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Análise gênica de comorbidades a partir da integração de dados epidemiológicos

Ferraz Néto, Karla

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Bioinformática 2014-12-01

Acesso online. A biblioteca também possui exemplares impressos.

  • Título:
    Análise gênica de comorbidades a partir da integração de dados epidemiológicos
  • Autor: Ferraz Néto, Karla
  • Orientador: Ruiz, Evandro Eduardo Seron
  • Assuntos: Comorbidade; Integração De Dados; Predição De Genes; Comorbidity; Data Integration; Gene Prediction
  • Notas: Dissertação (Mestrado)
  • Notas Locais: Programa Interunidades de Pós-graduação em Bioinformática
  • Descrição: A identificação de genes responsáveis por doenças humanas pode fornecer conhecimentos sobre mecanismos patológicos e psicológicos que são essenciais para o desenvolvimento de novos diagnósticos e terapias. Sabemos que uma doença é raramente uma consequência de uma anormalidade num único gene, porém reflete desordens de uma rede intra e intercelular complexa. Muitas metodologias conhecidas na Bioinformática são capazes de priorizar genes relacionados a uma determinada doença. Algumas abordagens também podem validar a pertinência ou não destes genes em relação à doença estudada. Uma abordagem de priorização de genes é a investigação a partir de doenças que acometem pacientes ao mesmo tempo, as comorbidades. Existem muitas fontes de dados biomédicos que podem ser utilizadas para a coleta de comorbidades. Desta forma, podemos coletar pares de doenças que formam comorbidades epidemiológicas e assim analisar os genes de cada doença. Esta análise serve para expandirmos a lista de genes candidatos de cada uma dessas doenças e justificarmos a relação gênica entre essas comorbidades. O objetivo principal deste projeto é o de integração dos dados epidemiológicos e genéticos para a realização da predição de genes causadores de doenças. Isto se dará através do estudo de comorbidade destas doenças.
  • DOI: 10.11606/D.95.2014.tde-29012015-150351
  • Editor: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Bioinformática
  • Data de criação/publicação: 2014-12-01
  • Formato: Adobe PDF
  • Idioma: Português
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