Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10609/82065
Título : Machine Learning para caracterizar ARNs circulares en exosomas de sangre periférica como biomarcadores
Autoría: Gómez Valenzuela, Carmen
Tutor: Pagès Pinós, Amadís
Otros: Universitat Oberta de Catalunya
Ventura, Carles  
Resumen : Los ARN circulares (circRNAs) han sido identificados recientemente como una clase de isoformas de ARN que forman una molécula cerrada de forma covalente y que se expresan de manera estable, generalizada y abundante en tejidos. Existen evidencias de que pueden actuar como esponjas de micro ARNs, y de su implicación en diferentes tipos de cáncer. Los exosomas son pequeñas vesículas derivadas de las células y de origen endocítico que participan en los procesos celulares actuando como una vía de comunicación entre ellas. Se ha demostrado que las células de un tumor suelen producir más exosomas que las sanas y que pueden detectarse en la sangre periférica humana. Adicionalmente, en la secuenciación de ARN, tanto en sangre completa como en exosomas, se han detectado miles de circRNAs de forma reproducible. En este trabajo se han cuantificado los circRNAs presentes en exosomas de sangre periférica de individuos sanos y con tres tipos de cáncer: colorrectal, hepatocelular y pancreático. Usando la expresión de estos circRNAs se ha conseguido discriminar, con una alta precisión, entre personas sanas y con cáncer, usando técnicas de Machine Learning, reforzando así la hipótesis de que los circRNAs presentes en exosomas de sangre periférica son biomarcadores prometedores que se expresan de forma diferente para distintos tipos de cáncer. Adicionalmente se hace una revisión sobre los micro ARNs sobre los que los circRNAs más expresados podrían estar actuando como esponjas, encontrando evidencias de la implicación de la desregulación de estos micro ARNs en los tres tipos de cáncer estudiados.
Palabras clave : aprendizaje automático
circRNA
complejo exosoma
Tipo de documento: info:eu-repo/semantics/masterThesis
Fecha de publicación : jun-2018
Licencia de publicación: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/  
Aparece en las colecciones: Trabajos finales de carrera, trabajos de investigación, etc.

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