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dc.contributor.authorMassanet Vila, Raimon
dc.contributor.authorCaminal Magrans, Pere
dc.contributor.authorPerera Lluna, Alexandre
dc.contributor.otherUniversitat Politècnica de Catalunya. Departament d'Enginyeria de Sistemes, Automàtica i Informàtica Industrial
dc.date.accessioned2012-01-12T08:52:05Z
dc.date.available2012-01-12T08:52:05Z
dc.date.created2012
dc.date.issued2012
dc.identifier.citationMassanet-Vila, R.; Caminal, P.; Perera, A. Medidas basadas en teoría de grafos y la predicción de la morbosidad de genes. A: Congreso Anual de la Sociedad Española de Bioingeniería. "XXVIII Congreso Anual de la Sociedad Española de Ingeniería Biomédica". Madrid: 2012, p. 1-5.
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/2117/14479
dc.description.abstractEstudios previos sugieren que las redes de interacción entre proteínas presentan propiedades de la teoría de grafos que pueden tener cierta relación con la morbosidad de los genes. En particular, se ha sugerido que cuando un polimor smo afecta a un gen, es más probable que se produzca una enfermedad si el grado de ese gen en una red de interacción entre proteínas es elevado. Sin embargo, estos resultados no tienen en cuenta el posible sesgo intro- ducido en los datos por la variación en la cantidad de información que se tiene sobre los diferentes genes. En este trabajo se intenta modelar la morbosidad de genes como una combinación lineal de los grados de los nodos en redes de interacción entre proteínas y la cantidad de información sobre genes disponible en la literatura. Un conjunto de 7461 genes y 3665 enfermedades reportadas en la base de datos Online Mendelian Inheritance in Man (OMIM) fue utilizado conjuntamente con una red de interacciones entre proteínas de 9630 nodos y 38756 interacciones de la Human Proteome Resource Database (HPRD). La cantidad de información disponible para cada gen se ha medido minando la base de datos PubMed. Los resultados sugieren que la correlación entre el grado de un nodo en la red de interacciones entre proteínas y la morbosidad del gen que el nodo representa es consecuencia, al menos en una parte considerable, de la variación en la cantidad de información disponible para los diferentes genes. Aunque los resultados sugieren una correlación positiva entre el grado de un nodo y su morbosidad, los autores creen que esta correlación debe ser considerada con precaución puesto que podría estar afectada por factores que no se consideraron en este estudio.
dc.format.extent5 p.
dc.language.isospa
dc.subjectÀrees temàtiques de la UPC::Informàtica::Aplicacions de la informàtica::Bioinformàtica
dc.subject.lcshGenes -- Diseases -- Mathematical models
dc.titleMedidas basadas en teoría de grafos y la predicción de la morbosidad de genes
dc.typeConference lecture
dc.subject.lemacGens -- Malalties -- Models matemàtics
dc.contributor.groupUniversitat Politècnica de Catalunya. SISBIO - Senyals i Sistemes Biomèdics
dc.description.peerreviewedPeer Reviewed
dc.relation.publisherversionhttp://cataleg.upc.edu/record=b1304479~S1*cat
dc.rights.accessOpen Access
local.identifier.drac8951218
dc.description.versionPostprint (author’s final draft)
local.citation.authorMassanet-Vila, R.; Caminal, P.; Perera, A.
local.citation.contributorCongreso Anual de la Sociedad Española de Bioingeniería
local.citation.pubplaceMadrid
local.citation.publicationNameXXVIII Congreso Anual de la Sociedad Española de Ingeniería Biomédica
local.citation.startingPage1
local.citation.endingPage5


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