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dc.contributor.advisor | Forment Millet, José Javier | es_ES |
dc.contributor.advisor | Carbonell Caballero, José | es_ES |
dc.contributor.author | Traver Larraz, Diego | es_ES |
dc.date.accessioned | 2017-09-08T07:45:10Z | |
dc.date.available | 2017-09-08T07:45:10Z | |
dc.date.created | 2017-07-24 | |
dc.date.issued | 2017-09-08 | es_ES |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10251/86783 | |
dc.description.abstract | [EN] Systems biology enables us to make a mechanical approach of human illnesses, or in general of the phenotypic characteristics of the population. In this scene modelling and analysis of the changes in some parts from the system, like metabolic or signalling pathways, allows to describe how procedures of the cellular machinery are modified by alterations in single elements from the system like genes or metabolites. Nowadays, Next Generation Sequencing is being a significant improvement in genomic studies, as they enable to simultaneously check the activity of most of coding genes of the cell in a determined data. Thus, Single Cell technologies are an additional improvement as they allow to collect information from the activity from single cells. This is a meaningful difference in the study of illnesses like cancer or in other contexts where the interaction between different cell types presents in the same sample play an essential role. This work will evaluate the impact of those technologies in different computational models. | es_ES |
dc.description.abstract | [ES] La biología de sistemas permite realizar un abordaje mecanístico de las enfermedades humanas, o en un caso general, de las características fenotípicas de la población. En este escenario, la modelización y el análisis de los cambios en partes esenciales del sistema, como rutas metabólicas o de señalización, permiten describir como el funcionamiento de la maquinaria celular es perturbado a partir de alteraciones en los elementos individuales del sistema como genes o metabolitos. En la actualidad, las tecnologías de secuenciación de nueva generación (NGS, Next Generation Sequencing) han supuesto una mejorar significativa en los estudios genómicos, ya que permiten evaluar de forma simultánea la actividad de la gran mayoría de genes codificantes de la célula en una muestra dada. En ese sentido, las tecnologías de Single Cell, constituyen además una mejora adicional, ya que permiten trazar la actividad de células individuales, lo que supone una mejora substancial en el estudio de enfermedades como el cáncer, o en contextos donde la interacción de los distintos tipos celulares presentes en una misma muestra juega un papel esencial. En este trabajo se evaluará el impacto de dichas tecnologías en diferentes modelos computacionales. | es_ES |
dc.description.abstract | [CA] La biologia de sistemes permet realitzar un abordament mecanístic de les malalties humanes, o en una situació general, de les característiques fenotípiques de la població. En aquest escenari, la modelització i l’anàlisi dels canvis en parts essencials del sistema, com rutes metabòliques o de senyalització, permeten descriure com el funcionament de la maquinaria cel·lular es pertorbat a partir d’alteracions en els elements individuals del sistema com gens o metabòlits. A l’actualitat, les tecnologies de seqüenciació de nova generació (NGS, Next Generation Sequencing) han suposat una millora significativa dels estudis genòmics, perquè permeten avaluar de forma simultània l’activitat de la gran majoria de gens codificants de la cèl·lula en una mostra determinada. D’aquesta forma, les tecnologies de Single Cell, constitueixen a més a més una millora addicional, ja que permeten traçar l’activitat de les cèl·lules individuals, el que suposa una millora substancial en l’estudi de les malalties com el càncer, o en contextos on la interacció dels diferents tipus cel·lulars presents a una mateixa mostra juguen un paper essencial. A aquest treball avaluarà l’impacte de les esmentades tecnologies a diferents models computacionals. | es_ES |
dc.format.extent | 33 | es_ES |
dc.language | Inglés | es_ES |
dc.publisher | Universitat Politècnica de València | es_ES |
dc.rights | Reconocimiento - No comercial - Sin obra derivada (by-nc-nd) | es_ES |
dc.subject | Systems Biology | es_ES |
dc.subject | Bioinformatics | es_ES |
dc.subject | Genomics. | es_ES |
dc.subject | Single Cell | es_ES |
dc.subject | Next Generation Sequencing | es_ES |
dc.subject | NGS | es_ES |
dc.subject | Biología de Sistemas | es_ES |
dc.subject | Bioinformática | es_ES |
dc.subject | Genómica. | es_ES |
dc.subject | Bioinformàtica | es_ES |
dc.subject | Genòmica | es_ES |
dc.subject | Biologia de Sistemes | es_ES |
dc.subject.classification | BIOQUIMICA Y BIOLOGIA MOLECULAR | es_ES |
dc.subject.other | Grado en Biotecnología-Grau en Biotecnologia | es_ES |
dc.title | Evaluation of sequencing technologies Single Cell in the field of systems biology | es_ES |
dc.type | Proyecto/Trabajo fin de carrera/grado | es_ES |
dc.rights.accessRights | Abierto | es_ES |
dc.contributor.affiliation | Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingeniería Agronómica y del Medio Natural - Escola Tècnica Superior d'Enginyeria Agronòmica i del Medi Natural | es_ES |
dc.contributor.affiliation | Universitat Politècnica de València. Departamento de Biotecnología - Departament de Biotecnologia | es_ES |
dc.description.bibliographicCitation | Traver Larraz, D. (2017). Evaluation of sequencing technologies Single Cell in the field of systems biology. http://hdl.handle.net/10251/86783 | es_ES |
dc.description.accrualMethod | TFGM | es_ES |
dc.relation.pasarela | TFGM\66549 | es_ES |