Número de repetições na identificação de genes diferencialmente expressos em experimentos de RNA-Seq

• Ano de defesa: 2015
• Autor(a) principal: Amaral, Regiane Teodoro do
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Viçosa
• Palavras-chave em Português: Estatística aplicada; Biometria; Biologia molecular - Métodos estatísticos; Transcriptoma; Regulação de expressão gênica; Ciências Agrárias
• Link de acesso: http://www.locus.ufv.br/handle/123456789/7178

Um dos principais desafios da biologia molecular é medir e avaliar os perfis de expressão gênica em diferentes tecidos biológicos com o objetivo de entender os mecanismos de transformação molecular. O método RNA-Seq usa transcriptoma a partir de tecnologias de sequenciamentos de nova geração (SNG), utilizados para sequenciar cDNA que é derivado de uma amostra de RNA, e, assim, produzir milhões de sequenciamentos de leitura. Porém, apesar do custo dessas tecnologias vir diminuindo, é comum realizar experimentos com pouca ou nenhuma repetição. Assim, torna-se necessária a descoberta e o aprimoramento de metodologias estatísticas eficientes para a otimização das análises de dados gerados em plataformas de sequenciamento de genomas. O objetivo geral desse trabalho consistiu na comparação de metodologias estatísticas a fim de estudar o padrão de expressão gênica relacionado à quantificação desses genes conforme determinadas condições/tratamentos, em experimentos de RNA-Seq. Para a realização das análises utilizou-se um conjunto de dados simulados através do pacote TCC do R, com diferentes cenários, para comparar os métodos estatísticos DESeq e baySeq. Foram exploradas tecnologias de RNA-Seq do perfil de expressão gênica de um banco de dados contendo 1000 genes em duas condições, nos cenários com cinco repetições, três repetições, 2 repetições e sem repetição. Em um primeiro momento, tais dados foram analisados pelos dois métodos separadamente, comparando-se o efeito do número de repetições dentro de cada um. Em seguida, foi realizada a comparação entre os métodos, levando em conta também o número de repetições em cada cenário. De acordo com os resultados gerados nas análises não podemos afirmar que um método, entre os avaliados, é ótimo em todas as circunstâncias, pois o método de escolha para uma situação em particular depende das condições experimentais. No entanto, sob as condições utilizadas no desenvolver do experimento, o método abordado pelo baySeq foi o que apresentou um bom desempenho, nas combinações ocorridas entre os métodos e os tipos de genes analisados, ou seja, esse foi o método que obteve uma maior capacidade de identificação dos genes diferencialmente expressos.