Endometriomics: in silico data mining of omics studies in endometriosis

Abstract

Con esta tesis, se pretende contribuir a la investigación en endometriosis utilizando análisis in silico con el objetivo de ampliar el conocimiento de los mecanismos conducentes e identificar biomarcadores candidatos de la enfermedad. El Estudio I resume los principales avances en reproductómica y presenta ejemplos de análisis de datos para servir de guía en el desarrollo de análisis ómicos; en el Estudio II, una revisión sistemática de la literatura sobre la endometriosis y sus enfermedades comórbidas se presenta en conjunto con un análisis in silico, que permitió identificar posibles biomarcadores putativos de endometriosis; en el Estudio III, se evaluó el transcriptoma de la fase semi-secretora con el objetivo de identificar una alteración potencial que pudiera contribuir a la infertilidad asociada a la endometriosis, y se pudo detectar la des-regulación de importantes genes y procesos moleculares en mujeres con endometriosis.

This thesis aims to contribute to the research in endometriosis area using in silico data mining approaches with the purpose of gaining knowledge in the mechanisms leading to endometriosis and identifying putative biomarkers of the disease. Study I summarises the main advances in reproductomics and presents examples of analysis of omics data to serve as a guide in the development of omics analyses; in Study II, a systematic review of the literature on endometriosis and related comorbidities is presented together with an in silico approach, which allowed us to identify putative biomarkers of endometriosis; in Study III, the endometrial mid-secretory transcriptome in endometriosis was evaluated to identify a potential dys-regulation that could contribute to endometriosis-associated infertility. The dys-regulation of important genes and molecular processes was evidenced in women with endometriosis.