Bioinformática aplicada a datos genómicos para la caracterización de subtipos de cáncer

246 Pages·2015·8.47 MB·Spanish

- TESIS DOCTORAL -
Bioinformática aplicada a datos genómicos
para la caracterización de subtipos de cáncer:
estudios integrativos en hemopatías malignas
Bioinformatic strategies to analyze multiple cancer subtypes and
build associated gene networks using genomic profiling: integrative
studies on hematological malignancies
Sara Aibar Santos
Director
Dr. Javier De Las Rivas
Centro de Investigación del Cáncer (CiC-IBMCC)
Universidad de Salamanca
2015

Esta tesis doctoral corresponde a un compendio de trabajos previamente publicados o
aceptados para publicación:
Artículo 1: Analyse multiple disease subtypes and build associated gene
networks using genome-wide expression profiles
Autores: Sara Aibar, Celia Fontanillo, Conrad Droste, Beatriz Rosón, Francisco J.
Campos-Laborie, Jesus M. Hernández-Rivas and
Javier De Las Rivas
Afiliación de los autores: Centro de Investigación del Cáncer (CSIC/USAL/IBSAL),
Salamanca, Spain.
Aceptado en BMC Genomics (2015) Vol 16 Suppl 4
Artículo 2: Functional Gene Networks: R/Bioc package to generate and
analyse gene networks derived from functional enrichment and
clustering
Autores: Sara Aibar, Celia Fontanillo, Conrad Droste and
Javier De Las Rivas
Afiliación de los autores: Centro de Investigación del Cáncer (CSIC/USAL/IBSAL),
Salamanca, Spain.
Publicado en Bioinformatics (2015)
doi: 10.1093/bioinformatics/btu864 (PMID: 25600944)
i
Carta de aceptación del artículo 1:
From: Marcelo Brandão
Date: November 14, 2014 1:45:55 PM GMT+01:00
To: Javier De Las Rivas
Subject: BMC Genomics Decision
Dear author,
I am glad to inform that your manuscript entitled “Analyze multiple disease subtypes and
build associated gene networks using genome-wide expression profiles” was accepted for
publication on the BMC Genomics special issue to be published on behalf of the third
International Society for Computational Biology Latin America X-Meeting on Bioinformatics
with BSB and SoiBio (ISCB-Latin America). The paper has been considered by members of the
Editorial Board and peer reviewers who are expert in the field.
Please wait the contact from the BMC central office with the procedures for submission a
final version and fee payment.
With my best regards
Marcelo Brandão
ii
Autorización del director de Tesis Doctoral
El Dr. D. Javier DE LAS RIVAS SANZ, con D.N.I. nº 15949000H, Investigador
Científico del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) director del grupo de
Bioinformática y Genómica Funcional y profesor del Programa de Doctorado y Máster del
Centro de Investigación del Cáncer (CiC-IBMCC) de la Universidad de Salamanca
(USAL)
CERTIFICA
que ha dirigido la Tesis Doctoral titulada “Bioinformática aplicada a datos
genómicos para la caracterización de subtipos de cáncer: estudios integrativos en
hemopatías malignas”, presentada en la modalidad de compendio de publicaciones por
Dña. Sara AIBAR SANTOS, alumna del programa de Doctorado en Biociencias: Biología
y Clínica del Cáncer y Medicina Traslacional de la Universidad de Salamanca; y autoriza
la presentación de la misma, considerando que reúne las condiciones de originalidad
requeridas para optar al grado de Doctor por la Universidad de Salamanca.
En Salamanca, a 9 de abril de 2015
El Director de la Tesis Doctoral,
Dr. Javier De Las Rivas Sanz
Investigador Científico del CSIC
Centro de Investigación del Cáncer (CiC-IBMCC)
iii

Esta Tesis Doctoral ha sido realizada siendo Sara Aibar beneficiaria de una ayuda de la
Junta de Castilla y León destinada a financiar la contratación de personal investigador de
reciente titulación universitaria, en el marco de la Estrategia Regional de Investigación
Científica, Desarrollo Tecnológico e Innovación 2007-2013, cofinanciada por el Fondo Social
Europeo.
v

Índice
INTRODUCCIÓN 1
1. Bioinformática aplicada al estudio de datos ómicos en biomedicina 3
2. Fundamentos de transcriptómica 5
3. Tecnologías y plataformas ómicas 7
4. Fundamentos de análisis bioinformático 12
5. Enfermedades estudiadas: leucemia y síndromes mielodisplásicos 19
HIPÓTESIS Y OBJETIVOS 23
RESÚMENES 25
Capítulo 1 (Artículo 1) 27
Capítulo 2 (Artículo 2) 33
Capítulo 3 (Estudio 1) 39
Capítulo 4 (Estudio 2) 43
CONCLUSIONES 47
INTRODUCTION 53
E
n
g HYPOTHESES AND OBJECTIVES 55
l
i
s
h CHAPTER 1 57

s
e Article 1: Analyse multiple disease subtypes and build associated
c
t gene networks using genome-wide expression profiles
i
o
n
CHAPTER 2 111
Article 2: Functional Gene Networks: R/Bioc package to generate and
analyse gene networks derived from functional enrichment and clustering
CHAPTER 3 151
Study 1: Combined analysis of genome-wide DNA methylation and
expression profiles from low-risk myelodysplastic syndromes
CHAPTER 4 177
Study 2: Integration of multi-platform gene expression profiles and
identification of expression patterns of myelodysplastic syndromes to leukemia
CONCLUSIONS 221
ABREVIATURAS / LIST OF ABBREVIATIONS 225
BIBLIOGRAFÍA / REFERENCES 227