prikaz prve stranice dokumenta Računalno određivanje podtipova mišjih tumora dojke
  Preuzmi
PDF 1.91 MB
diplomski rad
Računalno određivanje podtipova mišjih tumora dojke
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, 2019. urn:nbn:hr:217:819133
Ivanković, Ivna
Sveučilište u Zagrebu
Prirodoslovno-matematički fakultet
Biološki odsjek

Institucijski repozitorij: Repozitorij Prirodoslovno-matematičkog fakulteta

Citirajte ovaj rad

Ivanković, I. (2019). Računalno određivanje podtipova mišjih tumora dojke (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:819133

Ivanković, Ivna. "Računalno određivanje podtipova mišjih tumora dojke." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, 2019. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:819133

Ivanković, Ivna. "Računalno određivanje podtipova mišjih tumora dojke." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, 2019. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:819133

Ivanković, I. (2019). 'Računalno određivanje podtipova mišjih tumora dojke', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, citirano: 31.12.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:819133

Ivanković I. Računalno određivanje podtipova mišjih tumora dojke [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet; 2019 [pristupljeno 31.12.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:819133

I. Ivanković, "Računalno određivanje podtipova mišjih tumora dojke", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, Zagreb, 2019. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:819133

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:819133
Podaci o radu
NaslovRačunalno određivanje podtipova mišjih tumora dojke
Naslov (engleski)Computational subtyping of mouse breast tumors
AutorIvna Ivanković
MentorMarc Zapatka (mentor)
MentorRosa Karlić (mentor)
Član povjerenstvaRosa Karlić (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaSofia Ana Blažević (član povjerenstva)
Član povjerenstvaRomana Gračan (član povjerenstva)
Član povjerenstvaBiljana Balen (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Prirodoslovno-matematički fakultet
(Biološki odsjek)
Zagreb
Datum i država obrane2019-07-05, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		PRIRODNE ZNANOSTI
Biologija
Sažetak
Istraživanja genske ekspresije tumora dojke metodom mikrocipova ukazala su na razlicite molekularne portrete tumora na temelju kojih ih je moguce klasificirati u pet podtipova s razlicitim klinickim ishodima: luminalni A, luminalni B, obogaceni receptorom HER2, bazalni i tip nalik normalnom. PAM50 je molekularni klasifikator nastao reduciranjem proširenog seta gena na 50 gena koji najznacajnije pridonose prepoznavanju podtipova. U paketu genefu programskog jezika R implementirani su bioinformaticki algoritmi i genski potpisi za odreivanje molekularnih podtipova tumora dojke, ukljucujuci i molekularni PAM50 klasifikator. U ovom diplomskom radu modificiran je algoritam iz paketa genefu kako bi ulazni podaci bili podaci dobiveni sekvenciranjem RNA umjesto podaci o genskoj ekspresiji dobiveni metodom mikrocipova i kako bi odredio podtipove mišjih tumora u odnosu na ljudske tumore dojke. Nadalje, nedavna istraživanja pokazala su da je moguce integrirati mišje i ljudske setove podataka i tako informacije iz jednog seta koristiti za interpretaciju drugog. U ovom radu primijenjena je kanonska korelacijska analiza iz paketa Seurat za integraciju mišjih i ljudskih podataka dobivenih sekvenciranjem RNA tumora dojke i odreeni su podtipovi na temelju genskog PAM50 seta. Usporeeni su rezultati odreivanja podtipova mišjih tumora dojke dobiveni paketima genefu i Seurat, i procijenjena je tocnost dvaju neovisnih pristupa odreivanja podtipova tumora dojke.
Sažetak (engleski)
Studies of gene expression patterns of breast tumors derived from cDNA microarrays reported their distinctive molecular portraits according to which tumors can be classified into five intrinsic subtypes with distinct clinical outcomes: luminal A, luminal B, HER2 enriched, basal and normal-like. PAM50 is a molecular classifier developed by minimizing expanded intrinsic gene set to the top 50 genes that contribute to distinguishing intrinsic subtypes. The R/Bioconductor package genefu implements bioinformatics algorithms and gene signatures for molecular subtyping of breast cancer, including PAM50 molecular classifier. In this project, an algorithm from package genefu was modified to subtype breast tumors using RNA-Seq instead of microarray data as an input and then used to subtype RNA sequenced mouse breast tumors in relation to human tumors. Furthermore, a recent study showed that human and mouse data can be integrated using canonical correlation analysis from package Seurat. The motivation for integrating diverse datasets lies in potential to use information from one dataset for the interpretation of another. In this project canonical correlation analysis was also used to integrate human and mouse bulk RNA-Seq data based on the set of PAM50 genes and used to determine intrinsic breast tumor subtypes. Finally, results of genefu and Seurat subtyping were compared and the performance of the two independent approaches was assessed.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:217:819133
Studijski programNaziv: Molekularna biologija
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra molekularne biologije (mag. biol. mol.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Datum isteka embarga: 2020-07-05
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2019-12-03 07:26:51