Study of the distribution and behaviour of the "0" values in large omic data arrays

Existen evidencias de que muchas enfermedades no están determinadas sólo por alteraciones genéticas. Un claro ejemplo es el cáncer que engloba muchas enfermedades producidas por la interacción de factores genéticos y no genéticos durante toda la vida. Entre los factores no-genéticos se encuentran la forma en que los seres humanos viven e interactúan con el medio ambiente y el microbioma; ambas exposiciones pueden ser caracterizadas con datos ómicos. Las tecnologías ómicas representan una reciente área de estudio que engloba diversas disciplinas biológicas. Las tecnologías aplicadas a las ómicas permiten estudiar, a nivel molecular los diferentes elementos que componen los sistemas biológicos. Hoy en día, el foco se encuentra en una nueva área: la microbioma, puesto que se han encontrado diversas asociaciones entre ciertos microorganismos y enfermedades. El reto principal en el análisis de datos de microbioma es el escaso número en los datos de conteo de microbioma, los cuales son de gran dimensión y contienen una gran proporción de ceros. En este proyecto se pretende mostrar diferentes alternativas para el análisis de datos de conteo que se caracterizan por una clara sobre dispersión y exceso de ceros. Aplicando modelos de regresión como los modelos de inflación de cero o los modelos Hurdle pude establecer qué tipo de ceros se encuentran en la base de datos. Estos modelos y sus correspondientes distribuciones están sometidos a diferentes criterios de selección con el objetivo de establecer cuál es el modelo que mejor se ajuste a los datos en función del porcentaje de ceros que presente. Ello me ha permitido definir relaciones entre diferentes microorganismos y expresiones genéticas, estadios tumorales, subtipos inmunes, género, IMC, ..

Flujos de trabajo sistemáticos para el diseño y análisis computacional de microarrays de proteínas

Trabajo de fin de Grado. Grado en Estadística. Curso académico 2019-2020[ES]La tecnología del microarray representa una nueva herramienta para abordar estudios biológicos de alto rendimiento, al analizarse cantidades masivas de datos (donde se deben de ajustar las fuentes de variabilidad, con el fin de identificar las principales proteínas involucradas entre las muchas otras que forman la base de datos inicial), la estadística es una herramienta crucial. El tipo de microarray utilizado fueron: microarrays planos de proteínas printados con anticuerpos, los cuales se sometieron a un flujo de trabajo sistemático para obtener listas definitivas de cada una de las muestras. Con técnicas estadísticas, se puede determinar qué muestras son más similares, cómo se agrupan las proteínas y diferentes formas de visualizar los datos. Finalmente, con herramientas bioinformáticas, se obtienen las vías de señalización, la patología donde están involucradas y su ubicación celula

Treatment with tocilizumab or corticosteroids for COVID-19 patients with hyperinflammatory state: a multicentre cohort study (SAM-COVID-19)

Objectives: The objective of this study was to estimate the association between tocilizumab or corticosteroids and the risk of intubation or death in patients with coronavirus disease 19 (COVID-19) with a hyperinflammatory state according to clinical and laboratory parameters. Methods: A cohort study was performed in 60 Spanish hospitals including 778 patients with COVID-19 and clinical and laboratory data indicative of a hyperinflammatory state. Treatment was mainly with tocilizumab, an intermediate-high dose of corticosteroids (IHDC), a pulse dose of corticosteroids (PDC), combination therapy, or no treatment. Primary outcome was intubation or death; follow-up was 21 days. Propensity score-adjusted estimations using Cox regression (logistic regression if needed) were calculated. Propensity scores were used as confounders, matching variables and for the inverse probability of treatment weights (IPTWs). Results: In all, 88, 117, 78 and 151 patients treated with tocilizumab, IHDC, PDC, and combination therapy, respectively, were compared with 344 untreated patients. The primary endpoint occurred in 10 (11.4%), 27 (23.1%), 12 (15.4%), 40 (25.6%) and 69 (21.1%), respectively. The IPTW-based hazard ratios (odds ratio for combination therapy) for the primary endpoint were 0.32 (95%CI 0.22-0.47; p < 0.001) for tocilizumab, 0.82 (0.71-1.30; p 0.82) for IHDC, 0.61 (0.43-0.86; p 0.006) for PDC, and 1.17 (0.86-1.58; p 0.30) for combination therapy. Other applications of the propensity score provided similar results, but were not significant for PDC. Tocilizumab was also associated with lower hazard of death alone in IPTW analysis (0.07; 0.02-0.17; p < 0.001). Conclusions: Tocilizumab might be useful in COVID-19 patients with a hyperinflammatory state and should be prioritized for randomized trials in this situatio