Mostra el registre parcial de l'element
dc.contributor.author | Gundem, Gunes |
dc.contributor.other | López Bigas, Núria |
dc.contributor.other | Universitat Pompeu Fabra. Departament de Ciències Experimentals i de la Salut |
dc.date.accessioned | 2024-03-16T02:33:43Z |
dc.date.available | 2024-03-16T02:33:43Z |
dc.date.issued | 2012-01-26T09:57:12Z |
dc.date.issued | 2012-01-26T09:57:12Z |
dc.date.issued | 2011-09-29 |
dc.identifier | http://hdl.handle.net/10803/53575 |
dc.identifier | B. 41983-2011 |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10230/16149 |
dc.description.abstract | In my thesis, I focused on integrative analysis of high-throughput oncogenomic data. This was done in two parts: In the first part, I describe IntOGen, an integrative data mining tool for the study of cancer. This system collates, annotates, pre-processes and analyzes large-scale data for transcriptomic, copy number aberration and mutational profiling of a large number of tumors in multiple cancer types. All oncogenomic data is annotated with ICD-O terms. We perform analysis at different levels of complexity: at the level of genes, at the level of modules, at the level of studies and finally combination of studies. The results are publicly available in a web service. I also present the Biomart interface of IntOGen for bulk download of data. In the final part, I propose a methodology based on sample-level enrichment analysis to identify patient subgroups from high-throughput profiling of tumors. I also apply this approach to a specific biological problem and characterize properties of worse prognosis tumor in multiple cancer types. This methodology can be used in the translational version of IntOGen. |
dc.description.abstract | Programa de doctorat en Biomedicina |
dc.format | 164 p. |
dc.format | application/pdf |
dc.format | application/pdf |
dc.language.iso | eng |
dc.publisher | Universitat Pompeu Fabra |
dc.rights | ADVERTIMENT. L'accés als continguts d'aquesta tesi doctoral i la seva utilització ha de respectar els drets de la persona autora. Pot ser utilitzada per a consulta o estudi personal, així com en activitats o materials d'investigació i docència en els termes establerts a l'art. 32 del Text Refós de la Llei de Propietat Intel·lectual (RDL 1/1996). Per altres utilitzacions es requereix l'autorització prèvia i expressa de la persona autora. En qualsevol cas, en la utilització dels seus continguts caldrà indicar de forma clara el nom i cognoms de la persona autora i el títol de la tesi doctoral. No s'autoritza la seva reproducció o altres formes d'explotació efectuades amb finalitats de lucre ni la seva comunicació pública des d'un lloc aliè al servei TDX. Tampoc s'autoritza la presentació del seu contingut en una finestra o marc aliè a TDX (framing). Aquesta reserva de drets afecta tant als continguts de la tesi com als seus resums i índexs. |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
dc.source | TDX (Tesis Doctorals en Xarxa) |
dc.title | Computational study of cancer |
dc.type | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
dc.type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.date.modified | 2024-03-15T10:57:36Z |
dc.subject.keyword | oncogenomics |
dc.subject.keyword | high-throughput data |
dc.subject.keyword | bioinformatics |
dc.subject.keyword | cancer |
dc.subject.keyword | IntOGen |
dc.subject.keyword | sample-level enrichment analysis |
dc.subject.keyword | pronòstic |
dc.subject.keyword | oncogenòmica |
dc.subject.keyword | bioinformàtica |
dc.subject.keyword | dades produïdes amb tècniques d'alt rendiment |
dc.subject.keyword | 616 |
Fitxers | Grandària | Format | Visualització |
---|---|---|---|
No hi ha fitxers associats a aquest element. |