Uso de las herramientas seurat y clusterprofiler para la identificación y análisis funcional de tipos celulares presentes en muestras de tejido mamario a partir de datos single-cell.

La heterogeneidad es una propiedad fundamental de los sistemas biológicos que les da ventajas adaptativas y funcionales. Hasta hace poco, las células de los tejidos habían sido estudiadas como poblaciones mediante las tecnologías de secuenciación obteniendo un promedio de los perfiles genómicos y transcriptómicos ignorando el aporte que tiene cada tipo de célula diferente en el comportamiento total de la población, tejido u organismo. Las tecnologías single-cell permiten obtener los perfiles moleculares de cada célula por separado capturando las diferencias entre las distintas células que componen el tejido. El primer paso para aprovechar estas tecnologías es la identificación y caracterización de tipos celulares para después poder compararlas entre diferentes condiciones biológicas y entender el efecto de estos tratamientos sobre cada tipo celular. Sin embargo, el proceso requiere mayor conocimiento de herramientas bioinformáticas lo que puede ser una limitante para los investigadores, por esto se han desarrollado una serie de marcos de trabajo como Seurat que son paquetes que contienen una serie de herramientas para realizar los pasos básicos de un análisis completo de single-cell:control de calidad, reducción de complejidad de los datos, agrupamiento de células, identificación de marcadores, por otro lado, clusterProfiler es un herramienta que permite extraer información de los marcadores obtenidos, pudiendo identificar los grupos formados y hacer un análisis funcional mediante diferentes pruebas de enriquecimiento y sobrerrepresentación. En este trabajo se utilizarán estas herramientas para identificar los tipos celulares presentes en el tejido mamario normal obtenidos de la base de datos GEO (GSE161529) pertenecientes al trabajo de Pal et al (2021).

• 第一著者: Contreras Marcillo, Rebeca (author)
• フォーマット: masterThesis
• 出版事項: 2023
• 主題: Expresión del gen; Bioinformática; Vectores genéticos
• オンライン･アクセス: https://repositorio.puce.edu.ec/handle/123456789/43215