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dc.contributor.advisorGuimarães, André Luiz Sena-
dc.contributor.authorMonção, Carlos Rafael Lima-
dc.date.accessioned2023-10-24T13:59:42Z-
dc.date.issued2019-
dc.identifier.urihttps://repositorio.unimontes.br/handle/1/804-
dc.description.abstractIt is important obtain knowledge of the biological processes underlying the developing of tumors of salivary glands with the objective of identify potentials biomarkers or new therapeutic molecular targets. This study was made to investigate the genes leaders of tumors of salivary glands. At first the genes related to all type of tumors of the salivary glands were identified using the databases Pubmed, OMIM and Genecards. Then, the database STRING was used to construct networks of protein-protein interactions to each specific tumor and the values of weighted number of links (WNL) and total interaction score (TIS) were obtained. In this first phase of this study, it was found a total of 3070 genes related with the 35 types of salivary gland tumors. The leaders genes were identified using the algorithm of K-means and Immune/Neural approach. The latter method of data clustering allowed the use of another innovated method which could add or replace more traditional methods like the K-means. Using these two algorithms, 764 genes were identified as leaders genes. And the identification of the genes with the higher values of WNL, in the other words, the genes with more specific biological ways in the tumors in study, and the genes with lower values of TIS, it means that they have a little importance in essential biological process. From the total of leader genes, only 92 leader genes were associated exclusively with benign tumors and 189 others leaders genes were associated exclusively with malignant tumors. Using the last two groups of genes, it was achieved two new networks of protein-protein interactions with the same bioinformatics method, including the calculation of values of WNL and TIS and K-means and Immune/Neural algorithms. The genes UBE2K, CUL1, HGS, UBE2D1, SDHB, UBQLN1, UBE2D2 and RAD23A were identified as leaders genes exclusively of benign tumors. And the genes INS, HRAS, SRC and JUN were established as leader genes exclusively of malignant tumors. Again, from these data, another search for leader gene was proceeded. Then, it was identified the gene RPS15 associated with benign tumors, and the gene PIK3CA in the malignant tumors. These two genes could be possible therapeutic molecular targets or biomarkers. All this data be available in the APPENDIXES A, B and C. With the objective of validation of the hypothesis created using that bioinformatic method, it was achieved experiments with RNA isolation and real time PCR in samples of salivary glands neoplasm that demonstrated higher level of genetic expression of RPS15 in benign tumors in comparison with malignant tumors.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.subjectBioinformpt_BR
dc.subjectGlândulas salivares - Tumorespt_BR
dc.subjectBiologia computacionalpt_BR
dc.subjectGenes líderespt_BR
dc.subjectBiomarcadores do câncerpt_BR
dc.titleAnálise de bioinformática das neoplasias de glândulas salivarespt_BR
dc.typeDissertacaopt_BR
dc.subject.areaCiencias da Saudept_BR
dc.subject.subareaSaude Coletivapt_BR
dc.description.resumoÉ importante obter conhecimentos sobre os processos biológicos subjacentes ao desenvolvimento dos tumores de glândulas salivares com o objetivo de identificar potenciais biomarcadores ou novos alvos terapêuticos moleculares. Esse estudo foi realizado para investigar os genes líderes dos tumores de glândulas salivares. Inicialmente, os genes relacionados a todos os tumores de glândulas salivares foram identificados utilizando as bases de dados do Pubmed, OMIM e Genecards. Então, a base de dados do STRING foi utilizada para obter redes de interação entre as proteínas específicas de cada tipo tumoral e em seguida os valores de weighted number of links (WNL) e de total interaction score (TIS) foram calculados. Foi encontrado um total de 3070 genes relacionados com os 35 tipos de tumores de glândula salivar. Posteriormente foram identificados os genes líderes através dos algoritmos de cluster K-means e abordagem imuno/neural. Esse último método de clusterização de dados permitiu a utilização de uma estratégia inovadora que pode complementar ou substituir métodos mais tradicionais como o K-means. Foram identificados 764 genes líderes e detectados os genes com maiores valores de WNL, ou seja com as vias biológicas mais específicas, e com menor TIS, o que significa menor participação em processos biológicos essenciais. Do total de genes líderes, somente 92 estavam exclusivamente associados aos tumores benignos e 189 estavam exclusivamente associados aos malignos. Com esses dois últimos grupos de genes foi realizado o mesmo método de bioinformática descrito, com a criação de duas novas redes de interações proteicas no STRING, a obtenção de WNL e TIS seguida dos algoritmos K-means e imuno/neural. Os genes UBE2K, CUL1, HGS, UBE2D1, SDHB, UBQLN1, UBE2D2 e RAD23A foram identificados como genes líderes exclusivamente de tumores benignos. Já os genes INS, HRAS, SRC e JUN foram os genes líderes exclusivamente dos tumores malignos. A partir desses dados, mais duas redes de interação proteica foram obtidas e foram identificados, então, o gene RPS15 nos tumores benignos e o PIK3CA nos malignos. Esses dois genes poderiam ser possíveis alvos terapêuticos ou biomarcadores. Todas essas informações estão apresentadas detalhadamente em tabelas nos APÊNDICES A, B e C. Para validar os dados e hipóteses geradas por esse método de bioinformática, foram realizados experimentos com isolamento de RNA e real time PCR em amostras de tumores de glândulas salivares que evidenciaram maior expressão gênica do RPS15 em tumores benignos comparativamente aos malignospt_BR
dc.embargo.termsabertopt_BR
dc.embargo.lift2023-10-25T13:59:42Z-
dc.contributor.refereeD'Angelo, Marcos Flávio Silveira Vasconcelos-
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