Butinyá, Júlia: «Diccionari d'autors del catalá modern».

Sin resume

Protein-protein interaction networks: unraveling the wiring of molecular machines within the cell

This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution Non-Commercial License.Mapping and understanding of the protein interaction networks with their key modules and hubs can provide deeper insights into the molecular machinery underlying complex phenotypes. In this article, we present the basic characteristics and definitions of protein networks, starting with a distinction of the different types of associations between proteins. We focus the review on protein-protein interactions (PPIs), a subset of associations defined as physical contacts between proteins that occur by selective molecular docking in a particular biological context. We present such definition as opposed to other types of protein associations derived from regulatory, genetic, structural or functional relations. To determine PPIs, a variety of binary and co-complex methods exist; however, not all the technologies provide the same information and data quality. A way of increasing confidence in a given protein interaction is to integrate orthogonal experimental evidences. The use of several complementary methods testing each single interaction assesses the accuracy of PPI data and tries to minimize the occurrence of false interactions. Following this approach there have been important efforts to unify primary databases of experimentally proven PPIs into integrated databases. These meta-databases provide a measure of the confidence of interactions based on the number of experimental proofs that report them. As a conclusion, we can state that integrated information allows the building of more reliable interaction networks. Identification of communities, cliques, modules and hubs by analysing the topological parameters and graph properties of the protein networks allows the discovery of central/critical nodes, which are candidates to regulate cellular flux and dynamics.This work was supported by the Consejo Superior de Investigaciones Cientificas (CSIC) [project iLINK0398]; the Spanish Government (ISCiii) [project PS09/00843]; and the European Commission [project FP7-HEALTH-2007-223411].Peer Reviewe

Combined analysis of genome-wide expression and copy number profiles to identify key altered genomic regions in cancer

This is an open access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License.-- Proceedings of the International Conference of the Brazilian Association for Bioinformatics and Computational Biology (X-meeting 2011).[Background]: Analysis of DNA copy number alterations and gene expression changes in human samples have been used to find potential target genes in complex diseases. Recent studies have combined these two types of data using different strategies, but focusing on finding gene-based relationships. However, it has been proposed that these data can be used to identify key genomic regions, which may enclose causal genes under the assumption that disease-associated gene expression changes are caused by genomic alterations. [Results]: Following this proposal, we undertake a new integrative analysis of genome-wide expression and copy number datasets. The analysis is based on the combined location of both types of signals along the genome. Our approach takes into account the genomic location in the copy number (CN) analysis and also in the gene expression (GE) analysis. To achieve this we apply a segmentation algorithm to both types of data using paired samples. Then, we perform a correlation analysis and a frequency analysis of the gene loci in the segmented CN regions and the segmented GE regions; selecting in both cases the statistically significant loci. In this way, we find CN alterations that show strong correspondence with GE changes. We applied our method to a human dataset of 64 Glioblastoma Multiforme samples finding key loci and hotspots that correspond to major alterations previously described for this type of tumors. [Conclusions]: Identification of key altered genomic loci constitutes a first step to find the genes that drive the alteration in a malignant state. These driver genes can be found in regions that show high correlation in copy number alterations and expression changesThis work has been supported by funds provided by the Local Government Junta de Castilla y León (JCyL, ref. project: CSI07A09), by the Spanish Government (ISCiii, ref. project PS09/00843) and by the European Commission (Research Grant ref. FP7-HEALTH-2007-223411). SA thanks the JCyL and the European Social Fund (ESF-EU) for a research grant.Peer Reviewe

Functional Gene Networks: R/Bioc package to generate and analyse gene networks derived from functional enrichment and clustering

This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution Non-Commercial License.Functional Gene Networks (FGNet) is an R/Bioconductor package that generates gene networks derived from the results of functional enrichment analysis (FEA) and annotation clustering. The sets of genes enriched with specific biological terms (obtained from a FEA platform) are transformed into a network by establishing links between genes based on common functional annotations and common clusters. The network provides a new view of FEA results revealing gene modules with similar functions and genes that are related to multiple functions. In addition to building the functional network, FGNet analyses the similarity between the groups of genes and provides a distance heatmap and a bipartite network of functionally overlapping genes. The application includes an interface to directly perform FEA queries using different external tools: DAVID, GeneTerm Linker, TopGO or GAGE; and a graphical interface to facilitate the use.This work was supported by the “Accion Estrategica en Salud” (AES) of the “Instituto de Salud Carlos III” (ISCiii) from the Spanish Government (projects granted to J.D.L.R.: PS09/00843 and PI12/00624); and by the “Consejeria de Educación” of the “Junta Castilla y León” (JCyL) and the European Social Fund (ESF) with grants given to S.A. and C.D.Peer Reviewe

