Alberto Risueño Pérez - Gredos - Universidad de Salamanca

Tesis Doctoral
El mapeo de los HKG y de los TSG sobre esta red reveló también diferencias entre ambos
métodos. El número de HKG mapeado sobre la red fue de 157 correspondiente a los genes
presentes en al menos 3 de los 4 métodos propuestos. MAS5+Spearman ubicó en la red 77 de
estos genes mientras que RMA+Pearson, que es demasiado astringente, tan solo ubicó un 1
HKG. Los TSG ubicados en la red se corresponden con los identificados (de nivel 1) en el
apartado 4.2.4. En este caso RMA+Pearson fue más exitoso en la detección de TSG detectando
351 por ninguno de MAS5+Spearman, considerando un total de 756 (ver tabla 4.5).
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Umbral de
correlación
Número de
relaciones
Número de
genes
Número de
HKG
Número de
TSG
MAS5+Spearman 0,75 9355 2098 77 / 157 0 / 756
RMA+Pearson 0,95 19079 852 1 / 157 351 / 756
Unión 28381 2875 77 352
Tabla 4.5. Datos correspondientes a la red de coexpresión. Se muestran los umbrales seleccionados para los
métodos MAS5+Spearman y RMA+Pearson. También figura el número de nodos/genes y aristas/relaciones que
aporta cada método y la capacidad de detección de genes housekeeping (HKG) y genes específicos de tejido (TSG).
La figura 4.3 muestra la red de coexpresión completa representada con Cytoscape a partir de
ficheros de texto plano generados con R en donde se describen parejas de genes. También se
utilizó un fichero de atributos detallando el nombre y tipo de gen (HKG, TSG u otro). Esta red
contiene 2875 nodos/genes y 28381 aristas/relaciones en la que los HKG han sido coloreados
de azul y los TSG de rojo.
Esta red muestra una topología no uniforme, encontrándose distribuida en claros módulos o
agrupaciones. A simple vista se puede ver que los nodos rojos (TSG) están localizados de forma
más agrupada, mientras que los HKG están en general más dispersos, mostrando agrupación
clara únicamente en un caso. Esto puede relacionarse con los datos que indicaban que el
método RMA+Pearson obtiene más relaciones y detecta más genes de tipo TSG, mientras que
MAS5+Spearman obtiene más nodos pero menos interconectados entre ellos, detectando
también más HKG. Desde el punto de vista biológico, el hecho de que los TSG se agrupen entre
ellos formando módulos funcionales localizados, es coherente con el concepto de especificidad
de tejido, ya que estos genes actúan en un tipo celular concreto. Por el contrario, el que los
HKG muestren una distribución mucho más dispersa, se puede asociar con su presencia ubicua
en todas las células del organismo y su esencialidad funcional.
Cada una de las agrupaciones o módulos presentes en la red de coexpresión construida
muestra una colección de genes muy relacionados entre sí, por lo que probablemente estén
cooperando en una determinada función o proceso biológico. Con el propósito de caracterizar
mejor las agrupaciones observadas en la red, se llevó a cabo un análisis de enriquecimiento
funcional de cada grupo por separado. Para ello se utilizó la herramienta bioinformática DAVID
(http://david.abcc.ncifcrf.gov/). El resultado del análisis funcional de varios módulos de genes
se presenta en la figura 4.4. Cada grupo tiene una función bien definida, con p-­‐valores
altamente significativos, indicando que la señal biológica es clara. Dos de los grupos analizados
tienen un alto contenido de TSG correspondiendo con funciones muy específicas:
"espermatogénesis" y "complemento y cascada de coagulación". También se analizó un grupo
de genes con alto contenido de HKG anotado a: "maquinaria molecular del ribosoma".