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dc.contributor.advisorSalas Asencios, Ramses
dc.contributor.authorVelásquez Sotomayor, Mariana Belén
dc.contributor.authorAsurza Montalva, Jose Ricardo
dc.date.accessioned2022-03-26T04:36:26Z
dc.date.available2022-03-26T04:36:26Z
dc.date.issued2022
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12805/2261
dc.description.abstractIntroducción: El cáncer gástrico (GC) ocupa el quinto lugar en incidencia y el cuarto en mortalidad en todo el mundo. La alta tasa de mortalidad en pacientes con CG requiere la investigación de nuevos biomarcadores que, junto con las clasificaciones moleculares actuales, mejoren la predicción de la supervivencia de los pacientes. Objetivo: Identificar genes asociados consistentemente con el pronóstico en cáncer gástrico y generar un índice genético mediante el uso de base de datos de acceso público. Métodos: En este estudio, se realizó un análisis transcriptómico de cinco cohortes independientes para identificar genes consistentemente asociados con el pronóstico en GC. Para ello, se realizó un análisis del transcriptoma de tumores de cáncer gástrico (GC) a partir de base de datos públicas de cinco cohortes independientes para identificar genes consistentemente asociados con el pronóstico en el cáncer gástrico (GC). Como criterio de inclusión se consideró la disponibilidad de datos de supervivencia global de los pacientes. Los datos genéticos fueron descargados de las bases de datos Firebrowse (http://firebrowse.org/) y Gene Expression Omnibus del Centro Nacional de Información Biotecnológica (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/). Las cohortes se dicotomizaron en pacientes con alta o baja expresión génica utilizando el valor de corte óptimo calculado a partir de la curva ROC. Los genes asociados a pronóstico se identificaron luego del análisis de regresión de Cox y área bajo la curva (AUC) Con el objetico de mejorar el poder de predicción, se modelaron escores de expresión génica a partir de los genes consistentemente asociados a pronóstico. Los scores de expresión génica (GES) se calcularon por suma ponderada utilizando el coeficiente de regresión de Cox β. Una vez identificado el mejor GES, se predijeron los procesos biológicos relacionados al GES mediante un análisis de enriquecimiento de vías biológicas (GSEA)…es_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Científica del Sures_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/embargoedAccesses_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/es_PE
dc.subjectExpresión génicaes_PE
dc.subjectPronósticoes_PE
dc.subjectCáncer gástricoes_PE
dc.subjectMicroambiente tumorales_PE
dc.titleEstudio del transcriptoma del cáncer gástrico para la búsqueda de perfiles de expresión génica asociados a pronósticoes_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.21142/tl.2022.2261
thesis.degree.disciplineMedicina Humanaes_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Científica del Sur. Facultad de Ciencias de la Saludes_PE
thesis.degree.nameMédico Cirujanoes_PE
dc.subject.ocdehttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.02.27es_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
renati.advisor.dni10141036
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-4075-1736es_PE
renati.author.dni72943984
renati.author.dni76170019
renati.discipline912016es_PE
renati.jurorRivera Albinagorta, Fulton Paul
renati.jurorTorres Román, Junior Smith
renati.jurorHuaccho Rojas, Juan Jesús
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales_PE
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
dc.type.otherTesis de Licenciaturaes_PE


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