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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Paschoal, Alexandre Rossi | - |
Autor(es): dc.contributor | Lizzi, Elisângela Aparecida da Silva | - |
Autor(es): dc.contributor | Bressan, Glaucia Maria | - |
Autor(es): dc.contributor | Paschoal, Alexandre Rossi | - |
Autor(es): dc.creator | Oliveira, Victor Hugo Garcia de | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-29T11:48:32Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-29T11:48:32Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2024-07-25 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2024-07-25 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2024-02-05 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/34248 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1083619 | - |
Descrição: dc.description | Cancer is a complex, heterogeneous disease with a broad clinical spectrum, resulting from genetic and epigenetic alterations that generate a diversity of metabolic pathways and consequently cellular phenotypes. These characteristics represent one of the main obstacles to therapeutic interventions, known as tumor heterogeneity. Research in the field of tumor biology seeks to understand cancer genetics by integrating molecular sequencing data made available in databases such as The Cancer Genome Atlas (TCGA). The availability and organization of these data have revolutionized oncological research, aiding in the discovery of subtypes and molecular markers associated with specific tumors. Weighted Gene Co-Expression Network Analysis (WGCNA) is employed to identify co-expression clusters that may represent shared biological pathways. The objective of the study focused on obtaining, selecting, preprocessing, analyzing, and interpreting the identified coexpression modules from weighted network analysis, contextualizing them with corresponding metabolic pathways, and clinical variables of interest. Initially, 479 breast cancer samples, divided into two molecular subtypes, triple-negative (115), and those with hormone receptor-positive (ER+/PR+) (364), were downloaded from the TCGA database. Nineteen co-expression modules were identified, with the red module (MERed) strongly correlated with the ER+/PR+ subtype. Important coexpression modules were identified and related to their respective molecular subtypes, as well as genes with greater intramodular relevance. These findings may corroborate with a better prognosis and potential effective indicators of altered metabolic pathways, becoming potential therapeutic targets. | - |
Descrição: dc.description | O câncer é uma doença complexa heterogênea e amplo espectro clínico, resultante de alterações genéticas e epigenéticas que geram uma diversidade de vias metabólicas e consequentemente de fenótipos celulares. Essas características representam um dos principais obstáculos para intervenções terapêuticas, sendo denominada como heterogeneidade tumoral. Pesquisas na área de biologia de tumores buscam compreender a genética do câncer, integrando dados moleculares de sequenciamento disponibilizados em bases como o TCGA, do inglês The Cancer Genome Atlas (Atlas genômico do câncer). A disponibilização e organização desses dados vem revolucionando a pesquisa oncológica, auxiliando na descoberta de subtipos e marcadores moleculares associados a tumores específicos. A análise de redes de correlação ponderada para módulos de co-expressão gênica, do inglês Weighted gene co-expression network analysis (WGCNA), é empregada para identificação de clusters de co-expressão que podem vir a representar vias biológicas compartilhadas. O objetivo do trabalho concentrou-se na obtenção, seleção, pré-processamento, análise e interpretação dos módulos de co-expressão identificados a partir de análise de redes ponderadas, contextualizando-os com as vias metabólicas correspondentes, e as variáveis clínicas de interesse. Inicialmente, 479 amostras de câncer de mama, divididas em dois subtipos moleculares, triplo negativo (115), e aqueles com receptores hormonais positivos (ER+/PR+) (364) foram baixadas da base TCGA. Foram identificados 19 módulos de co-expressão, sendo o módulo vermelho (MERed) fortemente correlacionado ao subtipo ER+/PR+. Importantes módulos de co-expressao foram identificados e relacionados a seus respectivos subtipos moleculares, assim como genes com maior relevância intramodular. Esses achados podem vir a corroborar com um melhor prognostico e potenciais indicadores efetivos de vias metabólicas alteradas, tornando-se potenciais alvos terapêuticos. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Publicador: dc.publisher | Universidade Tecnológica Federal do Paraná | - |
Publicador: dc.publisher | Dois Vizinhos | - |
Publicador: dc.publisher | Brasil | - |
Publicador: dc.publisher | Especialização em Biologia Molecular | - |
Publicador: dc.publisher | UTFPR | - |
Direitos: dc.rights | openAccess | - |
Direitos: dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International | - |
Direitos: dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | - |
Palavras-chave: dc.subject | Mamas - Câncer | - |
Palavras-chave: dc.subject | Expressão gênica | - |
Palavras-chave: dc.subject | Bioinformática | - |
Palavras-chave: dc.subject | Breast - Cancer | - |
Palavras-chave: dc.subject | Gene expression | - |
Palavras-chave: dc.subject | Bioinformatics | - |
Palavras-chave: dc.subject | CNPQ::CIENCIAS BIOLOGICAS::BIOQUIMICA::BIOLOGIA MOLECULAR | - |
Título: dc.title | Abordagem holística de expressão gênica na oncologia: aplicações de análises de redes ponderadas | - |
Título: dc.title | Holistic approach to gene expression in oncology: applications of weighted network analysis | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT |
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