Análisis computacional de la expresión de proteínas Vav en melanoma cutáneo
| dc.contributor.advisor | Menacho Márquez, Mauricio | |
| dc.contributor.coadvisor | Anselmino, Luciano | |
| dc.creator | Avila, Aylén | |
| dc.date.accessioned | 2024-05-21T11:38:54Z | |
| dc.date.available | 2024-05-21T11:38:54Z | |
| dc.date.issued | 2023 | |
| dc.description.abstract | Las proteínas VAV son factores de intercambio de nucleótidos guanina (GEFs) que desempeñan roles esenciales en diversos procesos fisiológicos y patológicos. Esta familia está compuesta por tres miembros que normalmente muestran redundancia funcional y están asociados con funciones proactivas en el cáncer. Sin embargo, el papel de estas proteínas en el melanoma ha sido poco explorado. Nuestro objetivo fue caracterizar, mediante enfoques bioinformáticos, los procesos regulados específicamente por cada miembro de esta familia de proteínas en el melanoma. En primer lugar, se descargaron datos de expresión génica de personas con melanoma cutáneo de la base de datos “ Atlas del Genoma del Cáncer” (TCGA) utilizando el paquete del entorno de programación R, TCGABiolinks. Las personas fueron divididas según la expresión alta o baja de Vav1, Vav2 y Vav3, y se construyeron gráficos de supervivencia utilizando el estimador de Kaplan-Meier. Se encontró asociación entre una alta expresión de Vav2 con un peor pronóstico (p=0.045), mientras que la alta expresión de Vav1 y Vav3 se correlacionó con una mayor probabilidad de supervivencia de las personas (p=0.0022 y 0.0019 respectivamente). Luego, se identificaron genes diferencialmente expresados (DEGs) entre los grupos utilizando el paquete edgeR que aplica el método de máxima verosimilitud condicional ajustada por cuantiles. Los DEGs fueron seleccionados para valores de |FC|>1 y de FDR<0.01. Se realizó un análisis de enriquecimiento funcional para cada grupo de DEGs utilizando el paquete ReactomePA y el software GSEA. Para estimar la infiltración de células inmunes y estromales en los tejidos tumorales, se calculó el Puntaje Inmune y el Puntaje de Pureza Tumoral basados en perfiles de expresión génica de células inmunológicas del microambiente tumoral, utilizando los algoritmos estimate y xCell. Luego, las firmas de infiltración de células inmunes se evaluaron mediante ocho algoritmos diferentes utilizando la aplicación estimate y TIMER2.0. Se encontró una fuerte correlación positiva entre la expresión de Vav1 y las firmas de células inmunes (p=2.2E-16). No se observó correlación para la expresión de Vav2 o Vav3. Sin embargo, las Puntuaciones Inmune y de Microambiente estuvieron fuerte y positivamente asociadas con las expresiones de Vav1 (valor de p<3E-16) y Vav3 (valor de p<3E-9). En conjunto, nuestros resultados sugieren que altas expresiones de Vav1 y Vav3, combinadas con una baja expresión de Vav2, resultan en un mejor pronóstico en el contexto del melanoma. Este pronóstico puede estar relacionado por la influencia de Vav1 sobre la comunicación entre las células tumorales y su microambiente, mientras que la alta expresión de Vav3 podría regular la activación de vías de señalización de la célula tumoral, promoviendo una mayor inmunogenicidad. Palabras Clave: Bioinformática, Melanoma, Vav. | |
| dc.description.abstract | Vav proteins are RHO guanine nucleotide exchange factors (GEFs) that play essential roles in different physiological and pathological processes. This family is composed of three members normally showing functional redundancy and associated with proactive functions in cancer. Nevertheless, the role of these proteins in melanoma was poorly explored. Our goal was to characterize, through bioinformatic approaches, the processes specifically regulated by each member of this protein family in melanoma. The gene expression data from cutaneous melanoma patients were downloaded from the 'Cancer Genome Atlas' (TCGA) database using the R programming environment package, TCGABiolinks. The patients were divided based on high or low expression of Vav1, Vav2, and Vav3, and survival plots were constructed using the Kaplan-Meier estimator. An association was found between high expression of Vav2 and worse prognosis (p=0.045), while high expression of Vav1 and Vav3 correlated with higher patient survival probability (p=0.0022 and 0.0019 respectively). Then, differentially expressed genes (DEGs) were identified between the groups using the edgeR package, which applies the quantile-adjusted conditional maximum likelihood method. DEGs were selected for |FC|>1 and FDR<0.01. Functional enrichment analysis was performed for each group of DEGs using the ReactomePA package and GSEA software. To estimate immune and stromal cell infiltration in tumor tissues, Immune Score and Tumor Purity Score were calculated based on gene expression profiles of immune cells in the tumor microenvironment, using the estimate and xCell algorithms. Subsequently, immune cell infiltration signatures were evaluated by eight different algorithms using the estimate package and TIMER2.0 application. A strong positive correlation was found between Vav1 expression and immune cell signatures (p=2.2E-16). No correlation was observed for Vav2 or Vav3 expression. However, Immune and Microenvironment Scores were strongly and positively associated with Vav1 (p-value <3E-16) and Vav3 (p-value <3E-9) expressions. In conclusion, our results suggest that high expressions of Vav1 and Vav3, combined with low expression of Vav2, lead to a better prognosis in the context of melanoma. This prognosis might be related to Vav1's influence on communication between tumor cells and their microenvironment, while high expression of Vav3 could regulate the activation of tumor cell signaling pathways, promoting higher immunogenicity. | |
| dc.description.fil | Fil.: Avila, Aylén.Facultad de Ciencias Agrarias. Universidad Nacional de Rosario | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/2133/27074 | |
| dc.language.iso | es | |
| dc.publisher | Facultad de Ciencias Agrarias | |
| dc.rights | openAccess | |
| dc.rights.holder | El autor | |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ | |
| dc.subject | Bioinformática | |
| dc.subject | Vav | |
| dc.subject | Proteínas | |
| dc.subject | Melanoma | |
| dc.subject | Expresión génica | |
| dc.subject | Análisis de datos | |
| dc.title | Análisis computacional de la expresión de proteínas Vav en melanoma cutáneo | |
| dc.type | tesis | |
| dc.type.collection | tesis | |
| dc.type.other | tesis de doctorado | |
| dc.type.version | acceptedVersion |