Palabras clave
transcriptoma
perfiles de expresión génica
bioinformática
genes expresados diferencialmente
mecanismos moleculares
Cómo citar
Resumen
Introducción: este estudio busca identificar patrones comunes de expresión génica y vías desreguladas en diversos trastornos tiroideos aprovechando conjuntos de datos transcriptómicos públicamente disponibles. La integración de otros datos ómicos, cuando sea posible, nos permitirá descubrir posibles impulsores moleculares y biomarcadores asociados con disfunciones tiroideas específicas. Sin embargo, aún existen lagunas en el análisis de los transcriptomas de los diversos trastornos tiroideos.
Objetivo: realizar un análisis comparativo del transcriptoma de la tiroides en trastornos tiroideos utilizando enfoques de bioinformática.
Métodos: se recolectaron conjuntos de datos de expresión génica públicamente disponibles relacionados con la tiroides del European Nucleotide Archive. El preprocesamiento de datos involucró la aplicación de controles de calidad, el recorte de lecturas y su alineación con un genoma de referencia. Se realizó un análisis de expresión diferencial utilizando paquetes de bioinformática, y se llevó a cabo un análisis de enriquecimiento funcional para obtener información sobre los procesos biológicos. Se realizó un análisis de redes para explorar las interacciones y relaciones regulatorias entre los genes diferencialmente expresados.
Resultados: el análisis incluyó un total de 18 conjuntos de datos de expresión génica, de los cuales 15 fueron seleccionados según criterios de inclusión y evaluación de calidad. Se identificó un gran número de genes diferencialmente expresados (p<0.01), y estos genes se clasificaron según su relevancia. El análisis de enriquecimiento funcional reveló numerosos procesos biológicos asociados con los genes diferencialmente expresados, proporcionando información sobre los mecanismos moleculares de los trastornos tiroideos. El análisis de redes utilizando el software Cytoscape reveló interacciones potenciales entre los genes diferencialmente expresados e identificó genes centrales clave y posibles objetivos terapéuticos.
Conclusión: este estudio demuestra una metodología accesible para realizar un análisis comparativo del transcriptoma de la tiroides en diferentes trastornos sin necesidad de muestras de tejido tiroideo. La integración de enfoques de bioinformática proporciona una comprensión integral de los mecanismos moleculares subyacentes a las enfermedades tiroideas.
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