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Redes complexas de expressão gênica: síntese, identificação, análise e aplicações (2011)

  • Authors:
  • USP affiliated authors: LOPES, FABRICIO MARTINS - BIOINFORMÁTICA
  • USP Schools: BIOINFORMÁTICA
  • Subjects: BIOINFORMÁTICA
  • Agências de fomento:
  • Language: Português
  • Abstract: Os avanços na pesquisa em biologia molecular e bioquímica permitiram o desenvolvimento de técnicas capazes de extrair informações moleculares de milhares de genes simultaneamente, como DNA Microarrays, SAGE e, mais recentemente RNA-Seq, gerando um volume massivo de dados biológicos. O mapeamento dos níveis de transcrição dos genes em larga escala é motivado pela proposição de que o estado funcional de um organismo é amplamente determinado pela expressão de seus genes. No entanto, o grande desafio enfrentado é o pequeno número de amostras (experimentos) com enorme dimensionalidade (genes). Dessa forma, se faz necessário o desenvolvimento de novas técnicas computacionais e estatísticas que reduzam o erro de estimação intrínseco cometido na presença de um pequeno número de amostras com enorme dimensionalidade. Neste contexto, um foco importante de pesquisa é a modelagem e identificação de redes de regulação gênica (GRNs) a partir desses dados de expressão. O objetivo central nesta pesquisa é inferir como os genes estão regulados, trazendo conhecimento sobre as interações moleculares e atividades metabólicas de um organismo. Tal conhecimento é fundamental para muitas aplicações, tais como o tratamento de doenças, estratégias de intervenção terapêutica e criação de novas drogas, bem como para o planejamento de novos experimentos. Nessa direção, este trabalho apresenta algumas contribuições: (1) software de seleção de características; (2) nova abordagem para a geração de Redes Gênicas Artificiais (AGNs); (3) função critério baseada na entropia de Tsallis; (4) estratégias alternativas de busca para a inferência de GRNs: SFFS-MR e SFFS-BA; (5) investigação biológica das redes gênicas envolvidas na biossíntese de tiamina, usando a Arabidopsis thaliana como planta modelo.O software de seleção de características consiste de um ambiente de código livre, gráfico e multiplataforma para problemas de bioinformática, que disponibiliza alguns algoritmos de seleção de características, funções critério e ferramentas de visualização gráfica. Em particular, implementa um método de inferência de GRNs baseado em seleção de características. Embora existam vários métodos propostos na literatura para a modelagem e identificação de GRNs, ainda há um problema muito importante em aberto: como validar as redes identificadas por esses métodos computacionais? Este trabalho apresenta uma nova abordagem para validação de tais algoritmos, considerando três aspectos principais: (a) Modelo para geração de Redes Gênicas Artificiais (AGNs), baseada em modelos teóricos de redes complexas, os quais são usados para simular perfis temporais de expressão gênica; (b) Método computacional para identificação de redes gênicas a partir de dados temporais de expressão; e (c) Validação das redes identificadas por meio do modelo AGN. O desenvolvimento do modelo AGN permitiu a análise e investigação das características de métodos de inferência de GRNs, levando ao desenvolvimento de um estudo comparativo entre quatro métodos disponíveis na literatura. A avaliação dos métodos de inferência levou ao desenvolvimento de novas metodologias para essa tarefa:(a) uma função critério, baseada na entropia de Tsallis, com objetivo de inferir os inter-relacionamentos gênicos com maior precisão; (b) uma estratégia alternativa de busca para a inferência de GRNs, chamada SFFS-MR, a qual tenta explorar uma característica local das interdependências regulatórias dos genes, conhecida como predição intrinsecamente multivariada; e (c) uma estratégia de busca, interativa e flutuante, que baseia-se na topologia de redes scale-free, como uma característica global das GRNs, considerada como uma informação a priori, com objetivo de oferecer um método mais adequado para essa classe de problemas e, com isso, obter resultados com maior precisão. Também é objetivo deste trabalho aplicar a metodologia desenvolvida em dados biológicos, em particular na identificação de GRNs relacionadas a funções específicas de Arabidopsis thaliana. Os resultados experimentais, obtidos a partir da aplicação das metodologias propostas, mostraram que os respectivos ganhos de desempenho foram significativos e adequados para os problemas a que foram propostos.
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 21.02.2011
  • Acesso online ao documento

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    • ABNT

      LOPES, Fabrício Martins; CÉSAR JÚNIOR, Roberto Marcondes. Redes complexas de expressão gênica: síntese, identificação, análise e aplicações. 2011.Universidade de São Paulo, São Paulo, 2011. Disponível em: < http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/95/95131/tde-27072011-105810/ >.
    • APA

      Lopes, F. M., & César Júnior, R. M. (2011). Redes complexas de expressão gênica: síntese, identificação, análise e aplicações. Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/95/95131/tde-27072011-105810/
    • NLM

      Lopes FM, César Júnior RM. Redes complexas de expressão gênica: síntese, identificação, análise e aplicações [Internet]. 2011 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/95/95131/tde-27072011-105810/
    • Vancouver

      Lopes FM, César Júnior RM. Redes complexas de expressão gênica: síntese, identificação, análise e aplicações [Internet]. 2011 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/95/95131/tde-27072011-105810/

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