Análise (espectral) de grafos/hipergrafos para comparar redes metabólicas do patógeno Trypanosoma sp.

• Processo: 20/08343-8
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Data de Início da vigência: 01 de dezembro de 2020
• Data de Término da vigência: 30 de novembro de 2023
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Matemática da Computação
• Acordo de Cooperação: Université de Lyon (UDL)
• Pesquisador responsável: André Fujita
• Beneficiário: André Fujita
• Pesquisador Responsável no exterior: Marie-France Sagot
• Instituição Parceira no exterior: Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (INRIA Rhône-Alpes), França
• Instituição Sede: Instituto de Matemática e Estatística (IME). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Pesquisadores associados: Ariel Mariano Silber ; Carlos Eduardo Ferreira ; Guilherme Oliveira Mota ; Marcel Kenji de Carli Silva ; Sinai Robins ; Yoshiharu Kohayakawa
• Assunto(s): Biologia computacional Teoria dos grafos Espectro de grafos Redes complexas Redes e vias metabólicas Tripanossomíase Trypanosoma brucei brucei Trypanosoma cruzi
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Espectro do grafo | Redes Complexas | Redes Metabólicas | teoria dos grafos | tripanossoma | Bioinformática

Resumo

O Trypanosoma é um gênero que contém duas espécies patogênicas para os seres humanos: Trypanosoma brucei e Trypanosoma cruzi. Essas duas espécies são relevantes em termos de economia, bem-estar e saúde. O metabolismo dos diferentes estágios de ambos os tripanossomatídeos patogênicos tem sido objeto de estudo não apenas por sua relevância para a economia e a saúde humana, mas também por seu interesse biológico intrínseco. Vários trabalhos relataram como as vias metabólicas centrais funcionam nesses parasitas. Além disso, baseados em análises omics, um quadro mais geral foi construído na última década. No entanto, tentativas de abordar a complexidade do metabolismo de T. cruzi e T. brucei ainda são escassas. Assim, propomos combinar algoritmos e estatísticas baseados na teoria dos grafos para responder a duas questões relevantes do parasitismo. (i) As redes metabólicas são mais complexas e interconectadas nos estágios dos insetos do que nos estágios dos mamíferos? (ii) Para cada tipo de hospedeiro (insetos ou mamíferos), as redes metabólicas desses parasitas são significativamente diferentes em termos de complexidade e conectividade entre suas sub-redes? As respostas a essas perguntas trarão informações biológicas valiosas em termos de adaptações metabólicas desses parasitas aos ambientes que eles colonizam em seus hospedeiros. Além disso, contribuirá para identificar frequentes gargalos metabólicos essenciais para propor novos alvos de medicamentos metabólicos para o tratamento das infecções que causam. (AU)

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)

GUZMAN, GROVER E. C.; STADLER, PETER F.; FUJITA, ANDRE. Efficient eigenvalue counts for tree-like networks. JOURNAL OF COMPLEX NETWORKS, v. 10, n. 5, p. 15-pg., 2022-08-23. (20/08343-8, 19/22845-9, 18/21934-5)

SANTOS, SUZANA DE SIQUEIRA; FUJITA, ANDRE; MATIAS, CATHERINE. Spectral density of random graphs: convergence properties and application in model fitting. JOURNAL OF COMPLEX NETWORKS, v. 9, n. 6, p. 27-pg., 2021-10-20. (18/21934-5, 19/22845-9, 17/12074-0, 20/08343-8, 15/21162-4)

RAMOS, TAIANE COELHO; MOURAO-MIRANDA, JANAINA; FUJITA, ANDRE. Spectral density-based clustering algorithms for complex networks. FRONTIERS IN NEUROSCIENCE, v. 17, p. 14-pg., 2023-03-30. (20/08343-8, 18/21934-5, 19/22845-9)