Las estrategias de aprendizaje en el alumnado de primero de Grado como herramienta de mejora

Señalar que las estrategias de aprendizaje son un elemento necesario para el funcionamiento del proceso de aprendizaje casi resulta obvio, pero no por ello hay que dejar de prestarle una especial atención cuando hablamos de mejora de la docencia universitaria. Frecuentemente se parte de la consideración de que en este nivel educativo el alumnado ya debería disponer del conocimiento necesario acerca de ellas. Pero, ¿realmente esto es así? Aquí es donde vamos a dar nuestro primer paso, en averiguar si el alumnado conoce realmente estrategias de aprendizaje que aseguren su rendimiento eficaz en el proceso de adquisición e interiorización de contenidos y procedimientos, y que le ayuden a desarrollar un aprendizaje significativo que le asegure el progreso adecuado en la adquisición de competencias propias de su titulación. Para dar este primer paso, nos hemos apoyado en un instrumento sencillo a la hora de administrar y fácil de realizar por parte del alumnado (ACRA). Administrado a grupos-clase de primero de Grado de Maestro en Infantil. Los resultados indican que el alumnado conoce técnicas de aprendizaje, aunque también descubren que no las aplican de manera adecuada o les falta el hábito en su utilización. Este será nuestro siguiente paso a desarrollar

Desarrollo de algoritmos bioinformáticos para estudios de genómica funcional: aplicaciones en cáncer

[ES]La presente Tesis Doctoral se enmarca en las áreas de conocimiento de la Bioinformática y Biología Computacional y también de la Genómica Funcional y Genómica del Cáncer. El objetivo fundamental de la Genómica Funcional es entender cómo funciona el genoma en su conjunto mediante el análisis de la actividad de todos sus genes y de los múltiples factores que regulan o influyen la expresión de los mismos, así como otras entidades biomoleculares relacionadas. La recolección sistemática de información y datos procedentes de tecnologías genómicas experimentales globales a gran escala proporciona un punto de partida para desvelar la actividad del genoma y el comportamiento de los sistemas vivos asociado a su genoma. En este marco temático, el trabajo de esta Tesis Doctoral ha sido el desarrollo y aplicación de varios algoritmos bioinformáticos para el análisis de datos sobre muestras humanas de pacientes con cáncer procedentes de diversas plataformas genómicas de alta densidad, así como su integración e interpretación para descubrir los genes y procesos biológicos alterados en dichas patologías. En concreto se han analizado datos de los tipos mayoritarios de leucemias agudas y crónicas (ALL, AML, CLL, CML), de cáncer colorectal (CRC) metastásico y de tumores cerebrales primarios de tipo glioblastoma multiforme (GBM). Los resultados concretos obtenidos, enunciados modo breve, son: (1) desarrollo de un clasificador multiclase para diferenciar subtipos patológicos basado en perfiles globales de expresión (¿geNetClassifier¿); (2) desarrollo de un método para análisis cuantitativo de alteraciones genómicas del número de copias de DNA (CNA) y detección de puntos de ruptura en el genoma, aplicado a muestras de cáncer; (3) desarrollo de un método para análisis integrado de alteraciones genómicas en número de copias (CN) y alteraciones transcriptómicas de la expresión génica (GE); (4) desarrollo de un algoritmo y una aplicación web para análisis biológico funcional basado en asociación recíproca múltiple de genes y términos biológicos derivados de diferentes espacios de anotación[EN]The present thesis is part of the knowledge areas of Bioinformatics and Computational Biology and Functional Genomics and Cancer Genomics . The fundamental objective of the Functional Genomics is to understand how the genome works as a whole by analyzing the activity of all genes and the multiple factors that regulate or influence the expression of these and other biomolecular related entities. The systematic collection of information and data from global experimental large-scale genomic technologies provides a starting point to unravel genome activity and behavior of living systems associated genome. The work of this thesis has been the development and implementation of several bioinformatics algorithms for analyzing data on human samples of cancer patients from different genomic platforms high density as well as their integration and interpretation to discover altered genes and biological processes in these diseases . Specifically used data of the major types of acute and chronic leukemia (ALL , AML, CLL , CML ) , metastatic colorectal cancer ( CRC) and primary brain tumors glioblastoma multiforme (GBM ) type . Concrete results , statements briefly, they are: (1 ) development of a classifier multiclass to differentiate pathologic subtypes based on global expression profiles ( geNetClassifier ) , (2 ) development of a method for quantitative analysis of genomic alterations in the number DNA copy (CNA ) and detection of breakpoints within the genome , applied to cancer samples , (3) development of a method for analysis of genomic alterations in integrated copy number (CN) and transcriptomic alterations of gene expression (GE ) , (4 ) development of an algorithm and a Web application to biological functional analysis based on mutual association of multiple genes and biologically derived annotation of different spaces

