Network science approach for enrichment analysis in breast and ovarian cancer

• Ano de defesa: 2019
• Autor(a) principal: Okimoto, Leandro Youiti Silva
• Outros Autores: http://lattes.cnpq.br/3079897846370401
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng
• Instituição de defesa: Universidade Federal do Amazonas; Instituto de Computação; Brasil; UFAM; Programa de Pós-graduação em Informática
• Palavras-chave em Português: Mamas - Câncer; Ovários - Câncer; Teoria dos grafos; CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA: CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
• Link de acesso: https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/7231

A identificação imprecisa das características do câncer pode levar o paciente a tratamentos agressivos e desnecessários. Portanto, é crucial identificar as características intrínsecas do tumor de forma mais precisa para propor tratamentos individualizados. Neste trabalho, apresentamos uma breve explicação dos fundamentos e pesquisas em teoria de grafos computacionais que buscam resolver problemas de identificação, classificação e caracterização de certos tipos de câncer. Nós propusemos uma nova abordagem baseada em Análise de Redes para encontrar listas de genes que servirão de entrada para análise de enriquecimento em câncer de mama e ovário usando informação proteogenômica. Em nossos resultados, mostramos que nossa abordagem é capaz de capturar processos biológicos e conjuntos de genes relacionados ao câncer e a outros processos, o que abre uma série de possibilidades para novos estudos.