Análisis e integración de datos de expresión génica para el estudio de la infertilidad masculina

Abstract

[ES]La infertilidad es uno de los principales problemas de salud que afecta a los seres humanos de forma global. En este Trabajo de Fin de Máster se han tratado de encontrar, a través del uso de procedimientos bioinformáticos, procesos biológicos y potenciales biomarcadores que puedan explicar por qué se produce la infertilidad masculina. Los resultados obtenidos muestran un conjunto de genes que parecen tener una expresión diferencial relacionada con la infertilidad masculina. A través de los análisis realizados también se han podido conocer los procesos biológicos en los que se encuentran implicados dichos genes: respuesta inmune, presentación y procesamiento de antígenos, regulación de la expresión génica y la transcripción, proliferación celular, procesos de óxido-reducción y respuesta a fármacos o compuestos xenobióticos. Como conclusión, se puede decir que los análisis bioinformáticos constituyen herramientas interesantes que dan soporte a los experimentos de laboratorio y ayudan a descubrir nuevos indicios en el campo de la clínica. Palabras clave: Infertilidad-Bioinformática-Espermatogénesis-Genómia-Proteómica-Metabolómica-Transcriptómica-Epigenética

[EN]Infertility is one of the major health problems affecting humans globally. The aim of this Master’s Thesis is to detect biological processes and biomarkers that can give rise to male infertility using bioinformatic approaches. The results obtained show that a set of genes seem to have a differential expression that could be related to male infertility. We could also detect the main biological processes in which these genes are involved: immune response, presentation and processing of antigens, regulation of gene expression and transcription, cell proliferation, oxide-reduction processes and response to drugs or xenobiotic compounds. Taken together, bioinformatic analyses are presented as useful tools that support wet lab experiments and help to discover new clues in the clinical field. Keywords: Infertility-Bioinformatics-Spermatogenesis-Genomics-Proteomics-Metabolomics-Transcriptomics-Epigenetics