| dc.contributor.advisor | Rivas Sanz, Javier de las | es_ES |
| dc.contributor.advisor | Sánchez Santos, José Manuel | es_ES |
| dc.contributor.author | Berral-Gonzalez, Alberto | |
| dc.date.accessioned | 2025-02-11T09:35:57Z | |
| dc.date.available | 2025-02-11T09:35:57Z | |
| dc.date.issued | 2024-12 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10366/163622 | |
| dc.description.abstract | [ES]Esta tesis doctoral ha desarrollado y aplicado con éxito múltiples técnicas y algoritmos bioinformáticos para abordar y resolver desafíos específicos en la gestión, análisis e interpretación de datos ómicos complejos derivados de muestras humanas de cáncer. El trabajo se ha centrado en dos tipos principales de cáncer: el cáncer de mama (BRCA) y el cáncer colorrectal (CRC). Los datos ómicos se han integrado y analizado junto con información clínica relevante, principalmente datos de supervivencia y progresión de la enfermedad, así como otros parámetros clave como el estadio del tumor, el grado y la respuesta al tratamiento. El trabajo también aborda el campo de la farmacogenómica, explorando las correlaciones entre los fármacos antitumorales (como compuestos químicos pequeños) y la activación de genes humanos. Como comentario general final, este trabajo ha demostrado el potencial de integrar enfoques estadísticos avanzados y bioinformáticos con grandes conjuntos de datos de cáncer. Con ello hemos conseguido mejorar tanto el análisis de supervivencia como la identificación de dianas terapéuticas, con el objetivo final de optimizar la aplicación combinada de datos ómicos y clínicos para una mejor caracterización de los resultados de los pacientes con cáncer. Los métodos desarrollados no solo proporcionan herramientas valiosas para la investigación del cáncer, sino que también sientan una base sólida para futuras aplicaciones en el campo de la medicina personalizada. | es_ES |
| dc.language.iso | eng | es_ES |
| dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional | * |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
| dc.subject | Tesis y disertaciones académicas | es_ES |
| dc.subject | Universidad de Salamanca (España) | es_ES |
| dc.subject | Tesis Doctoral | es_ES |
| dc.subject | Academic dissertations | es_ES |
| dc.subject | Bioinformática | es_ES |
| dc.subject | Cáncer colorrectal | es_ES |
| dc.subject | Cáncer de mama | es_ES |
| dc.subject | Fármacos | es_ES |
| dc.subject | Breast cancer | es_ES |
| dc.subject | Colorectal cancer | es_ES |
| dc.subject | Drugs | es_ES |
| dc.subject | Bioinformatics | es_ES |
| dc.title | Exploration and development of bioinformatics methods for survival analysis and drug targeting in cancer | es_ES |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis | es_ES |
| dc.subject.unesco | 3207.13 Oncología | es_ES |
| dc.subject.unesco | 3209 Farmacología | es_ES |
| dc.identifier.doi | 10.14201/gredos.163622 | |
| dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_ES |
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