dor_id: 5041170

506.#.#.a: Público

590.#.#.d: No es revisada por pares

510.0.#.a: Latindex-Directorio; PERIÓDICA; SIC CONACULTA; IRESIE; CATMEX; Latinrev

561.#.#.u: https://www.tic.unam.mx/

650.#.4.x: Multidisciplina

336.#.#.b: article

336.#.#.3: Artículo de Divulgación

336.#.#.a: Artículo

351.#.#.6: https://www.ru.tic.unam.mx/handle/123456789/7

351.#.#.b: Revista Digital Universitaria

351.#.#.a: Tecnologías de la información y comunicación

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270.1.#.p: rutic@unam.mx

590.#.#.c: DSpace

270.#.#.d: MX

270.1.#.d: México

590.#.#.b: Universitario

883.#.#.u: http://www.ru.tic.unam.mx/

883.#.#.a: Repositorio de la Dirección General de Cómputo y de Tecnologías de Información y Comunicación "RU-TIC"

590.#.#.a: Administración Central

883.#.#.1: https://www.tic.unam.mx/

883.#.#.q: Dirección General de Cómputo y de Tecnologías de Información y Comunicación, UNAM

850.#.#.a: Universidad Nacional Autónoma de México

856.4.0.u: https://ru.tic.unam.mx/bitstream/123456789/2226/1/art44_2014.pdf

100.1.#.a: Orozco Orozco, Lorena Sofia; Martinez Hernandez, Angelica Graciela; Barajas Olmos, Francisco Martín

100.1.#.0: Orozco Orozco, Lorena Sofia: cvu:11681; Martinez Hernandez, Angelica Graciela: cvu:79442; Barajas Olmos, Francisco Martín: cvu:420741

524.#.#.a: Orozco Orozco, Lorena Sofia et al. (2014). Genómica de las enfermedades metabólicas. Coordinación de Universidad Abierta, Innovación Educativa y Educación a Distancia, UNAM; Dirección General de Cómputo y de Tecnologías de Información y Comunicación, UNAM. Recuperado de https://repositorio.unam.mx/contenidos/5041170

245.1.0.a: Genómica de las enfermedades metabólicas

502.#.#.c: Universidad Nacional Autónoma de México

561.1.#.a: Dirección General de Cómputo y de Tecnologías de Información y Comunicación, UNAM

264.#.0.c: 2014

264.#.1.c: 2014-06-01

307.#.#.a: 2018-06-28T05:26:24Z

653.#.#.a: Metabolismo -- Trastornos; Enfermedades metabólicas; Enfermedades crónicas-degenerativas; Obesidad; Diabetes; Síndrome metabólico; Metabolic diseases; Metabolic syndrome; Obesity; Hypertension; Polymorphism; Genomic

506.1.#.a: La titularidad de los derechos patrimoniales de esta obra pertenece a la Universidad Nacional Autónoma de México. Su uso se rige por una licencia Creative Commons BY-NC-SA 4.0 Internacional, https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/legalcode.es, fecha de asignación de la licencia 2018-06-28, para un uso diferente consultar al responsable jurídico del repositorio por medio del correo electrónico rutic@unam.mx

884.#.#.k: http://ru.tic.unam.mx/handle/123456789/2226

001.#.#.#: oai:ru.tic.unam.mx:123456789/2226

041.#.7.h: spa

520.3.#.a: Las enfermedades metabólicas (EMet) son un problema de salud pública y México es uno de los países con prevalencia más elevada. En los últimos años se han identificado varios polimorfismos asociados al riesgo para desarrollar EMet. El conocimiento de la base genética de la enfermedad está evolucionando gracias a los avances tecnológicos y a la capacidad de reunir grandes colecciones de pacientes. Idealmente, en un futuro se incluirán en el algoritmo pronóstico del “riesgo de EMet” marcadores genéticos que incidan en la estratificación del paciente con EMet, predicción de la gravedad de las manifestaciones clínicas y definición de la terapia para cada uno de los pacientes. Actualmente se están identificando polimorfismos que son muy frecuentes en población de origen amerindio, como la variante R230C del gen ABCA1 y un haplotipo en el gen SLC16A11, fuertemente asociados con bajos niveles de colesterol HDL, obesidad y diabetes mellitus tipo 2. La medicina personalizada seguirá mejorando a medida que la lista de marcadores y la identificación de interacciones gen-gen aumenten. Por todo lo anterior, es evidente la imperiosa necesidad de entender cómo estos polimorfismos cambian la biología molecular y celular del metabolismo y predisponen al desarrollo de las diferentes EMet. Metabolic diseases are a major public health and Mexico is one of the countries with the highest prevalence. Recently, have been identified several polymorphisms associated with risk for developing metabolic disorders. Knowledge of the genetic basis of the disease is improving due to technological advances and the ability to raise large collections of patients. It is possible that soon a "metabolic disorders risk" prognostic algorithm will include genetic markers for patient stratification, prediction of disease manifestations and definition of targeted therapy. Currently are being identified polymorphisms that are much more common in individuals with Native American ancestry than in other populations, such as R230C variant in the ABCA1 gene and a haplotype in the SLC16A11 gene, strongly associated with low levels of HDL cholesterol, obesity, and type 2 diabetes. Personalized medicine will continue to improve as the list of number of markers and identification of gene-gene and gene-environment interactions increase. It is clear the urgent need to understand how these polymorphisms change the molecular and cell biology of the metabolism pathways that predispose to the development of the different metabolic diseases.

500.#.#.a: Tema del mes.

773.1.#.t: Revista Digital Universitaria

773.1.#.o: https://www.revista.unam.mx/

046.#.#.j: 2018-06-28T05:26:24Z

310.#.#.a: Bimestral

300.#.#.a: 3.3 MB; 1.35 MB

264.#.1.b: Coordinación de Universidad Abierta, Innovación Educativa y Educación a Distancia, UNAM; Dirección General de Cómputo y de Tecnologías de Información y Comunicación, UNAM

900.#.#.a: http://www.revista.unam.mx/vol.15/num6/art44/art44.pdf

900.#.#.c: Revista Digital Universitaria (1607 - 6079). Vol. 15, No. 6 (2014) -- http://www.revista.unam.mx/index_jun14.html

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245.1.0.b: Genomic of metabolic diseases

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No entro en nada

No entro en nada 2