Transcriptograma em duas dimensões

• Ano de defesa: 2013
• Autor(a) principal: Perrone, Gabriel Cury
• Orientador(a): Almeida, Rita Maria Cunha de
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Metabolismo celular; Expressão gênica; Redes; Método de Monte Carlo; Biofísica; Transcriptograma
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/78437

O conhecimento sobre o Genoma está crescendo rapidamente, assim como a quantidade de técnicas de medida da expressão gênica. É sabido que decodificar o DNA não é suficiente para entender o metabolismo celular e suas alterações, para isso, precisamos entender a expressão dos genes. Existem técnicas de medida de expressão de genoma completo, mas estas possuem ruído muito elevado, dificultando a análise dos seus resultados. Devido a isto, foram desenvolvidas técnicas para analisar estes resultados e aumentar a razão sinal-ruído; entre estas, temos o Transcriptograma. O Transcriptograma é dividido em duas etapas: o ordenamento de redes e o cálculo de médias. O ordenamento é feito por minimização de função custo, trata o Proteoma como uma rede simples e a ordena em uma lista utilizando o método de Monte Carlo para aproximar proteínas associadas. A partir da rede ordenada é possível analisar as propriedades desta, como a sua distribuição de módulos e de processos biológicos, e calcular o Transcriptograma através do cálculo das médias dos valores de expressão das proteínas dentro de uma vizinhança. Este método reduz o ruído das medidas de expressão gênica e possibilita a análise de performance celular, descrevendo o estado das células no momento da medida. Nesta dissertação, aprimoramos o método original de ordenamento alterando profundamente seu algoritmo. As modificações efetuadas reduziram em mais de mil vezes o tempo de execução do programa. As alterações obtidas abriram a possibilidade de ordenar a rede em uma dimensão qualquer, então produzimos um novo programa para obter o ordenamento da rede de proteínas em duas dimensões. Analisamos os novos resultados observando a distribuição dos módulos e de funções biológicas. A generalização do transcriptograma para duas dimensões mostra resultados melhores que os obtidos a partir do ordenamento em uma lista. Também propomos um método de seleção de amostras em duas classes e o aplicamos ao diagnóstico de Psoríase. Esse método separou claramente as amostras saudáveis das doentes. Com a rede ordenada,é possível analisar as regiões que mostram alterações no Transcriptograma e observar quais funções biológicas estão alteradas, obtendo mais informações sobre o estado celular e possibilitando a descoberta de novos alvos para fármacos.