Métodos estatísticos para a análise de dados de cDNA microarray em um ambiente computacional integrado

• Ano de defesa: 2007
• Autor(a) principal: Esteves, Gustavo Henrique
• 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: Análise de Dados; Classificação de Grupos Gênicos; Classification of Gene Networks; Data Analysis; Microarray; Redes de Relevância; Relevance Networks
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/95/95131/tde-03062007-210232/

Análise de expressão gênica em larga escala é de fundamental importância para a biologia molecular atual pois possibilita a medida dos níveis de expressão de milhares de genes simultaneamente, o que torna viável a realização de trabalhos voltados para biologia de sistemas (systems biology). Dentre as principais técnicas experimentais disponíveis para esta finalidade, a tecnologia de microarray tem sido amplamente utilizada. Este procedimento para medida de expressão gênica é bastante complexo e os dados obtidos são freqüentemente observacionais, o que dificulta a modelagem estatística. Não existe um protocolo padrão para a geração e avaliação desses dados, sendo portanto necessário buscar procedimentos de análise que sejam adequados para cada caso. Assim, os principais métodos matemáticos e estatísticos aplicados para a análise desses dados deveriam estar disponíveis de uma forma organizada, coerente e simples em um ambiente computacional que confira robustez, confiabilidade e reprodutibilidade às análises realizadas. Uma forma de garantir estas características é através da representação (e documentação) de todos os algoritmos utilizados na forma de um grafo direcionado e acíclico que descreva todo o conjunto de transformações, ou operações, aplicadas seqüencialmente ao conjunto de dados. De acordo com esta filosofia, um ambiente foi implementado neste trabalho incorporando diversos procedimentos disponíveis na literatura atual, além de outros que foram aprimorados ou propostos nesta tese. Dentre os métodos de análise já disponíveis que foram incorporados destacam-se aqueles para a construção de agrupamentos, busca de genes diferencialmente expressos e classificadores, construção de redes de relevância e classificação funcional de grupos gênicos. Além disso, o método de construção de redes de relevância foi revisto e aprimorado e um modelo estatístico para a classificação funcional de redes de regulação gênica foi proposto e implementado. Esses dois últimos métodos surgiram a partir de problemas biológicos para os quais não existiam procedimentos de análise adequados na literatura. Finalmente, são apresentados dois conjuntos de dados que foram analisados utilizando diversas ferramentas disponíveis neste ambiente computacional.