Detecting and comparing non-coding RNAs
- Autores: Giovanni Bussotti
- Directores de la Tesis: Cedric Notredame (dir. tes.)
- Lectura: En la Universitat Pompeu Fabra ( España ) en 2013
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: Roderic Guigó Serra (presid.), Anton J. Enright (secret.), Jennifer Harrow (voc.)
- Materias:
- Enlaces
- Tesis en acceso abierto en: TDX e-Repositori UPF
- Resumen
En los últimos años el interés en el campo de los ARN no codificantes ha crecido mucho a causa del enorme aumento de la cantidad de secuencias no codificantes disponibles y a que muchos de estos transcriptos han dado muestra de ser importantes en varias funciones celulares. En este contexto, es fundamental el desarrollo de métodos para la correcta detección y comparativa de secuencias de ARN. Alinear nucleótidos es uno de los enfoques principales para buscar genes homólogos, identificar relaciones evolutivas, regiones conservadas y en general, patrones biológicos importantes. Sin embargo, comparar moléculas de ARN es una tarea difícil. Esto es debido a que el alfabeto de nucleótidos es más simple y por ello menos informativo que el de las proteínas. Además es probable que para muchos ARN la evolución haya mantenido la estructura en mayor grado que la secuencia, y esto hace que las secuencias sean poco conservadas y difícilmente comparables. Por lo tanto, hacen falta nuevos métodos capaces de utilizar otras fuentes de información para generar mejores alineamientos de ARN. En esta tesis doctoral se ha intentado dar respuesta exactamente a estas temáticas. Por un lado desarrollado un nuevo algoritmo para detectar relaciones de homología entre genes de ARN no codificantes evolutivamente lejanos. Por otro lado se ha hecho minería de datos mediante el uso de datos ya disponibles para descubrir nuevos genes y generar perfiles de ARN no codificantes en todo el genoma.
