Aplicación de la teoría de juegos cooperativos al análisis de la expresión génica en biomedicina de sistemas

• Autores: José Alberto Castro Martínez
• Directores de la Tesis: Francisco J. Esteban Ruiz (dir. tes.), Eva Vargas Liébanas (codir. tes.), Leticia Díaz Beltrán (codir. tes.)
• Lectura: En la Universidad de Jaén ( España ) en 2024
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: Manuel Álvarez Dolado (presid.), Santos Blanco Ruiz (secret.), Analuce Canha Gouveia (voc.)
• Programa de doctorado: Programa de Doctorado en Biología Molecular y Celular por la Universidad de Jaén
• Materias:
  • Ciencias de la vida
    • Genética
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: RUJA
• Resumen
  • español

    El análisis de datos procedentes de la aplicación de tecnologías ómicas para el estudio de enfermedades complejas representa en la actualidad un desafío para la investigación en Biomedicina. En la presente Tesis Doctoral proponemos el uso de una técnica basada en la Teoría de Juegos Cooperativos: el "Análisis Comparativo del Valor de Shapley" (CASh, por sus siglas en inglés). Esta técnica permite la identificación de genes candidatos como posibles biomarcadores sin las restricciones impuestas por métodos más tradicionales como el test de Welch o el test empírico de Bayes. Los fenotipos analizados en este trabajo abarcan tanto condiciones neurológicas (Trastorno del Espectro Autista, Esquizofrenia, Trastorno Bipolar y Depresión Mayor) como trastornos relacionados con el endometrio (Endometriosis, Leomiomatosis Uterina y Cáncer de Endometrio). Los resultados obtenidos señalan que CASh identifica mayor cantidad de genes candidatos, destacándose como una herramienta exploratoria clave en el estudio de las bases moleculares de enfermedades complejas.

  • English

    The analysis of data derived from the use of omics technologies for the study of complex diseases currently represents a challenge in biomedical research. In this Doctoral Thesis, we propose the use of a technique based on Cooperative Game Theory: the "Comparative Analysis of Shapley value" (CASh).

    This technique allows the identification of candidate genes as potential biomarkers without the limitations imposed by traditional methods such as the Welch test or the Empirical Bayes test. The phenotypes analyzed in this work include both neurological conditions (Autism Spectrum Disorder, Schizophrenia, Bipolar Disorder, and Major Depression) and endometrial-related disorders (Endometriosis, Uterine Leiomyomatosis, and Endometrial Cancer). The results indicate that CASh identifies a greater number of candidate genes, standing out as a key exploratory tool for the study of the molecular bases of complex diseases.