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.

Grantor dc:publisher

Università degli studi di Catania

Year dc:date

2021

Author dc:creator

• DI SALVATORE, VALENTINA

Contributors dc:contributor

• PAPPALARDO, FRANCESCO

• bioinformatics, cancer, neurodegenerative diseases
• bioinformatica, cancro, malattie neurodegenerative

Statement dc:rights

• info:eu-repo/semantics/openAccess
• license:PUBBLICO - Pubblico con Copyright
• license uri:iris.PUB02

Language dc:language

ita

Handle dc:identifier

https://hdl.handle.net/20.500.11769/581628

OAI identifier oai:identifier

oai:www.iris.unict.it:20.500.11769/581628