| Processo: | 21/00283-9 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Mestrado |
| Data de Início da vigência: | 01 de fevereiro de 2021 |
| Data de Término da vigência: | 30 de abril de 2023 |
| Área de conhecimento: | Ciências da Saúde - Medicina - Clínica Médica |
| Pesquisador responsável: | Tathiane Maistro Malta Pereira |
| Beneficiário: | Maycon Marção |
| Instituição Sede: | Faculdade de Ciências Farmacêuticas de Ribeirão Preto (FCFRP). Universidade de São Paulo (USP). Ribeirão Preto , SP, Brasil |
| Vinculado ao auxílio: | 18/00583-0 - Análise epigenômica integrativa de gliomas: definindo regiões regulatórias associadas ao stemness e ao fenótipo hipermetilador de tumores com mutações nos genes IDH1/2, AP.JP |
| Bolsa(s) vinculada(s): | 22/06678-8 - Mapeamento da malignidade de câncer de mama utilizando dados transcriptômicos de células únicas, BE.EP.MS |
| Assunto(s): | Biologia computacional Aprendizado computacional Epigenômica Células-tronco Glioma Metilação de DNA Desdiferenciação celular |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Aprendizado de Máquina | células tronco tumorais | Epigenômica | glioma | Metilação do DNA | stemness | Bioinformática |
Resumo Este pesquisador trabalhará na identificação de assinaturas epigenômicas de células-tronco que possam predizer a agressividade tumoral e identificar regiões genômicas regulatórias associados ao stemness em amostras de glioma. Para isso serão utilizados dados públicos e ferramentas R/biocondutor de código aberto para mapear assinaturas de células-tronco neurais não tumorais e células-tronco tumorais de gliomas, que podem ser usadas para medir o estado de desdiferenciação (Stemness) de amostras de glioma em relação à sua célula de origem. Adicionalmente, iremos catalogar asalterações epigenéticas presentes em tumores com propriedades de células-tronco. Serão definidas assinaturas de metilação do DNA de células tronco neurais não tumorais e células tronco tumorais de glioma, utilizando-as na construção de um modelo de predição (por Aprendizado de Máquinas) de Stemness. Em seguida. Em seguida, o modelo de predição será aplicado em amostras de glioma do banco de dado público Atlas do Genoma do Câncer (TCGA) e outros repositórios públicos para a quantificação do Stemness nos tumores. A identificação de amostras de glioma com assinaturas de células-tronco contribuirá para o entendimento da gliomagênese, célula de origem e agressividade dos gliomas. (AU) | |
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