Análise de agrupamento de dados de expressão gênica e sua aplicação para o entendimento da relação entre progesterona e diabetes gestacional

• Ano de defesa: 2022
• Autor(a) principal: Santos, Lara Marinelli Dativo dos
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Benchmark; Microarrays; Agrupamento; Análise de enriquecimento funcional; Clustering; Dados de expressão gênica; Functional enrichment analysis; Gene expression data
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-20122022-113123/

Devido ao crescente uso farmacológico de progestógenos ao longo da gravidez para a prevenção do parto prematuro, a relação entre esses hormônios e o diabetes gestacional requer atenção. A morte de células beta-pancreáticas está associada aos diabetes tipo I e tipo II, mas ainda precisa ser melhor compreendida no contexto do diabetes gestacional. Para investigar este problema, experimentos de microarray foram conduzidos com células da linhagem RINm5F submetidas à progesterona em três doses (0,1 M, 1 M e 100 M) e dois tempos (6h e 24h). A análise de agrupamento em dados de expressão gênica é amplamente utilizada para auxiliar no entendimento da função dos genes e tem sido consistentemente aplicada na literatura. No entanto, diante da variedade de técnicas de agrupamento existentes, a escolha daquela mais adequada a determinado problema torna-se um desafio. O estudo desenvolvido por Saelens, Cannoodt e Saeys, em 2018, buscou preencher tal lacuna avaliando, segundo índices de validação externa e com base em módulos conhecidos, vários métodos de agrupamento e propondo uma metodologia para a realização de estudos comparativos que envolvam detecção de módulos em dados de expressão gênica. No entanto, em cenários do mundo real, o pesquisador muitas vezes só tem à sua disposição os índices de validação internos, não dispondo de módulos conhecidos a respeito dos genes, como no caso do presente trabalho. Desta forma, para proceder com a análise de agrupamento dos dados das células beta-pancreáticas submetidas à progesterona, fez-se necessário estender o estudo mencionado para incluir índices de avaliação internos, de modo a selecionar a técnica e os parâmetros adequados ao problema. Ao fim dos experimentos, foram selecionados para a análise de enriquecimento funcional os resultados de agrupamento de acordo com as pontuações baseadas nos índices de validação externos e internos. Do ponto de vista da compreensão do problema, o resultado mais significativo foi aquele obtido por meio de índices internos, revelando que o gene TXNIP é relevante para a compreensão do diabetes gestacional