Characterization of clinically relevant RNA alterations for personalized cancer medicine

Mostra el registre complet Registre parcial de l'ítem

  • dc.contributor.author Trincado Alonso, Juan Luis
  • dc.contributor.other Eyras Jiménez, Eduardo
  • dc.contributor.other Universitat Pompeu Fabra. Departament de Ciències Experimentals i de la Salut
  • dc.date.accessioned 2024-03-16T02:33:21Z
  • dc.date.available 2024-03-16T02:33:21Z
  • dc.date.issued 2019-02-28T16:31:20Z
  • dc.date.issued 2019-07-28T00:00:12Z
  • dc.date.issued 2019-01-28
  • dc.date.modified 2024-03-15T10:57:25Z
  • dc.description.abstract The following thesis tries to answer the question of wheter RNA processing alterations are informative for the clinical management of cancer patients. For this, the work is focused on solve two main issues: the development of computational tools to study RNA profiles from multiple tumors and the identification of RNA-related signatures that may be predictive of prognosis and therapy. The thesis is divided in three chapters: First, the development a new tool for fast quantification of differential splicing: SUPPA2. Second, a new methodology for elucidating the prognostic potential of alternative transcript isoforms across human tumours. And third, a new method for the detection of aberrant tumor splicing junctions and their antigenic evaluation.
  • dc.description.abstract La presente tesis intenta arrojar luz sobre la pregunta de si las alteraciones del ARN son informativas para el tratamiento clínico de pacientes con cancer. Para ello, este trabajo se centra en resolver dos cuestiones principales: el desarrollo de metodos computaciones para el estudio de perfiles de ARN en multiples tumores y la identificación de marcadores que puedan ser predictivos de prognosis y terapia. La tesis está dividida en tres capítulos: Primero, el desarollo de un nuevo método para la cuantificación rápida de splicing diferencial: SUPPA2. Segundo, una nueva metodologia para dilucidar el potencial prognóstico de tránscritos alternativos en tumores humanos. Y tercero, un nuevo método para la detección de junctions aberrantes tumorales y su evaluacion antigénica
  • dc.description.abstract Programa de doctorat en Biomedicina
  • dc.format 143 p.
  • dc.format application/pdf
  • dc.format application/pdf
  • dc.identifier http://hdl.handle.net/10803/665991
  • dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10230/36721
  • 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.subject.keyword Splicing
  • dc.subject.keyword Cancer
  • dc.subject.keyword Personalized medicine
  • dc.subject.keyword Machine learning
  • dc.subject.keyword Immunotherapy
  • dc.subject.keyword Medicina personalizada
  • dc.subject.keyword Aprendizaje automático
  • dc.subject.keyword Inmunoterapia
  • dc.subject.keyword 616
  • dc.title Characterization of clinically relevant RNA alterations for personalized cancer medicine
  • dc.type info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
  • dc.type info:eu-repo/semantics/publishedVersion

Col·leccions