MPSBase : banco de dados compreensivo de genes diferencialmente expressos em mucopolissacaridoses
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Data
2020Orientador
Nível acadêmico
Graduação
Assunto
Resumo
As Mucopolissacaridoses (MPSs) são doenças de acúmulo lisossomal causadas pela deficiência de enzimas necessárias para o metabolismo de glicosaminoglicanos (GAGs). Essas e outras doenças raras têm ganhado uma significativa melhoria nos processos de pesquisa e diagnóstico com o advento das tecnologias de análise de DNA em larga escala. Para doenças monogênicas, como as MPSs, diferentes pesquisas têm focado na identificação de perfis de transcrição gênica em resposta à deficiência enzimática. Atu ...
As Mucopolissacaridoses (MPSs) são doenças de acúmulo lisossomal causadas pela deficiência de enzimas necessárias para o metabolismo de glicosaminoglicanos (GAGs). Essas e outras doenças raras têm ganhado uma significativa melhoria nos processos de pesquisa e diagnóstico com o advento das tecnologias de análise de DNA em larga escala. Para doenças monogênicas, como as MPSs, diferentes pesquisas têm focado na identificação de perfis de transcrição gênica em resposta à deficiência enzimática. Atualmente, há 13 estudos publicamente disponíveis avaliando os perfis de transcrição para 6 tipos diferentes de MPS. A análise de dados de transcriptoma requer conhecimentos em programação, o que pode dificultar a análise.Para mitigar essa barreira de acesso à informação, foi desenvolvido um banco de dados de interface amigável, abrangendo todos esses estudos e foi disponibilizado para acesso pela internet. Combinando diferentes grupos experimentais par-a-par, chegamos a mais de 50 comparações entre diferentes condições da doença, assim como grupos controle. As análises foram realizadas pelo R usando os pacotes limma, affy e oligo para análises de microarranjo e edgeR para RNA-Seq. Todos os dados de microarranjo foram normalizados com o método média robusta multi-arranjo (RMA) e o valor p foi corrigido pela taxa de falsas descobertas (FDR). Utilizando esses métodos, foram identificados os genes diferencialmente expressos (DEGs) e com esses foi feito o enriquecimento de vias e termos ontológicos com os pacotes enrichKEGG e ClusterProfiler. Com o intuito de melhorar a experiência do usuário, foram incluídas representações gráficas para ambos DEGs e vias e termos enriquecidos. ...
Instituição
Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Instituto de Biociências. Curso de Biotecnologia.
Coleções
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TCC Biotecnologia (171)
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