Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:
https://hdl.handle.net/20.500.12104/91101
Registro completo de metadatos
Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
---|---|---|
dc.contributor.author | López Padilla, Jhonatan Bryan | |
dc.date.accessioned | 2022-09-26T19:05:28Z | - |
dc.date.available | 2022-09-26T19:05:28Z | - |
dc.date.issued | 2021-12-13 | |
dc.identifier.uri | https://wdg.biblio.udg.mx | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12104/91101 | - |
dc.description.abstract | En los últimos años, diversos trabajos han estudiado la conectividad cerebral y han evidenciado que la complejidad cerebral puede ser abordada desde distintos niveles de organización; Macro (actividad elétrica -EEG- y demanda energética -fMRI-) y Micro (expresión génica y neurotransmisores). Sin embargo, estas aproximaciones muestran metodologías y resultados que tan distintos generando una brecha entre ambos estudios. El estudio del Meso-conectoma permite evaluar cómo las distintas áreas del cerebro se conectan entre ellas con base en sus comunidades de genes. En este trabajo proponemos describir el mesoconectoma humano con base en la estimación de las comunidades de genes en todas las regiones del cerebro a partir de la base de datos del Allen Brain Atlas. El análisis de la Red Transcripcional Cerebral del ratón nos mostró que existen relaciones funcionales génicas entre las distintas regiones cerebrales. Entonces, después de definir las comunidades de la Red Transcripcional Cerebral humana, encontramos asociaciones neuronales y de comunicación cerebral además de procesos biológicos determinantes en la comunicación neuronal, entre otros. Con estas comunidades, construimos módulos de regiones cerebrales que representan el mesoconectoma. Nuestros resultados coinciden con circuitos cerebrales anatómicos (de microescala) y funcionales (de macroescala) previamente descritos, como la default mode network (DMN), la default visual network y la social brain network (SBN), apoyando la idea que la dinámica cerebral de funciones de bajo y alto orden tiene como base la composición modular de las Redes Transcripcionales Cerebrales. | |
dc.description.tableofcontents | Índice de figuras Índice de tablas Resumen Abstract Agradecimientos 1 Introducción 1.1 Planteamiento del problema 1.2 Hipótesis 1.3 Objetivos 1.3.1 General 1.3.2 Específicos 2 Antecedentes 2.1 Conectoma Tradicional 2.1.1 Organización Modular del cerebro 2.2 Conectoma Transcripcional 2.3 Bridging the Gap 3 Métodos 3.1 Bases de datos 3.2 Pre-procesamiento de datos 3.3 Red Transcripcional Cerebral 3.3.1 Métricas de grafos 3.3.2 Comunidades 3.3.3 Análisis Ontológico 3.3.4 Similitud semántica 3.4 Mesoconectoma 3.4.1 Análisis del Mesoconectoma 3.4.2 Modulos Cerebrales del Mesoconectoma 4 Resultados 4.1 Red Transcripcional Cerebral del Ratón 4.2 Red Transcripcional Cerebral del Humano 4.2.1 Pre-procesamiento de datos 4.2.2 Construcción del Grafo 4.2.3 Métricas de Grafos 4.2.4 Comunidades 4.2.5 Análisis Ontológico 4.3 Mesoconectoma Humano 4.3.1 Módulos Cerebrales del Mesoconectoma 5 Discusión 5.1 Pre-procesamiento de datos 5.2 Redes Transcripcionales Cerebrales 5.3 Mesoconectoma 5.4 Limitantes y Proyección 6 Conclusiones Referencias | |
dc.format | application/PDF | |
dc.language.iso | spa | |
dc.publisher | Biblioteca Digital wdg.biblio | |
dc.publisher | Universidad de Guadalajara | |
dc.rights.uri | https://www.riudg.udg.mx/info/politicas.jsp | |
dc.subject | Comunidades | |
dc.subject | Mesoconectoma | |
dc.subject | Red De Regulacion Genica | |
dc.subject | Allen Brain Atlas | |
dc.subject | Multicapas | |
dc.subject | Conectividad | |
dc.subject | Modelo Bottomup | |
dc.title | Exploración y análisis de modelos de conectómica transcripcional | |
dc.type | Tesis de Maestría | |
dc.rights.holder | Universidad de Guadalajara | |
dc.rights.holder | López Padilla, Jhonatan Bryan | |
dc.coverage | GUADALAJARA, JALISCO | |
dc.type.conacyt | masterThesis | |
dc.degree.name | MAESTRIA EN CIENCIAS EN BIOINGENIERIA Y COMPUTO INTELIGENTE | |
dc.degree.department | CUCEI | |
dc.degree.grantor | Universidad de Guadalajara | |
dc.rights.access | openAccess | |
dc.degree.creator | MAESTRIA EN CIENCIAS EN BIOINGENIERO EN Y COMPUTO INTELIGENTE | |
dc.contributor.director | Romo Vázquez, Rebeca Del Carmen | |
dc.contributor.codirector | Morales Valencia, Jose Alejandro | |
Aparece en las colecciones: | CUCEI |
Ficheros en este ítem:
Fichero | Tamaño | Formato | |
---|---|---|---|
MCUCEI10413FT.pdf | 18.81 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Los ítems de RIUdeG están protegidos por copyright, con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.