Ciencias Exactas y Ciencias de la Salud
Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/11285/551039
Pertenecen a esta colección Tesis y Trabajos de grado de las Maestrías correspondientes a las Escuelas de Ingeniería y Ciencias así como a Medicina y Ciencias de la Salud.
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- Comparación de niveles de microRNAs circulantes entre pacientes mexicanos con esclerosis lateral amiotrófica y controles sanos(Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, 2025-05-27) Ledezma Ramírez, Arturo; Cuevas Díaz Durán, Raquel; emimmayorquin, emipsanchez; Martínez Ledesma, Juan Emmanuel; García Magariño Alonso, Mariano; Souza, Carolina; Escuela de Medicina y Ciencias de la Salud; Campus MonterreyLa esclerosis lateral amiotrófica (ELA) es una enfermedad neurodegenerativa caracterizada por muerte de neuronas motoras y pérdida de funciones motoras voluntarias e involuntarias. Los microRNAs (miRNAs) son pequeñas secuencias de RNAs no codificantes que han demostrado tener un papel importante en la regulación y el silenciamiento de genes posterior a su transcripción. Se ha observado la participación de miRNAs desregulados en enfermedades crónico-degenerativas y neurodegenerativas, entre ellas la ELA, como mediadores de los procesos fisiopatológicos. Estudios recientes han determinado que los niveles de miRNAs circulantes y su expresión pueden ser candidatos prometedores para biomarcadores en la ELA. El presente es un estudio piloto clínico, observacional, transversal y analítico que busca conocer si los niveles de miRNAs circulantes son significativamente distintos entre pacientes con ELA y controles neurológicamente sanos. Usando el kit de extracción miRNEAsy de Qiagen y un fluorómetro Qubit 3.0 se lograron extraer miRNAs de muestras de plasma de pacientes con ELA y controles. Los análisis de resultados demostraron pocas diferencias significativas entre los grupos, pero se observó una ligera correlación positiva entre niveles de miRNAs y edad avanzada. Las futuras direcciones en esta línea de investigación deben ir orientadas a confirmar estos hallazgos aumentando el tamaño de la población de estudio.
- Transcriptomic meta-analysis of sorted CD133+ stem cells and their analogues in cancer yields a set of common differentially expressed genes and overrepresented functional categories(Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, 2019) Campa Carranza, Jocelyn Nikita; CUEVAS DIAZ DURAN, RAQUEL; 359186; Cuevas Díaz Durán, Raquel; RR, emipsanchez; Martínez Ledesma, Juan Emmanuel; Treviño Alvarado, Víctor Manuel; Gomez Treviño, Jesus Alberto; School of Medicine and Health Sciences; Campus Monterrey; González González, Mirna AlejandraThe use of stem cells has been exploited for their potential application in regenerative medicine due to their properties of self-renewal, proliferation, differentiation, and immunomodulation. The isolation of primitive stem cells focuses on the presence of surface biomarkers, prominin-1/CD133 among them, on account of the potential therapeutic applications that have been reported for CD133+ stem cells in preclinical studies. However, CD133 is also one of the most prominent and commonly reported surface biomarkers for cancer stem cells (CSCs). Prominin-1 has also been associated with proliferation, cell survival, and autophagy in precursor and mature cells. Accordingly, prominin-1 appears to be a good candidate for targeting but its biological implication remains to be further determined. Here, we made use of publicly available gene expression data of sorted CD133+ cells from normal and cancerous sources to perform an integrated meta-analysis to identify a set of differentially expressed (DE) genes and attempt to find functional relationships among them. A subset of statistically significant genes was further validated in silico. The identification of representative genes and a co-expression network had the aim to better elucidate the underlying biological function of prominin-1/CD133. The present project melds biomedical knowledge with the use of bioinformatics, exploiting the availability of large databases of genomic information. Moreover, our methodology is a cost-effective approach to extract knowledge from biological data in a fast and accurate way.