Resumen de Nous desenvolupaments, aplicacions bioanalítiques i validació dels mètodes de resolució multivariant
Aquest treball sintegra en una de les línies dinvestigació del grup de recerca Quimiometria del Departament de Química Analítica de la Universitat de Barcelona. Aquesta línia dinvestigació es centra en el desenvolupament de mètodes quimiomètrics danàlisi multivariant de dades, i en la seva aplicació a lestudi analític dels canvis de conformació i/o de les interaccions entre biomolècules.
Actualment és possible enregistrar lespectre sencer duna mostra en poc temps. Aquest augment del nombre i de la complexitat de les dades adquirides ha portat a laparició de mètodes que tenen com a finalitat la obtenció dinformació dinterés físico-químic a partir daquests conjunt de dades. Amb aquesta finalitat es poden trobar dues aproximacions: a) els mètodes de modelatge rígid que exigeixen la postulació dun model químic o cinètic al qual ajustar les dades experimentals, i b) els mètodes de modelatge flexible que no necessiten la postulació dun model.
El treball realitzat en aquests tesi doctoral es pot dividir en tres blocs.
En primer lloc, sha desenvolupat una interfície gràfica en lentorn de programació MATLAB pel mètode de resolució multivariant de corbes mitjançant mínims quadrats alternats (MCR-ALS). Aquesta interfície millora notablement la interacció entre lusuari i el programa, i potencía la seva utilització generalitzada per part dusuaris no acostumats a treballar amb eines pròpies de la Quimiometria.
En segon lloc, sha dut a terme la validació de diversos mètodes danàlisi multivariant, és a dir, sha estudiat la fiabilitat de les solucions obtingudes per aquest tipus de mètodes quimiomètrics. Així, pel mètode MCR-ALS, sha analitzat la influència i la propagació de lerror experimental i les possibles repercusions sobre les ambigüetats matemàtiques existents en les solucions obtingudes. Aquest estudi sha realitzat tant en el cas de lanàlisi individual de matrius de dades obtingudes en un únic experiment, com en el cas de lanàlisi simultani de matrius de dades obtingudes en diversos experiments. En el cas dels mètodes de modelatge rígid sha estudiat lambigüetat existent al ajustar mecanismes cinètics complexos. En aquest cas sha observat laparició de mínims locals múltiples amb el mateix valor dajust en la superfície de desposta associada.
Finalment, shan aplicat els mètodes quimiomètrics de modelatge flexible i de modelatge rígid a lestudi dels equilibris en solució dels àcids nucleics. Aquestes són biomolècules que tenen una organització jeràrquica començant en la seqüència de nucleòtids a les cadenes fins a estructures complexes dordre superior com els tríplexs o quadruplexs. Els canvis conformacionals o les interaccions amb daltres biomolècules shan estudiat tradicionalment mitjançant experiments seguits amb tècniques espectroscòpies. En aquest treball es seguiran aquests processos mitjançant lectures a moltes longituts dona (aproximació multivariant) i saplicaran mètodes quimiomètrics adients de tractaments de dades multivariants. Els procesos estudiants en aquesta Tesi són bàsicament els canvis conformacionals provocats en variar condicions del medi, com el pH, la temperatura, la concentració daltres ions... Shan emprat tècniques espectroscòpiques com labsorció molecular a lUV-visible, la fluorescència, el dicroisme circular i la ressonància magnètica nuclear. Una altra aplicació, ha estat lanàlisi de micromatrius d'ADN. Laparició daquesta la tecnologia ha permès obtenir informació sobre els nivells de lexpressió gènica per un gran nombre de gens en un únic experiment. La generació de grans quantitats de dades requereix la utilització deines mitjançant les quals es pugui extreure la informació biològica. En aquest treball sha aplicat el mètode MCR-ALS a lanàlisis de diversos conjunts de dades per tal de poder determinar la relació entre les mostres que presenten diferents tipus de càncer i els gens estudiats.
"SUMMARY OF THE PHD THESIS:
This PhD Thesis has been developed in the framework of the Chemometrics group at the Universitat de Barcelona. The work deals with the development and validation of Multivariate Curve Resolution (MCR) methods (both hard- and soft-modelling), and with their application to bioanalytical problems. The work has been organized into three blocks:
First, a graphical interface has been developed for the program running the MCR-ALS (Multivariate Curve resolution Alternating Least Squares) method in the MATLAB(r) environment. This interface improves the interaction between the user and the program and facilitates the use of multivariate curve resolution to little experineced potential users.
Secondly, validation of multivariate resolution methods of data analysis has been carried out. For the MCR-ALS method, effects of rotational ambiguities and of propagation of experimental noise have been studied. These studies have been performed in the analysis of a single experiment and in the case of analyzing multiple experiments simultaneously. In the case of hard-modelling kinetic data fitting methods, ambiguities in the analysis of kinetic experiments have been studied and methods to overcome this ambiguity have been proposed.
Third, multivariate resolution methods have been applied to the study of conformational equilibria of nucleic acids. These are biomolecules that have a hierarchic organization from the nucleotide sequence to higher order structures such as triplex or quadruplex. Traditionally, conformational changes or interactions of nucleic acids with other biomolecules have been spectroscopically monitored at just one wavelength. In this work, these processes have been followed at multiple wavelengths and suitable multivariate resolution methods for the data treatment have been applied. Processes studied during this Thesis have been DNA conformational changes induced by pH, temperature or salinity. Spectroscopic techniques such as molecular absorption in the UV-visible, circular dichroism or nuclear magnetic resonance have been used for this purpose. Finally, data obtained using DNA microarrays have been analyzed. This technique allows highthroughput analysis of relative gene expressions of thousands of genes of an organism that generates large amounts of data. This has caused a need for statistical methods that can extract useful information for further research. In this PhD Thesis, the MCR-ALS method has been proposed for the analysis of this kind of data with very promising results. "
