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Histórias metabólicas a partir de dados de transcriptômica

Processo: 17/05986-2
Modalidade de apoio:Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Pós-Doutorado
Data de Início da vigência: 27 de junho de 2017
Data de Término da vigência: 26 de junho de 2018
Área de conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
Pesquisador responsável:Roberto Marcondes Cesar Junior
Beneficiário:Ricardo Luiz de Andrade Abrantes
Supervisor: Marie-France Sagot
Instituição Sede: Instituto de Matemática e Estatística (IME). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
Instituição Anfitriã: Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (INRIA Rhône-Alpes), França  
Vinculado à bolsa:15/13430-9 - Enumerando histórias metabólicas multidimensionais: modelos e métodos, BP.PD
Assunto(s):Transcriptômica   Agrupamento de dados   Metabolômica   Biologia computacional
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Clustering | Metabolomica | otimização | Problemas de enumeração | Redes Metabólicas | Transcriptômica | Bioinformática

Resumo

Este é um projeto de pesquisa para solicitação da bolsa estágio de pesquisa no exterior (BEPE) - pós-doutorado, a ser realizada no INRIA, em Lyon, França.O trabalho consiste em redefinir formalmente o conceito de histórias metabólicas considerando dados de transcriptômica e metabolômica conjuntamente e de desenvolver um método que seja capaz de enumerar histórias metabólicas a partir de desses dois tipos de dados.Uma história metabólica é originalmente definida considerando-se dados de metabolômica, ou seja, medidas das variações de determinados compostos produzidos por um organismo entre duas situações experimentais distintas.Essencialmente, uma história metabólica é um conjunto de reações pelas quais podemos ter um fluxo de matéria que explique a variação dos compostos medidos.Desejamos redefinir este conceito no contexto de dados de transcriptômica, ou seja, dados que quantificam a presença de moléculas de RNA mensageiro que estão expressas em um determinado momento em uma célula ou em uma população de células.Temos o interesse de estudar, do ponto de vista teórico, a complexidade de enumerar histórias segundo essa nova definição. Do ponto de vista prático, desejamos também desenvolver um método computacional suficientemente robusto para a enumeração de tais estruturas e de desenvolver un pipeline para a análise das histórias geradas. Esse pipeline será baseado na transformação dos dados gerados em vetores de característica e no agrupamento dos mesmos, através de métodos de clustering, em grupos para simplificar sua vizualização e análise. (AU)

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Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
PUSA, TANELI; FERRARINI, MARIANA GALVAO; ANDRADE, RICARDO; MARY, ARNAUD; MARCHETTI-SPACCAMELA, ALBERTO; STOUGIE, LEEN; SAGOT, MARIE-FRANCE. MOOMIN - Mathematical explOration of 'Omics data on a MetabolIc Network. Bioinformatics, v. 36, n. 2, p. 10-pg., . (17/05986-2, 15/13430-9)
PUSA, TANELI; FERRARINI, MARIANA GALVAO; ANDRADE, RICARDO; MARY, ARNAUD; MARCHETTI-SPACCAMELA, ALBERTO; STOUGIE, LEEN; SAGOT, MARIE-FRANCE. MOOMIN - Mathematical explOration of `Omics data on a MetabolIc Network. Bioinformatics, v. 36, n. 2, p. 514-523, . (15/13430-9, 17/05986-2)
ANDRADE, RICARDO; DOOSTMOHAMMADI, MAHDI; SANTOS, JOAO L.; SAGOT, MARIE-FRANCE; MIRA, NUNO P.; VINGA, SUSANA. MOMO - multi-objective metabolic mixed integer optimization: application to yeast strain engineering. BMC Bioinformatics, v. 21, n. 1, . (17/05986-2)