Desenvolvimento de uma ferramenta computacional para análise de co-expressão gênica e sua aplicação na biologia de sistemas

• Ano de defesa: 2019
• Autor(a) principal: Russo, Pedro de Sa Tavares
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Análises modulares; Banco de dados; Coexpression modules; Databases; Gene networks; Modular analysis; Módulos de co-expressão; Redes gênicas; Transcriptômica; Transcriptomics
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/95/95131/tde-21052019-221106/

A Biologia de Sistemas proporciona um olhar holístico sobre os processos biológicos, integrando os diversos componentes intracelulares através de redes altamente complexas. Em particular, redes de co-expressão tem permitido nos últimos anos uma compreensão cada vez maior dos sistemas biológicos e dos mecanismos moleculares que os regem. Por outro lado, as ferramentas matemáticas e estatísticas já desenvolvidas para a análise destas redes e sistemas são, em geral, densas e pouco familiares para profissionais das áreas biológicas e da saúde. Portanto, a fim de possibilitar uma análise ao mesmo tempo relevante e facilitada, nosso grupo criou a ferramenta CEMiTool, que tem por objetivo identificar módulos de coexpressão de genes de modo automático, de maneira fácil e intuitiva para usuários com pouca ou nenhuma experiência com linguagens de programação. A fim de demonstrar a facilidade de uso da ferramenta, aplicamos o CEMiTool a mais de 1000 estudos de transcriptômica, cujos resultados foram utilizados para a confecção de um banco de dados, permitindo a integração de informações entre estudos. Além disso, para facilitar ainda mais o acesso a este tipo de análises, foi criada uma versão online da ferramenta, denominada webCEMiTool, que permite realizar as análises no navegador. Finalmente, criou-se também a ferramenta annotator, permitindo a definição automática de grupos de amostras de estudos de transcriptômica a partir do agrupamento de cadeias de caracteres presentes em dados de anotação. Todo o código está livremente disponível à comunidade.