Conocimiento y utilización de estrategias en la adquisición de aprendizajes en el alumnado de Grado

Con demasiada frecuencia se da por sentado que nuestro alumnado universitario dispone, o al menos es consciente de ello, del conocimiento necesario de las estrategias de aprendizaje, pero, tras varios años de experiencia docente en los títulos de Grado, nos preguntamos si esto realmente es así. Indicar que las estrategias de aprendizaje son un elemento necesario para el funcionamiento del proceso de aprendizaje casi resulta obvio, pero no por ello hay que dejar de prestarle una especial atención cuando hablamos de mejora de la docencia universitaria. En esta Red nos vamos a centrar en averiguar si el alumnado conoce estrategias de aprendizaje que aseguren su rendimiento eficaz en el proceso de adquisición e interiorización de contenidos, procedimientos, y desarrollar un aprendizaje significativo que le asegure el progreso en la adquisición de competencias propias de su titulación. Nos hemos apoyado en un instrumento sencillo a la hora de administrar y fácil de realizar por parte del alumnado (ACRA) para recoger esta información. Administrado a grupos-clase de primero de Grado de Maestro en Infantil. Los resultados indican que el alumnado conoce técnicas de aprendizaje, aunque también descubren que no las aplican de manera adecuada o les falta el hábito en su utilización

Empleo de técnicas de estudio y éxito académico en estudiantes del Grado de Maestro de la Universidad de Alicante

Es frecuente que al alumnado universitario, se le presuponga unas adecuadas competencias y habilidades a la hora del estudio de contenidos académicos. En parte infundada esta presunción, por la trayectoria que este tiene hasta llegar a la universidad. Es esperable que nuestro alumnado haga una utilización adecuada de estrategias de aprendizaje, adaptadas estas al nivel de enseñanzas educativas en el que se encuentra y a los contenidos de estudio. Diversas estrategias de aprendizaje, debieran formar parte de su repertorio de hábitos de estudio frente a las diferentes formas de evaluación de conocimiento. Pero, a tenor de los resultados encontrados en el rendimiento de nuestro alumnado, nos preguntamos si realmente esto es así. Por lo tanto, nos proponemos con nuestro trabajo, averiguar que estrategias de aprendizaje utilizan nuestros alumnos de 1º de Grado y constatar si estas influyen en su rendimiento académico. Para ello empleamos un instrumento específico para el nivel universitario, el ACRA, que se ha administrado a dos grupos-clase de primero de Grado de Maestro en Educación Primaria

Integración de la Red de Colecciones Científicas de la USAL en el repositorio Gredos

Comunicación presentada en: VIII Jornadas BUCLE sobre Bibliotecas Universitarias, " Las Bibliotecas Universitarias en la Ciencia Abierta: Intercambio de Experiencias en la Gestión y en la Transferencia de la Investigación". Burgos, 10 y 11 de octubre de 2024.[ES]La Red de Colecciones Científicas de la Universidad de Salamanca (RC2_USAL) es un grupo de trabajo formado por personal docente, investigador y de gestión comprometido con la salvaguarda del patrimonio científico producido o por producir en el contexto de nuestra institución. Entre sus objetivos están profundizar en la identificación y puesta en valor de las colecciones científicas de la USAL y potenciar la coordinación entre las unidades y servicios que tienen responsabilidades en la salvaguarda y uso creativo de las colecciones científicas producidas o por producir en el contexto de nuestra institución. El personal del repositorio junto con el GIR CaUSAL estamos trabajando en la incorporación de los Antiguos Instrumentos de Física catalogados dentro de la Red de Colecciones Científicas de la USAL al repositorio GREDOS. En concreto, estudiando los estándares de catalogación (los campos que se deben de rellenar en un Excel o base de datos, etc.) relacionados con este tipo de Colecciones Científicas, su forma de inclusión y gestión de piezas, sus peculiaridades y las posibilidades de ampliación al resto de colecciones. El objetivo es mostrar una propuesta integrada de gestión del patrimonio científico–técnico de la Universidad de Salamanca a través del repositorio institucional Gredos, infraestructura necesaria para dar a conocer, organizar y preservar la riqueza que la universidad posee en este tipo de objetos y en la documentación que los acompaña