|
|
Genetické a proteomické analýzy vybraných poruch kardiovaskulárního systému
Šímová, Jana ; Škvor, Jiří (vedoucí práce) ; Gregor, Pavel (oponent) ; Čurila, Karol (oponent)
Práce se zabývá genetickými a proteomickými aspekty, které mohou hrát roli v rozvoji vybraných kardiovaskulárních onemocnění. Jednou ze skupin enzymů, která se podílí na destrukčních mechanizmech u kardiovaskulárního postižení, jsou matrix metaloproteinázy. V této práci byly imunometricky měřeny a hodnoceny serologické hladiny MMP-2 a MMP-9 u pacientů s vadou aortální chlopně a u pacientů s infarktem myokardu. U obou výše zmíněných diagnóz byly zaznamenány signifikantně zvýšené hladiny těchto enzymů. Provedené analýzy neprokázaly souvislost koncentrací MMP-2 a MMP-9 v séru s rozvojem dilatace ascendentní aorty u pacientů s vadou aortální chlopně. Naměřené hodnoty metaloproteináz u souboru pacientů s infarktem myokardu umožnily charakterizovat koncentrace v séru v průběhu prvních 24 hodin a po 6 měsících od ataky. U 10 % pacientů operovaných pro vadu aortální chlopně docházelo k rozvoji dilatace ascendentní aorty. Genetické analýzy u těchto pacientů neprokázaly jasnou souvislost patologie ascendentní aorty s genem TGFBR2 a s vybranými úseky FBN1 genu. Další genetické analýzy by mohly odhalit zatím blíže nespecifikovanou poruchu aortální stěny vedoucí k její dilataci. U souboru pacientů s infarktem myokardu byla dále sledována exprese genů, ze kterých jsou syntetizovány vybrané metaloproteinázy nebo...
|
|
|
DIFFERENTIAL RESISTANCE OF MELANOMA TO VINCA - ALKALOIDS
Rozkydalová, Lucie ; Štaud, František (vedoucí práce) ; Čečková, Martina (oponent)
Univerzita Karlova v Praze Farmaceutická fakulta v Hradci Králové Katedra farmakologie a toxikologie Studentka: Lucie Rozkydalová Školitel: Prof. PharmDr. František Štaud, PhD. Školitel specialista: Pr. Pierre Cuq PharmD. PhD., Laure-Anaïs Vincent Název práce: Rezistence melanomů k léčbě vinca-alkaloidy Maligní melanom (MM) představuje nejnebezpečnější a velmi agresivní kožní nádor s rychlým rozvojem lékové resistence, která je hlavní překážkou úspěšné léčby MM. Na základě předchozích studií (microarray datová analýza), byl jako jedna z potencionálních příčin selhání léčby vinca alkaloidy (VAs) vybrán gen KIT, který hraje důležitou roli v patofyziologii melanomu. KIT byl zvolen kvůli úplnému potlačení jeho exprese v rezistentních buněčných liniích (CAL1R-VAs) v porovnání s parentálními buňkami (CAL1-wt). Kromě toho KIT také interaguje s proteiny NF-κB a cyklinem D1-2, které jsou zahrnuty v rezistenci melanomu uvnitř molekulární sítě vybudované softwarem IPA. Ačkoliv bylo potvrzeno potlačení exprese genu KIT v rezistentních CAL1R-VAs buněčných liniích (qRT-PCR), represe KIT prostřednictvím siRNA transfekce neukázala žádný efekt na in vitro senzibilitu CAL1-wt buněk k VAs. To značí, že KIT není přímo zahrnut v rezistenci melanomu, ale mohl by být biomarkerem rezistence k VAs. Toto zjištění je potřeba...
|
|
|
Interpretace dat z biočipů
Ludwig, Petr ; Šilhavá, Jana (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá interpretací dat získaných pomocí technologie biočipů. Práce obsahuje také krátký úvod do problematiky genetické informace a jejího významu. Jádrem práce je pak sada skriptů provádějící analýzy nad testovacími daty. Jako vstupní data jsou použity výstupy biočipové analýzy tkání s rakovinou tlustého střeva. Dílčí výsledek je určení genových markerů rakoviny tlustého střeva. Finální výsledek určuje postavení markerů v kontextu objevených signálních drah, ty jsou nakonec seřazeny dle relevance.
|
|
|
Klasifikační metody pro data z mikročipů
Hudec, Vladimír ; Bartík, Vladimír (oponent) ; Burgetová, Ivana (vedoucí práce)
Tato práce pojednává o datech získaných z genetických čipů a metodách jejich analýzy. Rozebírá některé metody pro analýzu těchto dat a detailněji se zaměřuje na metodu "Random Forests". Obeznamuje s datasetem který je použit pro experimenty. Metody jsou realizovány v prostředí jazyka R. Jednotlivé výsledky jsou zhodnoceny a porovnány. Výsledky dosažené s metodou "Random Forests" jsou porovnány s jinými experimenty nad stejným datasetem.
|
|
|
Molecular Signature as Optima of Multi-Objective Function with Applications to Prediction in Oncogenomics
Aligerová, Zuzana ; Maděránková, Denisa (oponent) ; Provazník, Ivo (vedoucí práce)
Content of this work is theoretical introduction and follow-up practical processing of topic Molecular signature as optima of multi-objective function with applications to prediction in oncogenomics. Opening chapters are targeted on topic of cancer, mainly on breast cancer and its subtype Triple Negative Breast Cancer. Succeeds the literature review of optimization methods, mainly on meta-heuristic methods for multi-objective optimization and problematic of machine learning. Part is focused on the oncogenomics and on the principal of microarray and also to statistics methods with emphasis on the calculation of p-value and Bimodality Index. Practical part of work consists from concrete research and conclusions lead to next steps of research. Implementation of selected methods was realised in Matlab and R, with use of other programming languages Java and Python.
|
|
| |
host ::
RSS.