Efectos de los métodos de análisis de genes, de datos RNA-Seq, sobre el análisis de sobre-representación de conjuntos de genes

ANDREA S LLERA; ELMER A FERNÁNDEZ; RODRIGUEZ, JUAN CRUZ; PRATO, LAURA

Cordoba

Congreso; XXI CONGRESO ARGENTINO DE BIOINGENIERÍA - SABI 2017; 2017

Resumen? El análisis transcriptómico resulta fundamentalpara detectar alteraciones biológicas. En la actualidad, estosdatos se obtienen principalmente a través de dos tecnologı́as:microarreglos y RNA-Seq. Sin embargo, estas tecnologı́aspresentan una diferencia en la distribución estadı́stica de susdatos de expresión resultantes.Por lo general, el primer paso en este tipo de análisis esla detección de genes expresados diferencialmente, lo cual hasido ampliamente estudiado para ambos tipos de datos. Sinembargo, es esencial llevar a cabo un análisis más profundo,conocido como análisis funcional. En la actualidad, no hayestudios cientı́ficos que den una recomendación sobre quémétodo de detección de genes expresados diferencialmenteutilizar al alimentar el análisis funcional.En el presente trabajo se comparan los métodos másutilizados, desde el punto de vista de los resultados del análisisfuncional. Además, se estudian las similitudes y diferenciasentre los resultados procedentes de los datos de microarreglosy RNA-Seq.Los resultados indican que la mejor alternativa al momentode realizar el análisis funcional de datos de RNA-Seq esVoom+Limma. Además, se muestra que ambas tecnologı́asproporcionan resultados en común, pero además, cada unoes capaz de enfocarse más fuertemente en conjuntos de genesmás especı́ficos o generales.