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Microarreglos

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Saber como se analizar n los datos es parte de del dise o experimental ... permite asignar para cada probe si est presente (P), ausente (A) o marginal (M) ... – PowerPoint PPT presentation

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Title: Microarreglos


1
Microarreglos
Análisis de datos
2
Diseño experimental
Paso crítico
Experimentos complejos
5 dosis (3 repeticiones por dosis)15 chips 2
tiempos 30 chips 2 dietas 60 chips
1 testear dosis y tiempo. Determino max dosis no
toxica y punto de tiempo crítico. 30 chips.
Retestear la dieta a ese tiempo y esa dosis. 12
chips. 42 chips
Significancia Repeticiones. Usar réplicas
reales
3
Diseño experimental
Saber como se analizarán los datos es parte de
del diseño experimental
Tamaño y complejidad del expto determinan si será
de dos variables o multivariado.
Variabilidad biológica y técnica
4
Presentación de los datos
5
Presentación de los datos
Algoritmo que permite obtener el valor de p para
el cambio en la expresión de un
transcripto. Permite clasificar en Incremento
(I), No Cambio (NC) o Disminución (D).
Que podemos estudiar con estos datos???
Determinar que genes están sobreexpresados y
cuales reprimidos
6
Análisis básico.
Buscando cambios robustos
Parámetros que permiten determinar los
transcriptos mas significativos cuando comparamos
un experimento
GCOS(GeneChip Operating System) provee de medidas
cuali y cuantitativas
7
Análisis básico.
Buscando cambios robustos
Son los genes diferentes en los distintos
tratamientos???? Que método estadístico elegir??
El diseño experimental determina que test
estadístico elijo.
Experimento simple. Comparar las medias entre dos
grupos
8
Análisis básico.
Buscando cambios robustos
Experimento complejo. Mas de dos grupos. Análisis
multivariado
Trabajar con Estadísticos
9
Métodos para el Análisis de datos
Analizar miles de genes al mismo tiempo y
encontrar patrones de expresión. Cuáles están
sobreexpreados o reprimidos ???
Análisis de correspondencia permite visualizar
miles de datos en pocas dimensiones
Clustering
Métodos de Partición. k-means. Métodos de
Clusters Jerárquicos. Mapas de Organización propia
10
Métodos para el Análisis de datos
11
Clustering
Determina la similitud entre un gran número de
genes y los agrupa en clusters
Familias y Subfamilias Genes involucrados en el
mismo proceso biológico
12
Clustering
No hay una mejor manera de evaluar un método de
clusteing y no hay un mejor método de clustering
para un set de datos, se procede con prueba y
error. El mejor clustering es aquel que permite
la expresión de todos los datos en el mismo
espacio.
13
Análisis de Microarreglos
Buscar patrones a gran escala. Métodos NO
supervisados. Clustering
Focalizar los detalles Interesantes. Métodos
supervisados
14
CASO 1
Golub, et al 1999. Molecular classification of
Cancer. Class discovery and class prediction by
gene expression monitoring. Science, 286, 531-537.
Podríamos clasificar los distintos tipos de
tumores???
Si bien muchos tipos de cancer tienen los mismos
síntomas, el tratamiento es diferente.
Dos tipos de Leucemia aguda, Linphoblastic
leukemia (ALL) Myeloid Leukemia
(AML)
- Identifican las clases de tumores. Método NO
supervisado - Clasifican tumores no identificados
en las clases conocidas. Método supervisado
Pacientes con leucemia conocida 27 ALL, 11 AML 27
pacientes con leucemia NO clasificada
Usan Mapas de Organizacion propia como
clustering. Encuentran 2 clases de tumores
15
Cual es el patrón de expresión de genes que se
correlaciona con un tipo de cancer?
El cluster análisis de las 38 muestras de
leucemia revelaron que 1100 genes eran altamente
correlacionado con los tipos AML, ALL mas que si
fueran al azar.
16
Encontraron los 50 mejores genes para usar como
predictores de los tipos de cancer
17
CASO 2
Mazzella et al., 2005. Plant Cell, vol17,2507-2516
Cual es el patrón de expresión en los distintos
mutantes de fotorreceptores de Arabidopsis?
Genotipos, WT, phyA phyB, cry1 cry2, phyA phyB
cry1 cry2
3 tiempos, Osuridad, 1h luz, 3h luz
Encontrar un patrón de expresión Validación
estadística Unión entre la expresión y la función
de los genes o secuencias o caminos
metabólicos Encontrar secuencias comunes en genes
co-regulados
18
(No Transcript)
19
Que genes están afectados por la mutacián phyA
phyB ??
20
Semillas!! Genes controlados por el acido absicico
20 de estos genes contenían al menos un motivo RY
(CATGCA) en el promotor, sitio de pegado del
factor de transcripción ABI3. 95 ( 20 de
21) vs 31 (8705 de 28.088 genes) Plt 10-9
21
Es la expresión de abi3 regulada por luz a través
del phyB???
Experimentos fisiológicos y moleculares
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Sitios en la Web
http//www.gene-chips.com/
http//ihome.cuhk.edu.hk/b400559/
Affymetrix http//www.affymetrix.com/index.affx
http//www.microarrays.org/software.html - Portal
de softwares para análisis de microarreglos
Stanford Microarray Database http//www.dnachip.or
g/
Software discription tools http//www.dnachip.o
rg/restech.html
23
Gracias
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