Endometriomicsin silico data mining of omics studies in endometriosis

  1. Vargas Liébanas, Eva
Dirigida por:
  1. Francisco José Esteban Ruiz Director/a
  2. Signe Altmäe Codirectora

Universidad de defensa: Universidad de Jaén

Fecha de defensa: 01 de julio de 2021

Tribunal:
  1. Patricia Díaz Gimeno Presidente/a
  2. Santos Blanco Ruiz Secretario/a
  3. Maire Peters Vocal

Tipo: Tesis

Teseo: 680094 DIALNET

Resumen

Con esta tesis, se pretende contribuir a la investigación en endometriosis utilizando análisis in silico con el objetivo de ampliar el conocimiento de los mecanismos conducentes e identificar biomarcadores candidatos de la enfermedad. El Estudio I resume los principales avances en reproductómica y presenta ejemplos de análisis de datos para servir de guía en el desarrollo de análisis ómicos; en el Estudio II, una revisión sistemática de la literatura sobre la endometriosis y sus enfermedades comórbidas se presenta en conjunto con un análisis in silico, que permitió identificar posibles biomarcadores putativos de endometriosis; en el Estudio III, se evaluó el transcriptoma de la fase semi-secretora con el objetivo de identificar una alteración potencial que pudiera contribuir a la infertilidad asociada a la endometriosis, y se pudo detectar la des- regulación de importantes genes y procesos moleculares en mujeres con endometriosis.