[en] The present thesis is part of the knowledge areas of Bioinformatics and Computational Biology and Functional Genomics and Cancer Genomics . The fundamental objective of the Functional Genomics is to understand how the genome works as a whole by analyzing the activity of all genes and the multiple factors that regulate or influence the expression of these and other biomolecular related entities. The systematic collection of information and data from global experimental large-scale genomic technologies provides a starting point to unravel genome activity and behavior of living systems associated genome. The work of this thesis has been the development and implementation of several bioinformatics algorithms for analyzing data on human samples of cancer patients from different genomic platforms high density as well as their integration and interpretation to discover altered genes and biological processes in these diseases . Specifically used data of the major types of acute and chronic leukemia (ALL , AML, CLL , CML ) , metastatic colorectal cancer ( CRC) and primary brain tumors glioblastoma multiforme (GBM ) type . Concrete results , statements briefly, they are: (1 ) development of a classifier multiclass to differentiate pathologic subtypes based on global expression profiles ( geNetClassifier ) , (2 ) development of a method for quantitative analysis of genomic alterations in the number DNA copy (CNA ) and detection of breakpoints within the genome , applied to cancer samples , (3) development of a method for analysis of genomic alterations in integrated copy number (CN) and transcriptomic alterations of gene expression (GE ) , (4 ) development of an algorithm and a Web application to biological functional analysis based on mutual association of multiple genes and biologically derived annotation of different spaces.

[es] La presente Tesis Doctoral se enmarca en las ?reas de conocimiento de la Bioinform?tica y Biolog?a Computacional y tambi?n de la Gen?mica Funcional y Gen?mica del C?ncer. El objetivo fundamental de la Gen?mica Funcional es entender c?mo funciona el genoma en su conjunto mediante el an?lisis de la actividad de todos sus genes y de los m?ltiples factores que regulan o influyen la expresi?n de los mismos, as? como otras entidades biomoleculares relacionadas. La recolecci?n sistem?tica de informaci?n y datos procedentes de tecnolog?as gen?micas experimentales globales a gran escala proporciona un punto de partida para desvelar la actividad del genoma y el comportamiento de los sistemas vivos asociado a su genoma. En este marco tem?tico, el trabajo de esta Tesis Doctoral ha sido el desarrollo y aplicaci?n de varios algoritmos bioinform?ticos para el an?lisis de datos sobre muestras humanas de pacientes con c?ncer procedentes de diversas plataformas gen?micas de alta densidad, as? como su integraci?n e interpretaci?n para descubrir los genes y procesos biol?gicos alterados en dichas patolog?as. En concreto se han analizado datos de los tipos mayoritarios de leucemias agudas y cr?nicas (ALL, AML, CLL, CML), de c?ncer colorectal (CRC) metast?sico y de tumores cerebrales primarios de tipo glioblastoma multiforme (GBM). Los resultados concretos obtenidos, enunciados modo breve, son: (1) desarrollo de un clasificador multiclase para diferenciar subtipos patol?gicos basado en perfiles globales de expresi?n (?geNetClassifier?); (2) desarrollo de un m?todo para an?lisis cuantitativo de alteraciones gen?micas del n?mero de copias de DNA (CNA) y detecci?n de puntos de ruptura en el genoma, aplicado a muestras de c?ncer; (3) desarrollo de un m?todo para an?lisis integrado de alteraciones gen?micas en n?mero de copias (CN) y alteraciones transcript?micas de la expresi?n g?nica (GE); (4) desarrollo de un algoritmo y una aplicaci?n web para an?lisis biol?gico funcional basado en asociaci?n rec?proca m?ltiple de genes y t?rminos biol?gicos derivados de diferentes espacios de anotaci?n