Elucidating mechanisms of gene regulation. Integration of high-throughput sequencing data for studying the epigenome

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Althammer, Sonja Daniela. Elucidating mechanisms of gene regulation. Integration of high-throughput sequencing data for studying the epigenome. 2012
http://hdl.handle.net/10230/16487
dc.contributor.author Althammer, Sonja Daniela
dc.contributor.other Eyras Jiménez, Eduardo
dc.contributor.other Universitat Pompeu Fabra. Departament de Ciències Experimentals i de la Salut
dc.date.accessioned 2013-07-12T01:50:31Z
dc.date.available 2013-07-12T01:50:31Z
dc.date.issued 2012-04-27
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10230/16487
dc.description.abstract The recent advent of High-Throughput Sequencing (HTS) methods has triggered arevolution in gene regulation studies. Demand has never been higher to processthe immense amount of emerging data to gain insight into the regulatorymechanisms of the cell.We address this issue by describing methods to analyze, integrate and interpretHTS data from different sources. In particular, we developed and benchmarkedPyicos, a powerful toolkit that offers flexibility, versatility and efficient memoryusage. We applied it to data from ChIP-Seq on progesterone receptor in breastcancer cells to gain insight into regulatory mechanisms of hormones. Moreover,we embedded Pyicos into a pipeline to integrate HTS data from different sources.In order to do so, we used data sets from ENCODE to systematically calculatesignal changes between two cell lines. We thus created a model that accuratelypredicts the regulatory outcome of gene expression, based on epigenetic changesin a gene locus. Finally, we provide the processed data in a Biomart database tothe scientific community.
dc.description.abstract La llegada reciente de nuevos métodos de High-Throughput Sequencing (HTS) haprovocado una revolución en el estudio de la regulación génica. La necesidad deprocesar la inmensa cantidad de datos generados, con el objectivo de estudiar losmecanismos regulatorios en la celula, nunca ha sido mayor.En esta tesis abordamos este tema presentando métodos para analizar, integrar einterpretar datos HTS de diferentes fuentes. En particular, hemos desarolladoPyicos, un potente conjunto de herramientas que ofrece flexibilidad, versatilidad yun uso eficiente de la memoria. Lo hemos aplicado a datos de ChIP-Seq delreceptor de progesterona en células de cáncer de mama con el fin de investigarlos mecanismos de la regulación por hormonas. Además, hemos incorporadoPyicos en una pipeline para integrar los datos HTS de diferentes fuentes. Hemosusado los conjuntos de datos de ENCODE para calcular de forma sistemática loscambios de señal entre dos líneas celulares. De esta manera hemos logrado crearun modelo que predice con bastante precisión los cambios de la expresión génica,basándose en los cambios epigenéticos en el locus de un gen. Por último, hemospuesto los datos procesados a disposición de la comunidad científica en una basede datos Biomart.
dc.format.mimetype 150 p.
dc.format.mimetype application/pdf
dc.language.iso eng
dc.publisher Universitat Pompeu Fabra
dc.rights info:eu-repo/semantics/openAccess
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.title Elucidating mechanisms of gene regulation. Integration of high-throughput sequencing data for studying the epigenome
dc.date.modified 2013-07-10T11:22:40Z
dc.subject.keyword High-throughput sequencing data
dc.subject.keyword Analysis tool
dc.subject.keyword Differential expression
dc.subject.keyword Predictive model
dc.subject.keyword ChIP-Seq
dc.subject.keyword RNA-Seq
dc.subject.keyword Bioinformatics
dc.subject.keyword Secuenciación de alto rendimiento
dc.subject.keyword Herramienta de analysis
dc.subject.keyword Expresión diferencial
dc.subject.keyword Modelo predictivo
dc.subject.keyword Bioinformática
dc.subject.keyword 575

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http://hdl.handle.net/10803/81355

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