Bioinformática aplicada na identificação de genes de câncer/testículo e sua associação com prognóstico em uma análise pan-câncer
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Data de Publicação: | 2019 |
Tipo de documento: | Tese |
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Título da fonte: | Repositório Institucional da UFRN |
Texto Completo: | https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/28490 |
Resumo: | Os genes de câncer/testículo (CT) são excelentes candidatos para o desenvolvimento de ferramentas imunoterapêuticos associadas ao câncer, devido à sua expressão restrita em tecidos normais e à capacidade de provocar uma resposta imune quando expressa em células tumorais. Neste sentido, no presente estudo realizamos uma análise em escala genômica para os genes de CT, identificando 745 putativos genes de CT. Ao compararmos com outros conjuntos de genes foram identificados novos genes de CT. Realizamos a integração de várias bases de dados de expressão gênica de tecidos normais e de tumores, para identificação desses genes. A integração de dados clínicos e de infiltração de células CD8+ no tumor, nos proporcionou a identificação de dezenas de genes de CT associados com prognóstico bom ou ruim. Para aqueles genes de CT relacionados ao bom prognóstico, mostramos em pacientes com câncer uma relação direta entre a expressão gênica do CT e um sinal de infiltração de células CD8+ para alguns tipos de tumores, especialmente melanoma. Adicionalmente, nesta tese contextualizamos a bioinformática em um cenário de big data. |
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Silva, Vandeclécio Lira daLima, Lucymara Fassarella AgnezDalmolin, Rodrigo Juliani SiqueiraSantos, Sidney Emanuel Batista dosLajus, Tirzah Braz PettaSantos, Ândrea Kely Campos Ribeiro dosSouza, Sandro José de2020-02-12T18:33:07Z2020-02-12T18:33:07Z2019-12-04SILVA, Vandeclécio Lira da. Bioinformática aplicada na identificação de genes de câncer/testículo e sua associação com prognóstico em uma análise pan-câncer. 2019. 47f. Tese (Doutorado em Bioinformática) - Instituto Metrópole Digital, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2019.https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/28490Os genes de câncer/testículo (CT) são excelentes candidatos para o desenvolvimento de ferramentas imunoterapêuticos associadas ao câncer, devido à sua expressão restrita em tecidos normais e à capacidade de provocar uma resposta imune quando expressa em células tumorais. Neste sentido, no presente estudo realizamos uma análise em escala genômica para os genes de CT, identificando 745 putativos genes de CT. Ao compararmos com outros conjuntos de genes foram identificados novos genes de CT. Realizamos a integração de várias bases de dados de expressão gênica de tecidos normais e de tumores, para identificação desses genes. A integração de dados clínicos e de infiltração de células CD8+ no tumor, nos proporcionou a identificação de dezenas de genes de CT associados com prognóstico bom ou ruim. Para aqueles genes de CT relacionados ao bom prognóstico, mostramos em pacientes com câncer uma relação direta entre a expressão gênica do CT e um sinal de infiltração de células CD8+ para alguns tipos de tumores, especialmente melanoma. Adicionalmente, nesta tese contextualizamos a bioinformática em um cenário de big data.Cancer/testis (CT) genes are excellent candidates for cancer immunotherapies because of their restrict expression in normal tissues and the capacity to elicit an immune response when expressed in tumor cells. In this study, we provide a genome-wide screen for CT genes with the identification of 745 putative CT genes. Comparison with a set of known CT genes shows that 201 new CT genes were identified. Integration of gene expression and clinical data led us to identify dozens of CT genes associated with either good or poor prognosis. For the CT genes related to good prognosis, we show that there is a direct relationship between CT gene expression and a signal for CD8+ cells infiltration for some tumor types, especially melanoma. In addition, we contextualized bioinformatics in a big data scenario.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)CNPQ::CIENCIAS BIOLOGICASBioinformáticaCâncer/testículoAntígenosBiomarcadoresPrognósticoBioinformática aplicada na identificação de genes de câncer/testículo e sua associação com prognóstico em uma análise pan-câncerinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisPROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM BIOINFORMÁTICAUFRNBrasilinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFRNinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)instacron:UFRNTEXTBioinformaticaaplicadaidentificacao_Silva_2019.pdf.txtBioinformaticaaplicadaidentificacao_Silva_2019.pdf.txtExtracted texttext/plain92843https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/28490/2/Bioinformaticaaplicadaidentificacao_Silva_2019.pdf.txtb0a0f28da1b2c7468735f3c0cf607ffeMD52THUMBNAILBioinformaticaaplicadaidentificacao_Silva_2019.pdf.jpgBioinformaticaaplicadaidentificacao_Silva_2019.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1258https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/28490/3/Bioinformaticaaplicadaidentificacao_Silva_2019.pdf.jpge1ee1547bc675014ea3ce3844c973d24MD53ORIGINALBioinformaticaaplicadaidentificacao_Silva_2019.pdfapplication/pdf7598709https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/28490/1/Bioinformaticaaplicadaidentificacao_Silva_2019.pdfb5392cb145cf53bc43ca2b83b37eefd3MD51123456789/284902020-02-16 04:56:43.779oai:https://repositorio.ufrn.br:123456789/28490Repositório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.ufrn.br/oai/opendoar:2020-02-16T07:56:43Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)false |
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