Tratamiento de secuencias de ADN y clustering de pacientes con cáncer colorrectal
Con este trabajo se continua la línea de investigación consistente en evaluar y desarrollar procedimientos computacionales adecuados para analizar la relación clínica entre el microbioma intestinal y la presencia del cáncer colorrectal. En esta oportunidad se ha trabajado con muestras propias obteni...
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Publicado: |
2020
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Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/103591 |
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Ciencias Informáticas Secuencias Microbioma Clasificación Cáncer colorrectal Ávila, Laura Santa María, Victoria López, Luis Soria, Marcelo Santa María, Cristóbal Tratamiento de secuencias de ADN y clustering de pacientes con cáncer colorrectal |
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Con este trabajo se continua la línea de investigación consistente en evaluar y desarrollar procedimientos computacionales adecuados para analizar la relación clínica entre el microbioma intestinal y la presencia del cáncer colorrectal. En esta oportunidad se ha trabajado con muestras propias obtenidas en el medio local. Corresponden a los microbiomas de 20 pacientes, 10 sanos y 10 enfermos, del Sector de Coloproctología del Hospital Italiano de Buenos Aires que fueron secuenciados a partir de materia fecal. La identificación bacteriana se realizó utilizando el gen marcador 16S rRNA para obtener la distribución de frecuencias a distintos niveles taxonómicos en cada paciente.
El presente artículo describe el proceso que se ha realizado desde que las muestras salen del secuenciador hasta que son procesadas para su valoración clínica. Con tal objetivo los pacientes fueron agrupados por medio de algoritmos de aprendizaje no supervisado y se desarrolló el aspecto matemático de una distancia que trata de ajustar el clustering computacional a los objetivos clínicos. La metodología de trabajo empleada ha sido validada mediante la participación en la red Global Research Network to Investigate the CRC-associated Microbiome of non-Western Countries creada por la Universidad de Leeds, UK. |
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Ávila, Laura Santa María, Victoria López, Luis Soria, Marcelo Santa María, Cristóbal |
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