000			04841nam a22002897a 4500
999			_c3523 _d3523
003			arpoune
005			20180730085739.0
040			_aDraft
041			_aspa _hspa
100	1		_aRiera, Mario Alejandro
245			_aAnálisis bioinformático predictivo de variantes alélicas para el estudio de cambios genómicos de SHP-1 y SSTR2 relacionados con el cáncer
260			_aPosadas: _bUniversidad Nacional de Misiones. Facultad de Ciencias Exactas Quimicas y Naturales, _c2013.
300			_a39 p. _bil., _btab.
502			_aTrabajo final para obtención de título: Bioquímico/a
520			_aAntecedentes: en Argentina el cáncer representa una de las mayores causas de morbimortalidad, siendo el responsable de 19 % de las defunciones con una incidencia de 206 casos por cada 100.000 habitantes (Dirección de Estadística, Ministerio de Salud, Argentina, 2008). Según el análisis situacional publicado por el Instituto Nacional del Cáncer dependiente del Ministerio de Salud (Argentina), las mayores tasas de incidencia se registran para los carcinomas de mama (17,8%) y próstata (13,1%). Es así que la implementación de nuevas técnicas de diagnóstico, pronóstico y tratamiento para estas patologías se encuentra dentro de las prioridades para el desarrollo de la Argentina. La biología molecular aporta estas herramientas a través de distintas perspectivas: estudios predictivos bioinformáticos, genómicos, transcriptómicos y proteómicos. El análisis de variantes alélicas que pudieran implicar cambios a nivel proteico e influir en la actividad de una vía determinada es un modo de abordar estos estudios. Objetivo General: seleccionar mediante herramientas bioinformáticas aquellas variantes alélicas de SHP-1 y SSTR2 candidatas a estudios epidemiológicos de asociación con cáncer de próstata y mama. Objetivos específicos: 1. Obtener los códigos de acceso a los Polimorfismos de Mucleótido Simple (SNPs') de la proteína tirosina fosfatosa SHP-1 y el receptor de somatostatina 2 (SSTR2) de la base de datos dbSNP. 2. Estudiar los algoritmos de predicción del potencial deletéreo de los SNPs utilizados por distintos servidores bioinformáticos, evaluando su estado de actualización en relación a las bases de datos. 3. Analizar el posible impacto estructural/funcional de SNPs en las proteínas SHP-1 y SSTR2 mediante las herramientas bioinformáticas seleccionadas. 4. Defiir un índice o puntaje que permita evaluar de forma conjunta los datos predictivos de los distintos servidores bioinformáticos acerca del potencial deletéreo de los SNPs estudiados. 5. Establecer un orden de prioridad de las variantes con mayor potencial deletéreo en base a su índice o puntaje. 6. Evaluar el posible impacto estructural de estas variantes en la proteína mediante su visualización en programas de modelización molecular. Materiales y Métodos: los códigos de acceso de los SNPs de SHP-1 y SSTR2 junto con sus correspondientes secuencias proteicas se obtuvieron de la base de datos de dbSNP del National Center for Biotechnology Information (NCBI). Para el análisis bioinformático predictivo se utilzaron algunos de los servidores web de uso más extendido en la actualidad y se estudiaron sus algoritmos de predicción, bases de datos, métodos de entrada de información; como tabién su buen estado de actualización, necesario para realizar alineamientos con las últimas secuencias disponibles. El estudio se enfocó principalmente en los nsSNPs, los que al cambiar la secuencia de aminoácidos de la proteína tienen una mayor probabilidad de originar patologías moleculares. Conclusiones: integrando todos los datos analizados en nuestro estudio encontramos que las variantes que tienen mayor probabilidad de causar patologías moleculares: - L30P, V148E, V453M y el SNP rs36050455 para el caso de SHP-1. Las dos primeras además están asociadas con alteraciones de la regulación del splicing alternativo. - L69F, R70C y S250F para el caso de SSTR2. La última además está asociada con alteraciones de la regulación del splicing alternativo. Por lo tanto, estos SNPs serían los mejores candidatos para la realización de estudios epidemiológicos de asociación con cáncer de próstata y mama para confirmar estos hallazgos teóricos, y de hacerlo se convertirían en posibles marcadores moleculares de estas patologías.
650			_aNEOPLASIAS DE LA MAMA
650			_aNEOPLASIAS DE LA PRÓSTATA
650			_aPOLIMORFISMO DE NUCLEÓTIDO SIMPLE
650			_a PROTEÍNAS TIROSINA FOSFATASAS
650			_aRECEPTORES DE SOMATOSTATINA
650			_aAPLICACIONES DE INFORMÁTICA MÉDICA
653			_aVariantes alélicas
700	1		_4drt _aZapata, Pedro Darío
700	1		_4drt _aTiscornia, María Mercedes
900			_aMK
942			_2udc _cTFG