Analisi d'espressione genica, analisi dati e metodologie di modellistica computazionale nel cancro e i disturbi neurodegenerativi
type: CreativeWork
description: Con l'avvento di nuove tecnologie nel sequenziamento e la conseguente produzione di enormi quantità di dati, sorge la necessità di un nuovo modo di analizzare una quantità così vasta di dati: la bioinformatica ha il compito di assumersi questo onere, estrarre dati, archiviare dati e garantire che si possano trarre conclusioni biologiche valide dai dati. In questa tesi sono stati presentati tre diversi temi di ricerca, ma in tutti e tre la bioinformatica ha svolto un ruolo essenziale sia nell'analisi dei dati che nell'interpretazione dei risultati ottenuti, dimostrandosi ancora una volta uno strumento così potente e versatile da facilitare e accelerare le varie e complesse fasi dell'analisi tradizionale. Nel primo argomento, sono stati utilizzati strumenti bioinformatici per indagare il ruolo di MAP3K8, una serina / treonina chinasi espressa nelle cellule staminali del cancro della tiroide (CSC), nel mediare la resistenza ai farmaci nel cancro della tiroide umano e la sua relazione con il comportamento del tumore. Nel secondo argomento ci siamo occupati della progettazione di virus oncolitici: per valutare la funzionalità dei quattro modelli proteici rappresentativi della struttura di fusione proteina H-cetuximab fornita dalla società Etna Biotech, sono stati utilizzati strumenti bioinformatici. Il terzo e ultimo argomento di questa tesi mira a fornire un workflow completo per l'analisi dei dati RNA-seq. Partendo dai dati di sequenziamento di quattro campioni di Mus musculus, costruiamo un framework su cui strutturare qualsiasi futura analisi dei dati RNA-seq, combinando strumenti informatici e statistici.
abstract: Con l'avvento di nuove tecnologie nel sequenziamento e la conseguente produzione di enormi quantità di dati, sorge la necessità di un nuovo modo di analizzare una quantità così vasta di dati: la bioinformatica ha il compito di assumersi questo onere, estrarre dati, archiviare dati e garantire che si possano trarre conclusioni biologiche valide dai dati. In questa tesi sono stati presentati tre diversi temi di ricerca, ma in tutti e tre la bioinformatica ha svolto un ruolo essenziale sia nell'analisi dei dati che nell'interpretazione dei risultati ottenuti, dimostrandosi ancora una volta uno strumento così potente e versatile da facilitare e accelerare le varie e complesse fasi dell'analisi tradizionale. Nel primo argomento, sono stati utilizzati strumenti bioinformatici per indagare il ruolo di MAP3K8, una serina / treonina chinasi espressa nelle cellule staminali del cancro della tiroide (CSC), nel mediare la resistenza ai farmaci nel cancro della tiroide umano e la sua relazione con il comportamento del tumore. Nel secondo argomento ci siamo occupati della progettazione di virus oncolitici: per valutare la funzionalità dei quattro modelli proteici rappresentativi della struttura di fusione proteina H-cetuximab fornita dalla società Etna Biotech, sono stati utilizzati strumenti bioinformatici. Il terzo e ultimo argomento di questa tesi mira a fornire un workflow completo per l'analisi dei dati RNA-seq. Partendo dai dati di sequenziamento di quattro campioni di Mus musculus, costruiamo un framework su cui strutturare qualsiasi futura analisi dei dati RNA-seq, combinando strumenti informatici e statistici.
author: DI SALVATORE, VALENTINA
language: ita
keywords: bioinformatics, cancer, neurodegenerative diseases, bioinformatica, cancro, malattie neurodegenerative
date published: 2021-02-24
date modified: 2026-07-24T01:35:01Z
provider: Università degli Studi di Catania
publisher: Networked Digital Library of Theses and Dissertations
type: WebPage
source organization: Università degli studi di Catania

PropertyValue
property ID: Handle
value: https://hdl.handle.net/20.500.11769/581628