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DissertacaoPabloRFreire-Maio2008.pdf: 2235648 bytes, checksum: 9e7612e91a013d00bada5d3d53f0145d (MD5)
Previous issue date: 2008-05-29 / Coordenacao de Aperfeicoamento de Pessoal de Nivel Superior / Cancer is a disease originated from mutations in the genome. One of the main types of mutations is the copy number variation, which is defined when a certain region of the genome has a copy number different than two. This variation may alter gene expression and modulate tumor progression. Recent experimental platforms allow the measure of copy number in a genomic scale, however, these aberrations encompass oncogenes and tumor suppressor together with genes that are not related to cancer. The use of set of experiments from several patients is normally used as a solution for this problem, however, this approach lacks adequate mathematical methods for indentifying biologically important regions.
In this dissertation, a new method for finding aberrant regions in a set of copy number experiments is presented, using the entropy as a measure for biological aberration, and outperforming other methods with similar propose. Moreover, a graphical tool was developed to visualization and analysis of the data. The new methodology was applied in 167 copy number experiments from glioblastoma multiforme samples generated by The Cancer Genome Atlas project, one of the biggest projects on cancer research.
As a result, 31 aberrant regions were found, being 8 of these regions previously known in glioblastoma multiforme, carrying the genes: EGFR , MDM2, MDM4, CDK4, PTEN, PDGFRA, CDKN2A and CHD5. Other oncogenes and tumor suppressors that are important in other types of cancer were also found as well as genes without previously described relation with cancer. / O câncer é uma doença originada a partir de mutações no genoma. Um dos principais tipos de mutação são as variações do número de cópias gênicas, que ocorre quando o número de cópias de uma determinada região genômica difere de dois. Esta variação pode alterar a expressão gênica e contribuir para a progressão tumoral. Recentes plataformas experimentais permitem medir o número de cópias gênicas para todo o genoma. Entretanto, aberrações que contém oncogenes e surpessores tumorais normalmente também possuem genes que não estão relacionado com o câncer. O uso combinado de diversos pacientes têm sido uma estratégia utilizada para solucionar este problema, entretanto, esta aboradagem carece de métodos matemáticos adequados.
Nesta dissertação, um novo método para identificar regiões aberrantes em um conjunto de experimentos de medição de número de cópias gênicas é apresentado, utilizando a entropia como medida de aberração biológica. Seu desenpenho superou os outros dois métodos disponíveis para o memso tipo de análise. Adicionalmente, foi desenvolvida uma ferramenta gráfica para a visualização e análise dos dados. A nova metodologia foi aplicada a estimativas de número de cópias gênicas de 167 amostras de glioblastoma multiforme geradas pelo projeto The Cancer Genome Atlas, um dos maiores projetos de câncer da atualidade.
Ao total, 31 regiões de interesse foram econtradas, sendo que 8 destas regiões são mutações já descritas em GBM, contendo os genes: EGFR , MDM2, MDM4, CDK4, PTEN, PDGFRA, CDKN2A e CHD5. Oncogenes e supressores tumorais que atuam em outros cânceres também foram encontrados nos resultados, assim como alguns genes sem prévia relação com câncer.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede-server.lncc.br:tede/88 |
| Date | 29 May 2008 |
| Creators | Freire, Pablo Riera |
| Contributors | Vasconcelos, Ana Tereza Ribeiro, Almeida, Jonas, Oliveira, Jauvane Cavalcante de, Camargo, Anamaria Aranha |
| Publisher | Laboratório Nacional de Computação Científica, Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional, LNCC, BR, Serviço de Análise e Apoio a Formação de Recursos Humanos |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do LNCC, instname:Laboratório Nacional de Computação Científica, instacron:LNCC |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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