Um algoritmo eficiente para o crescimento de redes sobre o grafo probabilístico completo do sistema de regulação gênica considerado

• Ano de defesa: 2009
• Autor(a) principal: Lima, Leandro de Araujo
• 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: coefficient of determination; coeficiente de determinação; crescimento de redes; informação mútua média; Mean mutual information; network growth; Probabilistic genetic networks; Redes gênicas probabilísticas
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-22012010-120624/

Sabe-se biologicamente que o nível de expressão dos genes está entre os fatores podem indicar o quanto estes estão em atividade em determinado momento. Avanços na tecnologia de microarray têm possibilitado medir os níveis de expressão de milhares de genes ao mesmo tempo. Esses dados podem ser medidos de maneira a formarem uma série temporal, que pode ser tratada estatisticamente para serem obtidas informações sobre as relações entre os genes. Já foram propostos vários modelos para tratar redes gênicas matematicamente. Esses modelos têm evoluído de forma a agregarem cada vez mais características das redes reais. Neste trabalho, será feita uma revisão de modelos discretos para redes de regulação gênica, primeiramente com as redes Booleanas, modelo determinístico, e depois as redes Booleanas probabilísticas e as redes genéticas probabilísticas, modelos que tratam o problema estocasticamente. Usando o último modelo citado, serão mostrados dois métodos para estimar o nível de predição entre os genes, coeficiente de determinação e informação mútua. Além de se estimar essas relações, foram desenvolvidas algumas técnicas para construir redes a partir de genes específicos, que são chamados sementes. Também serão apresentados dois desses métodos de crescimento de redes e, baseado neles, um terceiro método que foi desenvolvido neste trabalho. Foi criado um algoritmo que realiza o crescimento da rede mudando as sementes a cada iteração, agrupando estes genes em grupos com diferentes níveis de confiança, chamados camadas. O algoritmo também usa outros critérios para agregar novos genes à rede. Após a explanação desses métodos, será mostrado um software que, a partir de dados temporais de expressão gênica, estima as dependências entre os genes e executa o crescimento da rede em torno de genes que se deseje estudar. Também serão mostradas as melhorias feitas no programa. Ao final, serão apresentados alguns testes feitos com dados do Plasmodium falciparum, parasita causador da malária.