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Archivio digitale delle tesi discusse presso l'Università di Pisa

Tesi etd-10072014-081516


Tipo di tesi
Tesi di laurea specialistica LC5
Autore
CARRIERI, FILIPPO JODI
URN
etd-10072014-081516
Titolo
Analisi di espressione genica in leucociti di bufale trattate con somatotropina bovina ricombinante: ricerca di biomarcatori.
Dipartimento
SCIENZE VETERINARIE
Corso di studi
MEDICINA VETERINARIA
Relatori
relatore Dott. Castigliego, Lorenzo
correlatore Prof.ssa Guidi, Alessandra
controrelatore Prof.ssa Gianfaldoni, Daniela
Parole chiave
  • trattamenti anabolizzanti illeciti
  • somatotropina bovina ricombinante
  • biomarcatori
  • analisi espressione genica
Data inizio appello
24/10/2014
Consultabilità
Completa
Riassunto
La Somatotropina bovina ricombinante (rbST) è un ormone proteico di sintesi
prodotto da alcune grandi multinazionali farmaceutiche e commercializzato in
ambito zootecnico allo scopo di incrementare la resa lattea degli animali in
produzione. Sebbene in alcune parti del mondo il suo utilizzo sia stato
autorizzato, l’Unione Europea ne ha bandito il commercio e l’impiego all’
interno dei suoi stati membri (Decisione del Consiglio 1999/879/CE). Il recente
ritrovamento di farmaci iniettabili a lento rilascio a base di rbST in alcuni
allevamenti di bufale italiani ha ulteriormente confermato la necessità di
disporre di strumenti analitici in grado di svelare eventuali trattamenti
illeciti. Ad oggi, non esistono test di screening validati con questo
proposito. Questo lavoro di tesi si inserisce in un progetto che si propone di
analizzare la variazione dell’espressione genica in leucociti di bufale alle
quali è stata somministrata rbST, con lo scopo di ricercare biomarcatori come
indice del trattamento ormonale. L’RNA estratto dalle cellule bianche di 8
animali trattati e 8 controlli, in 6 momenti di campionamento, all’interno di 3
cicli di somministrazione bisettimanale del farmaco a lento rilascio a base di
rbST, è stato analizzato mediante microarray, al fine di selezionare i geni
differenzialmente espressi in un contesto di circa 44.000 geni totali. In un
secondo momento l’analisi è stata approfondita tramite Real Time PCR. I
risultati sono stati sottoposti ad analisi discriminante lineare, allo scopo
di individuare le variabili (geni) con maggior potere discriminante,
utilizzate, a loro volta, per elaborare un sistema lineare classificante. La
percentuale di falsi negativi ottenuta è stata circa 6.5%.
Anche se la Decisione 2002/657/CE prevede che un test di screening debba
essere caratterizzato da un tasso di falsi negativi inferiore al 5%, il test
oggetto di questo studio potrebbe essere ulteriormente perfezionato aumentando
la popolazione statistica e selezionando algoritmi che privilegino la
sensibilità rispetto alla specificità.

The recombinant bovine somatotropin (rbST) is a synthetic peptide hormone
produced and commercialized by several large international pharmaceutical
companies in order to increase milk yield in livestock.
Although its use has been authorized in some countries worldwide, the European
Union has banned its trade and use within its member States (Council Decision
1999/879 / EC). However, the use in some Italian buffaloes herds of slow-
release injectable drugs containing rbST has been recently discovered, further
confirming the need for analytical tools capable of revealing any illegal
treatment.
To date, no validated screening tests exist. This thesis is part of a project
that aims to analyze the variation of gene expression in leukocytes of
buffaloes treated with rbST, in order to seek hormonal treatment biomarkers.
RNA extracted from white cells of 8 treated animals and 8 controls, in 6
sampling times, within 3 cycles of biweekly administration of the rbST slow-
release drug, was analyzed by microarray, in order to select differentially
expressed genes out of a total of about 44,000 genes. In a second phase, the
analysis was refined by Real Time PCR. The results were submitted to linear
discriminant analysis, in order to identify the variables with the greatest
discriminating power. The identified variables were then used to develop a
linear system for classification. A percentage of false negatives of
approximately 6.5% was obtained.
The classifying algorithm may be further improved to reach a false negative
rate of less than 5% as required by the decision 2002/657/EC. This could be
done by increasing the statistical population and by selecting algorithms that
favor sensitivity rather than specificity.
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