Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10609/98010
Título : Analysis of scRNA-Seq from drosophila developmental tissues
Autoría: Pérez Lluch, Sílvia
Tutor: Blanco García, Enrique
Otros: Canovas Izquierdo, Javier Luis  
Resumen : Los organismos están formados por una gran variedad de tipos celulares. Los enfoques genómicos convencionales no permiten comprender la diversidad de las poblaciones celulares que forman tejidos y órganos. Recientemente, y con el objetivo de examinar la complejidad celular de los organismos, han surgido tecnologías unicelulares, desafiando las limitaciones de los métodos anteriores. En este proyecto, hemos analizado los datos de transcriptómica unicelular generados en diferentes laboratorios y utilizando una variedad de tecnologías. Primero exploramos los datos de scRNA-Seq producidos por dos grupos independientes en células cerebrales Drosophila melanogaster. Los datos de estos conjuntos de datos de referencia se generaron utilizando cuatro tecnologías diferentes, lo que permite la evaluación y corrección de los supuestos efectos por lotes causados por las múltiples plataformas utilizadas. Al implementar una serie de tuberías en entornos bash y R, hemos procesado estos conjuntos de datos desde la asignación de archivos fastq sin procesar hasta la identificación de subpoblaciones de celdas. Las células de los 8 grupos identificados expresaron varios genes marcadores conocidos involucrados en la diferenciación de neuronas y glía, lo que permite la caracterización completa de estas poblaciones. La tubería implementada a lo largo de esta primera parte del proyecto fue, luego, utilizada para analizar datos scRNA-Seq generados en nuestro propio laboratorio en discos imaginales del ala Drosophila. Dentro de nuestro conjunto de datos, distinguimos cuatro grupos, aunque la baja expresión de genes marcadores conocidos no permitió una caracterización precisa de estas poblaciones. Aún así, pudimos identificar varios marcadores que muestran una alta variabilidad entre los grupos, lo que indica que, de hecho, estas subpoblaciones representan diferentes tipos de células.
Palabras clave : scRNA-seq
mosca de la fruta
Tipo de documento: info:eu-repo/semantics/masterThesis
Fecha de publicación : 4-jun-2019
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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