado en datos de microarrays obtenidos para varias series de muestras de tejidos sanos. Identificación de conjuntos de genes que coexpresan, así como reconocimiento de genes específicos de tejido (tissue-specific genes, TSg) y genes generales de mantenimiento (house-keeping genes, HKg). Estudio evolutivo de ambos tipos de genes analizando su conservación en distintas especies