Análise de expressão diferencial de genes: uma solução computacional para identificação de biomarcadores de tumores gástricos em humanos
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2019-12-17
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Sartor, Ivaíne Taís Sauthier
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O Câncer é a segunda maior doença causadora de mortes mundialmente, sendo o câncer gástrico o terceiro mais fatal. Neste contexto, o presente trabalho tem por objetivo a identificação de possíveis biomarcadores em tumores de câncer gástrico humano, por meio do desenvolvimento de uma ferramenta computacional dedicada a exploração e visualização da expressão gênica diferencial e da análise de sobrevivência de pacientes clínicos. Na realização desta pesquisa, utilizou-se dados
de microarranjos disponibilizados no banco de dados público GEO com os seguintes códigos: GSE33335, GSE54129. Utilizando os conjuntos de dados, foram aplicados testes estatísticos na busca de genes estatisticamente diferencialmente expressos. Foram encontrados 39 genes com expressão diferencial entre o grupo de tecido tumoral e tecido não tumoral adjacente. Dentro desse grupo de genes diferencialmente expressos, foram selecionados os 3 genes com o menor p-value.
Estes genes foram submetidos a ferramenta C-Gemis (desenvolvimento próprio) para o enriquecimento dos dados utilizando os dados do repositório TCGA. Essa análise indicou que o gene SIDT2 apresentou potencial como biomarcador para câncer
gástrico do subtipo difuso da classificação de Laurén. [resumo fornecido pelo autor]
Resumo
Cancer is the second leading cause of death worldwide, with gastric cancer the third most fatal form of this disease. In this way, the present work aims to identify possible biomarkers in human gastric cancer tumors through the development of a computational tool dedicated to explore and display differential gene expression and survival analyses of clinical patients. In carrying out this research, the use microarray data available in the public GEO database was made with the following codes: GSE33335, GSE54129. Using these data sets, statistical tests were applied in the search for statistically significant differentially expressed genes. In total, 39 genes were found with differential expression between the kind of tumor tissue and adjacent non-tumor tissue. Within this group of differentially expressed genes, the three with lowest p-values were selected. These genes were then submitted to the C-Gemis tool (own development) for data improvement, by crossing data from the TCGA repository. The results indicate the SIDT2 gene as a potential biomarker for gastric cancer of the diffuse subtype of the Laurén classification. [resumo fornecido pelo autor]