FUNCIONAL Y BIBLIOGRÁFICO EN EXPERIMENTOS DE MICROARRAYS RESUMEN: Esta tesis se desarrolla en el ámbito de la bioinformática, que ha sufrido una gran expansión gracias al desarrollo de nuevas tecnologías aplicadas a la investigación en biología y bioquímica. La investigación básica en áreas como la genómica y la proteómica ha visto cómo en los últimos años, especialmente tras el éxito del Proyecto Genoma Humano, ha evolucionado hacia una obtención masiva de datos con la incorporación de tecnologías de alto rendimiento, como las microarrays de adn, que son difícilmente interpretables con las técnicas tradicionales. Este trabajo se centra en el análisis de estos resultados. Por una parte, utilizando conceptos de teoría de la información, muestra un criterio de selección de genes que maximiza la información que contiene un experimento. Se ha desarrollado un programa que hace estos cálculos y muestra los resultados de forma intuitiva los genes seleccionados no son útiles en sí mismos si no se les da una interpretación biológica. Se han desarrollado dos herramientas, una de análisis funcional y otra para búsqueda bibliográfica, que facilitan esta interpretación. Dado que la información disponible es enorme, todas las herramientas incluyen la significación estadística de sus resultados haciendo los ajustes necesarios en caso de que haya hipótesis múltiple. Se ha propuesto un algoritmo eficaz y de cálculo sencillo para hace el ajuste de hipótesis múltiple.
This thesis has been developed in the field of Bioinformatics, an area in expansion during the last years. The evolution of new techniques in this field applied to the research in biology a biochemical science has contributed to this development. In the last years, scientific areas such as Genomics and Proteomics can obtain a massive amount of experimental data, thanks to high throughput technologies. These data require new methods of analysis compared with more traditional experiments. This thesis deals with the analysis and biological interpretation of the results of microarray experiments. A new method for the selection of differentially expressed genes has been developed using Information Theory, in which the information content of the experiment is maximized. Al so, a web application has been implemented to carry out all the calculation needed, and the output is user-friendly. The list of genes obtained has to be analyzed to obtain useful biological results. in this context, two software tools nave been designed and implemented, one related with functional analysis using Gene ontology, and the other oriented to bibliographic analysis. These tools include statistical analysis of the results, and correction in the case of multiple hypothesis testing.
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