single-cell RNA-seq

Machine learning para identificación de los factores genéticos y de transcriptómica single-cell que contribuyen a la neurodegeneración

Nombre: 
Alicia
Primer Apellido: 
Gómez
Segundo Apellido: 
Pascual
Nombre completo: 
Gómez Pascual, Alicia
Foto del perfil: 
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Facultad de Informática, Campus de Espinardo, 30100, Murcia
País: 
ESPAÑA
Departamento/Centro/Universidad: 

Departamento de Ingeniería de la Información y las Comunicaciones/Facultad de informática/Universidad de Murcia

Programa de doctorado: 
Programa de doctorado en informática
Año de programa: 
2021
Fecha de inicio: 
19/10/2019
Fecha de finalización: 
19/10/2023
Area de conocimiento: 
Bioinformática
Resumen de tesis: 
La evidencia sobre el envejecimiento de la población, así como sus proyecciones de futuro, y el consecuente crecimiento de las enfermedades neurodegenerativas promueve que el objetivo de esta tesis sea contribuir a una mejor caracterización molecular de los procesos relacionados con la neurodegeneración. Y para ello, de acuerdo con las tendencias actuales de investigación en esta área, proponemos un enfoque computacional que explote el potencial de los datos de scRNA-Seq, pero que también integre datos multi-ómicos, mediante ML.
Para abordar este objetivo, se han propuesto los siguientes objetivos específicos:
1. Catalogar los conjuntos de datos disponibles de enfermedades neurodegenerativas de naturaleza transcriptómica, genómica, epigenética o afines.
2. Catalogar los análisis actuales sobre conjuntos de RNA-Seq unicelulares, especialmente los realizados en tejido cerebral.
3. Identificar qué procesos biológicos relacionados con la neurodegeneración son los más prometedores a la hora de ser caracterizados por estos materiales y métodos.
4. Contribuir a la comunidad científica con modelos computacionales relacionados con la neurodegeneración y herramientas para la construcción de estos modelos.
Estado de tesis: 
En desarrollo
Director: 
Juan Antonio Botía Blaya
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