Biologia computacional aplicada para a análise de dados em larga escala

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2013
Autor(a) principal: Oliveira, Daniele Yumi Sunaga de
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/41/41131/tde-28082013-094721/
Resumo: A enorme quantidade de dados que vem sendo gerada por tecnologias modernas de biologia representam um grande desafio para áreas como a bioinformática. Há uma série de programas disponíveis para a análise destes dados, mas que nem sempre são compreendidos o suficiente para serem corretamente aplicados, ou ainda, há problemas que requerem o desenvolvimento de novas soluções. Neste trabalho, nós apresentamos a análise de dados de duas das principais fontes de dados em larga escala: microarrays e sequenciamento. Na primeira, avaliamos se a estatística do método Rank Products (RP) é adequada para a identificação de genes diferencialmente expressos em estudos de doenças complexas, cujo uma das características é a heterogeneidade genética entre indivíduos com o mesmo fenótipo. Na segunda, desenvolvemos uma ferramenta chamada hunT para buscar por genes alvos do fator de transcrição T - um importante marcador de mesoderma com papel chave no desenvolvimento de vertebrados -, através da identificação de sítios de ligação para o T em suas sequências reguladoras. O desempenho do RP foi testado usando dados simulados e dados reais de um estudo de fissura lábio-palatina não-sindrômica, de autismo e também de um estudo que avalia o efeito da privação do sono em humanos. Nossos resultados mostraram que o RP é uma solução eficiente para detectar genes consistentemente desregulados em somente um subgrupo de pacientes, que esta habilidade é mantida com poucas amostras, mas que o seu desempenho é prejudicado quando são analisados poucos genes. Obtivemos fortes evidências biológicas da eficiência do método nos estudos com dados reais através da identificação de genes e vias previamente associados às doenças e da validação de novos genes candidatos através da técnica de PCR quantitativo em tempo real. Já o programa hunT identificou 4.602 genes de camundongo com o sítio de ligação para o domínio do T, sendo alguns deles já demonstrados experimentalmente. Identificamos 32 destes genes com expressão alterada em um estudo onde avaliamos o transcriptoma da diferenciação in vitro de células tronco embrionárias de camundongo para mesoderma, sugerindo a participação destes genes neste processo sendo regulados pelo T