Computational study of cancer
Mostra el registre complet Registre parcial de l'ítem
- 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.date.modified 2024-03-15T10:57:36Z
- 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.identifier http://hdl.handle.net/10803/53575
- dc.identifier B. 41983-2011
- dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10230/16149
- 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 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
- dc.title Computational study of cancer
- dc.type info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
- dc.type info:eu-repo/semantics/publishedVersion