BIOINFORMÁTICA: INTERFAZ WEB PARA MOSTRAR LAS RELACIONES DE

EXPRESIÓN ENTRE GRUPOS DE GENES

Autor: Jose Luis Aylas Flores

Direcció: Mario Huerta (IBB-UAB) i Jordi Gonzàlez (CVC-UAB) 1

Índice

Introducción ObjetivosFasesAplicación webConclusiones

2

Índice

Introducción Motivación

Estado del arte

ObjetivosFasesAplicación webConclusiones

3

Motivación

Profundizar y ampliar conocimientos en el campo de la BioInformática.

4

Poner a prueba conocimientos y habilidades adquiridos durante el

transcurso de la formación universitaria.

Aplicar conocimientos teóricos a un problema real.

Estado del arte

El estudio de los genes y sus relaciones de expresión es muy importante

5

Los genes cuyas expresiones mantienen una relación lineal dan lugar a un determinado proceso biológico. Los genes cuyas expresiones mantienen una relación no lineal, relacionan procesos diferentes.

Estado del arte

Como podemos observar en la figura en la medida en la que se expresa SYT11, RSP16 pasa a subexpresarse (y viceversa). Los genes se estan coexpresando negativamente.

Relaciones de expresión: Es la dependencia existente entre las expresiones de 2 genes. Las expresiones de los genes no son arbitrarias y están todas relacionadas.

Relación de expresión no lineal: Es la expresión entre 2 genes pero que no siguen una relación de coexpresión o de inhibición. Es decir que no se expresan a la vez (y=mx) o que la expresión de un gen no significa que el otro gen deja de expresarse (y=-mx).

La tecnología microarray permite obtener los niveles de expresión de un gran número de genes para un gran número de condiciones experimentales.

Estado del arte

Estado del arte

Para estudiar la relación entre las expresiones de los genes se utiliza un modelo abstracto de datos: Los Grafos. Más concretamente, los grafos cliques.

8

Estado del arte

9

Se generan grupos de cliques isomorfos lineales respecto a un clique dado: Dos cliques serán isomorficos lineales entre si, si solo si además de representar sus aristas las mismas tipologías, cada gen de uno de los cliques mantiene una relación de expresión lineal con un gen diferente del otro clique.

El siguiente paso lógico es encontrar los cliques de cliques.

Índice

Introducción Objetivos

FasesAplicación webConclusiones

10

Objetivos

11

1. El preproceso

Obtener los cliques de cliques.

Clasificación de los cliques de cliques.

Preparar de datos para la interfaz web.

Objetivos

12

2. El desarrollo de la aplicación web

Se muestren los cliques de cliques

Se muestren los grupos de cliques isomorficos lineales

Se muestren los cliques lineales y no lineales.

Índice

Introducción Objetivos

Fases

Aplicación webConclusiones

13

Fases

14

1.-Análisis de Memorias/Directorios/Ficheros

2.-Análisis del funcionamiento del preproceso

3.-Desarrollo de los nuevos cálculos del preproceso

4.-Diseño y desarrollo de la aplicación web

Fases

15

1.-Análisis de Memorias/Directorios/Ficheros

Adquisición de conocimientos

Estructura del servidor

Fases

16

2.-Análisis del funcionamiento del preproceso

Análisis del fichero encargado de ejecutar el preproceso, se ejecutan : fase1,fase2 y fase3

Fases

17

3.-Desarrollo de los nuevos cálculos del preproceso

Se disponía del preproceso hasta la fase 3, se implementa la cuarta fase.

Fases

18

4.-Diseño y desarrollo de la aplicación web

Diseño de la interfaz web para los cliques de cliques, grupos de cliques isomorfos lineales y cliques isomorfos lineales y no lineales con una vista general y su correspondiente interfaz web en detalle.

En la vista general se muestran las diferentes tipologías y en la de detalle los cliques de cliques de cada tipología.

Índice

Introducción ObjetivosFases

Aplicación web

Conclusiones

19

Aplicación web

20

Interfaz web de los cliques de cliques

Tipología

Aplicación web

21

Interfaz web de los cliques de cliques en detalle para una tipología dada

Identificador Nombre Genes correlacionados

Genes marcadores

Aplicación web

22

Interfaz web de los grupos de cliques isomorfos lineales respecto a un clique dado

Aplicación web

23

Interfaz web de los grupos de cliques isomorfos lineales en detalle respecto a un clique dado

Aplicación web

24

Interfaz web para los cliques isomorfos lineales y no lineales

Aplicación web

25

Interfaz web para los cliques isomorfos lineales y no lineales en detalle

Aplicación web

26

Interfaz web para mostrar las relaciones de expresión entre grupos de genes

Índice

Introducción ObjetivosFasesAplicación web

Conclusiones

27

4 Bibliografía

• http://revolutionresearch.uab.es : A web server for on-line microarray analysis supported by the Institute of Biotechnology and Biomedicine of the Autonomous University of Barcelona (IBB-UAB).

• Delicado, P.(2001) Another look at principal curves and surfaces. Journal of Multivariate Analysis, 77, 84-116.

• Delicado, P. and Huerta, M. (2003): 'Principal Curves of Oriented Points: Theoretical and computational improvements'. Computational Statistics 18, 293-315.

• Cedano J, Huerta M, Estrada I, Ballllosera F, Conchillo O, Delicado P, Querol E. (2007) A web server for automatic analysis and extraction of relevant biological knowledge. Comput Biol Med. 37:1672-1675.

• Huerta M, Cedano J, Querol E. (2008) Analysis of nonlinear relations between expression profiles by the principal curves of oriented-points approach. J Bioinform Comput Biol. 6:367-386.

• Cedano J, Huerta M, Querol E. (2008) NCR-PCOPGene: An Exploratory Tool for Analysis of Sample-Classes Effect on Gene-Expression Relationships Advances in Bioinformatics, vol. 2008.

• Huerta M, Cedano J, Peña D, Rodriguez A, Querol E. (2009) PCOPGene-Net: holistic characterisation of cellular states from microarray data base on continuous and non-continuos analysis og gene-expression relationships. BMC Bioinformatics 2009 May 9;10:138.

Conclusiones

29

Objetivo principal cumplido.

El rendimiento de la aplicación web permite aplicar cambios en

tiempo real.

Descubrimiento del campo de la BioInformática y la genómica.

Participación en un proyecto de investigación puntero en el IBB.

¿Preguntas?

Jose Luis Aylas Flores