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Approcci bioinformatici per la caratterizzazione di profili trascrizionali

 

L'interpretazione dello stato trascrizionale della cellula e delle sue alterazioni in particolari condizioni sperimentali o patologiche è oggi di particolare interesse e varie tecnologie sono state sviluppate per identificare e quantificare l'intero set di trascritti cellulari. Di conseguenza, la quantità di dati di espressione genica disponibili in archivi pubblici è cresciuta in modo esponenziale negli ultimi anni e richiede ora nuovi strumenti di data mining per estrarre le informazioni biologicamente rilevanti.

 

In questo contesto abbiamo sviluppato CorrelaGenes, un nuovo strumento bioinformatico che sfrutta i dati di espressione genica disponibili presso la banca dati Gene Expression Omnibus (GEO) per individuare elenchi di geni potenzialmente correlati ad un gene di interesse e suggerire i processi biologici in cui esso è coinvolto. 

 

Questo obiettivo viene realizzato attraverso un algoritmo per la ricerca di Regole di Associazione (Association Rule Mining o ARM) opportunamente modificato al fine di permettere una analisi trasversale tra i dati provenienti da diversi studi di microarray con l'obiettivo finale di individuare quei geni che mostrano la modulazione della loro espressione in un numero significativo di diverse condizioni sperimenta

 

 

 


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