4907017
Beschreibung
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Erstellt von constanza2897
vor mehr als 8 Jahre
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MICROARRAYS
- El objetivo de este artículo es revisar algunos
aspectos de chips de ADN en mediciones de
expresión génica, describir los enfoques analíticos
comunes, y familiarizarse con datos generados por
el aprendizaje de estas tecnologías.
- Biología detrás de las
mediciones de microarrays
de expresión génica
- La información de la secuencia de nuestro
genoma sirve como base para el desarrollo de
microarrays de ADN.
- En general, un microarray (o chip) se
compone de miles de secuencias de
ADN (sondas), correspondientes a
segmentos de genes que se colocan en
posiciones específicas
- Al marcar un cADN con un colorante fluorescente la cuantificación de la
intensidad de la señal de fluorescencia permite evaluar la cantidad de
hibridación
- Al marcar un cADN con un colorante fluorescente la cuantificación de la
intensidad de la señal de fluorescencia permite evaluar la cantidad de
hibridación
- En general, un microarray (o chip) se
compone de miles de secuencias de
ADN (sondas), correspondientes a
segmentos de genes que se colocan en
posiciones específicas
- El conocimiento de la secuencia de nucleótidos de
un gen no conduce directamente al conocimiento
en relación con el nivel de expresión de ese gen.
- la expresión de genes varía
de acuerdo con el
desarrollo etapa, el tejido,
la edad y las condiciones
ambientales
- La expresión génica es un
paso intermedio antes de
la ensamblaje de las
proteínas a partir de sus
componentes básicos
- La expresión génica es un
paso intermedio antes de
la ensamblaje de las
proteínas a partir de sus
componentes básicos
- La información de la secuencia de nuestro
genoma sirve como base para el desarrollo de
microarrays de ADN.
- INTRODUCCIÓN
- Los Microarrays
miden y analizan la
expresión de miles
de genes
- La medición de la expresión génica: El objetivo de las tecnologías de
microarrays de ADN es medir el nivel de expresión para grandes
conjuntos de genes, de manera global.
- La medición de la expresión génica: El objetivo de las tecnologías de
microarrays de ADN es medir el nivel de expresión para grandes
conjuntos de genes, de manera global.
- Con el crecimiento del uso de chips de ADN han crecido
las bases de datos y con ayuda de estas los ingenieros
biomédicos están buscando alternativas para el
tratamiento de enfermedades de todo tipo.
- Recoger datos sirve para probar nuevos
algoritmos con el fin de optimizar el
reconocimiento de patrones y aplicarlos a
los algoritmos.
- Hay dos plataformas de microarrays
comunes para la investigación de la
expresión génica: ADN complementario
(ADNc) y microarrays de ADN.
- Hay dos plataformas de microarrays
comunes para la investigación de la
expresión génica: ADN complementario
(ADNc) y microarrays de ADN.
- Recoger datos sirve para probar nuevos
algoritmos con el fin de optimizar el
reconocimiento de patrones y aplicarlos a
los algoritmos.
- Los Microarrays
miden y analizan la
expresión de miles
de genes
- Como acceder a los datos?
- Los datos publicados por lo general
constituyen una transformación de la
versión del conjunto de datos inicial
- Es importante que esta información
sea archivada de forma
estandarizada
- Esto permite a los investigadores
compartir información común y hacer
comparaciones válidas entre
experimentos
- No todos los conjuntos de datos disponibles de
microarrays son apropiados para máquinas de
investigación del aprendizaje
- No todos los conjuntos de datos disponibles de
microarrays son apropiados para máquinas de
investigación del aprendizaje
- Esto permite a los investigadores
compartir información común y hacer
comparaciones válidas entre
experimentos
- Es importante que esta información
sea archivada de forma
estandarizada
- Los datos publicados por lo general
constituyen una transformación de la
versión del conjunto de datos inicial
- Las técnicas más comunes
- cuestiones que deben ser
considerados para un
estudio
- tipo de plataforma de
microarrays de ADN
seleccionado
- mRNA preparación
- análisis de
datos
- tipo de plataforma de
microarrays de ADN
seleccionado
- cada paso de un
experimento de
microarrays está sujeta
a diferentes fuentes de
variabilidad
- Pre-procesamiento
- El filtrado es un enfoque
para reducir la número de
genes para análisis de datos
- Genes alta
abundancia =
Más confables
- Genes con
baja
abundancia
= Menos
confiables
- incluye la
identificación y la
eliminación de
elementos de
matriz antes de
continuar análisis
- Genes alta
abundancia =
Más confables
- El filtrado es un enfoque
para reducir la número de
genes para análisis de datos
- Los modelos estadísticos
- Hay una Necesidad de ampliar el
conjunto de modelos disponibles
para los investigadores ya que les
permiten seleccionar los
modelos adecuados para sus
datos
- El análisis no puede garantizar que los
grupos de interés será el resultado de los
datos, aunque esto puede de hecho
suceder
- La identificación de los genes que más contribuyen a
la estimación de un modelo predictivo particular, se
puede hacer a través de los métodos de selección de
variable.
- Se necesitan nuevos
métodos para la selección
de variables.
- La identificación de los genes que más contribuyen a
la estimación de un modelo predictivo particular, se
puede hacer a través de los métodos de selección de
variable.
- El análisis no puede garantizar que los
grupos de interés será el resultado de los
datos, aunque esto puede de hecho
suceder
- Dos enfoques utiles
- Remuestreo de los
casos de formación
- Disminución en el
número de variables.
- El intervalo de confianza es necesario
introducir para tener en cuenta la
correlación de los resultados.
- El intervalo de confianza es necesario
introducir para tener en cuenta la
correlación de los resultados.
- Remuestreo de los
casos de formación
- Hay una Necesidad de ampliar el
conjunto de modelos disponibles
para los investigadores ya que les
permiten seleccionar los
modelos adecuados para sus
datos
- Pre-procesamiento
- CONCLUSIÓN
- En conclusión, las nuevas fuentes de datos
tales como los derivados a partir del gen
microarrays de expresión ofrecen nuevos
retos para el desarrollo y evaluación de
estadística y algoritmos de aprendizaje
automático.
- En conclusión, las nuevas fuentes de datos
tales como los derivados a partir del gen
microarrays de expresión ofrecen nuevos
retos para el desarrollo y evaluación de
estadística y algoritmos de aprendizaje
automático.
- cuestiones que deben ser
considerados para un
estudio
- Validación biológica
de resultados
- La grupación de
genes que han sido
identificados como
vinculados a una
determinada
condición o proceso
de desarrollo
requiere nueva
investigación para
determinar su
importancia
biológica.
- varios estudios han
demostrado que in situ
hibridaciones pueden ser
utilizada para detectar
un gran número de
genes candidatos
- señalización moléculas o factores de
transcripción son comúnmente
expresado en múltiples tejidos o etapas
- La importancia funcional de cualquier gen
corto depende de la presencia o ausencia
de productos de muchos otros genes.
- señalización moléculas o factores de
transcripción son comúnmente
expresado en múltiples tejidos o etapas
- varios estudios han
demostrado que in situ
hibridaciones pueden ser
utilizada para detectar
un gran número de
genes candidatos
- La grupación de
genes que han sido
identificados como
vinculados a una
determinada
condición o proceso
de desarrollo
requiere nueva
investigación para
determinar su
importancia
biológica.
- JOHANA CONSTANZA OJEDA AVILA
- UNIVERSIDAD DEL ROSARIO
- UNIVERSIDAD DEL ROSARIO
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