Descripción
Cátedra Tecnologías para la Salud Archivo de Actos Conferencias Invitadas Tercera Conferencia: 'Hacia un cambio de paradigma en el análisis de datos genómicos' Descripción ...
'Hacia un cambio de paradigma en el análisis de datos genómicos'
Joaquín Dopazo.
Fecha: 1 de Octubre de 2009 - 12:30
Lugar:Aula 0.0 de la Facultad de Informática de la UPV
El próximo día 1 de Octubre de 2009 a las 12:30, en el aula 0.0 de la Facultad de Informática de la Universidad Politécnica de Valencia, tendrá lugar la tercera conferencia perteneciente al Ciclo de Conferencias patrocinado por la Cátedra Tecnologías para la Salud - INDRA.
Nuestro conferenciante invitado será Joaquín Dopazo, perteneciente al Departamento de Bioinformática y Genómica del Instituto de Investigación Príncipe Felipe de Valencia, defendiendo el tema 'Hacia un cambio de paradigma en el análisis de datos genómicos':
Actualmente disponemos de metodologías de alta resolución para estudiar los genomas, sus mutaciones y la actividad de sus genes tales como los microarrays, el genotipado a gran escala y, recientemente, la secuenciación de nueva generación. Sin embargo, cuando se aplican los esquemas estadísticos convencionales basados en tests orientados a genes individuales, los resultados obtenidos ofrecen conclusiones pobres, en contraste a la alta definición de los datos producidos.
Como el objetivo final es estudiar los cambión funcionales a nivel celular, podría ocurrir que los genes no sean los mejores representantes de este concepto. De hecho, las funciones biológicas convencionales, tal y como la conocemos, rara vez se pueden atribuir a una sola molécula. Por el contrario la función ocurre mediante interacciones complejas entre los componentes moleculares que definen entidades conocidas como módulos funcionales (Hartwell et al., Nature 402, C47-52, 1999). En este contexto se ha sugerido una familia de métodos, GSA (de Gene Set Analysis) cuyo objetivo es testar la actividad de estos módulos en vez de la de sus componentes individuales (Dopazo, Artif. Intell. Med. 45:97, 2009). La extrapolación de este concepto desde la transcriptómia a otros tipos de estudios genómicos se ha sugerido también recientemente (Al-Shahrour et al. BMC Bioinformatics 8, 114, 2007; Wang et al. Am J Hum Genet 81, 2007; Medina et al., Nucl. Acids Res. 37:W340, 2009). Se mostrarán diferentes ejemplos de la aplicación de la filosofía de los GSA para transcriptómica, genotipado y evolución y se discutirá su superioridad sobre los conceptos convencionales
El próximo día 1 de Octubre de 2009 a las 12:30, en el aula 0.0 de la Facultad de Informática de la Universidad Politécnica de Valencia, tendrá lugar la tercera conferencia perteneciente al Ciclo de Conferencias patrocinado por la Cátedra Tecnologías para la Salud - INDRA.
Nuestro conferenciante invitado será Joaquín Dopazo, perteneciente al Departamento de Bioinformática y Genómica del Instituto de Investigación Príncipe Felipe de Valencia, defendiendo el tema 'Hacia un cambio de paradigma en el análisis de datos genómicos':
Actualmente disponemos de metodologías de alta resolución para estudiar los genomas, sus mutaciones y la actividad de sus genes tales como los microarrays, el genotipado a gran escala y, recientemente, la secuenciación de nueva generación. Sin embargo, cuando se aplican los esquemas estadísticos convencionales basados en tests orientados a genes individuales, los resultados obtenidos ofrecen conclusiones pobres, en contraste a la alta definición de los datos producidos.
Como el objetivo final es estudiar los cambión funcionales a nivel celular, podría ocurrir que los genes no sean los mejores representantes de este concepto. De hecho, las funciones biológicas convencionales, tal y como la conocemos, rara vez se pueden atribuir a una sola molécula. Por el contrario la función ocurre mediante interacciones complejas entre los componentes moleculares que definen entidades conocidas como módulos funcionales (Hartwell et al., Nature 402, C47-52, 1999). En este contexto se ha sugerido una familia de métodos, GSA (de Gene Set Analysis) cuyo objetivo es testar la actividad de estos módulos en vez de la de sus componentes individuales (Dopazo, Artif. Intell. Med. 45:97, 2009). La extrapolación de este concepto desde la transcriptómia a otros tipos de estudios genómicos se ha sugerido también recientemente (Al-Shahrour et al. BMC Bioinformatics 8, 114, 2007; Wang et al. Am J Hum Genet 81, 2007; Medina et al., Nucl. Acids Res. 37:W340, 2009). Se mostrarán diferentes ejemplos de la aplicación de la filosofía de los GSA para transcriptómica, genotipado y evolución y se discutirá su superioridad sobre los conceptos convencionales
Universitat Politècnica de València © 2020 · Tel. (+34) 96 387 70 00