Analisi d'espressione genica, analisi dati e metodologie di modellistica computazionale nel cancro e i disturbi neurodegenerativi
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.
bioinformatics, cancer, neurodegenerative diseases, bioinformatica, cancro, malattie neurodegenerative
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