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MTM2012-38337

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DISEÑO Y ANALISIS DE EXPERIMENTOS RNA-SEQ DE SPLICING ALTERNATIVO

LA SECUENCIACION HIGH-THROUGHPUT HA REVOLUCIONADO LA INVESTIGACION BIOMEDICA Y, EN PARTICULAR, NUESTRA CAPACIDAD DE IDENTIFICAR Y CUANTIFICAR EL SPLICING ALTERNATIVO EN GENES. ESTE PROBLEMA TIENE IMPORTANTES IMPLICACIONES PARA LA... ver más

01/01/2012

FUNDACIO INSTITUT...

39K€

Presupuesto del proyecto: 39K€

Líder del proyecto

FUNDACIO INSTITUT DE RECERCA BIOMEDICA IRB BA... No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5 | 23M€

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2012-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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Líder del proyecto

FUNDACIO INSTITUT DE RECERCA BIOMEDICA IRB BA... No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5 | 23M€

Presupuesto del proyecto 39K€

Descripción del proyecto LA SECUENCIACION HIGH-THROUGHPUT HA REVOLUCIONADO LA INVESTIGACION BIOMEDICA Y, EN PARTICULAR, NUESTRA CAPACIDAD DE IDENTIFICAR Y CUANTIFICAR EL SPLICING ALTERNATIVO EN GENES. ESTE PROBLEMA TIENE IMPORTANTES IMPLICACIONES PARA LA SALUD HUMANA, YA QUE ESTA INVOLUCRADO EN MULTIPLES ENFERMEDADES Y DISFUNCIONES A NIVEL CELULAR. SIN EMBARGO, LA ALTA DIMENSIONALIDAD DE LOS DATOS SUPONE UN IMPORTANTE DESAFIO PARA LOS METODOS DE ANALISIS DE DATOS. LOS METODOS DE ANALISIS ACTUALES NO SON PLENAMENTE SATISFACTORIOS, YA QUE SU ABILIDAD DE IDENTIFICAR NUEVOS PATRONES DE SPLICING ES BASTANTE LIMITADA. UN PROBLEMA RELACIONADO ES LA FALTA DE GUIAS FORMALES PARA REALIZAR CALCULOS DE MUESTRA. LOS INVESTIGADORES SE ENCUENTRAN LIMITADOS NO SOLO EN CUANTO A LA INFORMACION FIDEDIGNA QUE PUEDEN OBTENER, SINO QUE TAMBIEN EN EVALUAR SI LOS DATOS OBTENIDOS SON SUFICIENTES PARA RESPONDER LAS PREGUNTAS CIENTIFICAS CON UNA PRECISION SUFICIENTE.EN TRABAJO PRELIMINAR HEMOS DESARROLLADO UN SOFTWARE PARA ESTIMAR LA ABUNDANCIA DE VARIANTES DE SPLICING CONOCIDAS A PRIORI, USANDO DATOS RNA-SEQ DE PAIRED-END. EL SOFTWARE HA SIDO UTILIZADO EN VARIAS COLABORACIONES CON INSTITUCIONES DE RENOMBRE INTERNACIONAL. NUESTRO OBJECTIVO ES EXTENDER ESTE TRABAJO A BASE DE DESARROLLAR UNA NUEVA APROXIMACION INFERENCIAL PARA CARACTERIZAR NUEVAS VARIANTES DE SPLICING. NUESTRA ESTRATEGIA ESTA BASADA EN UN MODELO DE PROBABILIDAD BAYESIANO QUE CONSIGUE UN BUEN BALANCE ENTRE FACTIBILIDAD COMPUTACIONAL Y RIGOR MATEMATICO. EN PARTICULAR, PROPONEMOS UNA ESTRATEGIA DE SELECCION DE MODELOS PARA LA QUE RECIENTEMENTE HEMOS DEMOSTRADO TENER MUY BUENAS PROPIEDADES TEORICAS EN CONTEXTOS ALTAMENTE DIMENSIONALES. EL MODELO INCORPORA LA INFORMACION DISPONIBLE EN BASES DE DATOS PUBLICAS DE FORMA SENCILLA. LA DISTRIBUCION A POSTERIORI IMPLICADA POR EL MODELO CARACTERIZA LA INCERTIDUMBRE ACERCA DE TODOS LOS PARAMETROS DEL MODELO. ESTO PERMITE USAR SIMULACION A POSTERIORI PARA REALIZAR CALCULOS DE MUESTRA SECUENCIALES. PLANEAMOS ADAPTAR NUESTRA RECIENTE ESTRATEGIA PARA EL CALCULO SECUENCIAL DE MUESTRA EN ESTUDIOS DE EXPRESION DIFERENCIAL AL CONTEXTO DE SPLICING ALTERNATIVO.EN RESUMEN, EL RESULTADO ESPERADO DE ESTE PROYECTO ES UNA METODOLOGIA QUE PERMITA A LOW INVESTIGADORES OBTENER INFORMACION PRECISA ACERCA DE NUEVOS PATRONES DE SPLICING ALTERNATIVO Y, CUANDO DICHA PRECISION SEA LIMITADA, PERMITA EVALUAR LAS GANANCIAS POTENCIALES DE CONTINUAR LA EXPERIMENTACION. LA METODOLOGIA SERA AÑADIDA A NUESTRO SOFTWARE, CON EL OBJETIVO DE QUE SEA FACILMENTE ACCESIBLE PARA LA COMUNIDAD INVESTIGADORA.

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