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Mémoire de Maîtrise
DOI
10.11606/D.95.2018.tde-31052018-172109
Document
Auteur
Nom complet
Guilherme Martins Crocetti
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Paulo, 2018
Directeur
Jury
Vencio, Ricardo Zorzetto Nicoliello (Président)
Martins Junior, David Corrêa
Nakaya, Helder Takashi Imoto
Santos, Renato Vicentini dos
Titre en portugais
Halobacterium salinarum NRC-1: rede de regulação gênica e sua análise probabilística
Mots-clés en portugais
Bioinformática
Halobacterium salinarum
Redes bayesianas
Redes de regulação gênica
Resumé en portugais
Este trabalho teve como objetivo principal modelar a Rede de Regulação Gênica do organismo modelo Halobacterium salinarum NRC-1, estabelecendo interações entre as entidades da rede por intermédio de experimentos inéditos de interação física: ChIP- *, RIP-* e dRNA-seq. Em contraponto com as abordagens clássicas de construção de redes, que estimam interações através de medições de expressão gênica, este trabalho as estabeleceu exclusivamente de interações físicas, permitindo que a estrutura final seja uma representação mais fiel ao fenômeno físico de regulação gênica, baseando-se nos fundamentos da Biologia Sistêmica. Em vista da abundância de dados públicos de expressão gênica para o organismo e do objetivo primário, um objetivo secundário foi traçado: identificar, computacionalmente, genes de fato controlados pelas interações fornecidas pela nova rede. Para isso, a estrutura estabelecida foi transformada numa Rede Bayesiana, e a identificação de genes foi efetuada através da análise de suas Tabelas de Probabilidade Condicionais. Finalmente, como os resultados obtidos para o objetivo secundário foram desfavoráveis a utilização de Redes Bayesianas, os resultados efetivos deste trabalho foram a criação de uma nova Rede de Regulação Gênica para a H. salinarum e uma análise em torno da efetividade de Redes Bayesianas neste contexto.
Titre en anglais
Halobacterium salinarum NRC-1: genetic regulatory network and it's probabilistic analysis.
Mots-clés en anglais
Bayesian networks
Genetic regulatory networks
Halobacterium salinarum NRC-1
Systems biology
Resumé en anglais
The main goal of this work was modeling the gene regulatory network of the model organism Halobacterium salinarum NRC-1, establishing new interactions between networks entities through unpublished physical interaction experiments: ChIP-*, RIP-* e dRNA-seq. Instead of using classical approaches to build network structures that estimates interactions using gene expression data, this work established them exclusively from physical interactions. Therefore, the final structure is a more reliable representation of the physical phenomenon of gene expression, built using the principles of systems biology. Considering the amount of public available gene expression data and the primary goal, another objective was proposed: a computational analysis to detect genes actually controlled by the interactions of the new network. To achieve this goal the established network was transformed in a Bayesian network, detecting genes through the analysis of their conditional probability tables. Lastly, as the results of the secondary goal went against the use of Bayesian networks, the effective results of this thesis were the creation of a new genetic regulatory network for H. salinarum and an analysis around Bayesian networks in this context.
 
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main.pdf (3.28 Mbytes)
Date de Publication
2018-12-10
 
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