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Integração de dados na biologia sistêmica: caracterização de fenômenos biológicos a partir de informações estruturais e funcionais

Processo: 10/52138-8
Linha de fomento:Auxílio à Pesquisa - Regular
Vigência: 01 de abril de 2011 - 30 de setembro de 2013
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Convênio/Acordo: Microsoft Research
Pesquisador responsável:Ronaldo Fumio Hashimoto
Beneficiário:Ronaldo Fumio Hashimoto
Instituição-sede: Instituto de Matemática e Estatística (IME). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
Assunto(s):Reconhecimento de padrões  Biologia sistêmica  Redes complexas  Regulação da expressão gênica  Fenômenos biológicos 
Publicação FAPESP:http://media.fapesp.br/bv/uploads/pdfs/World...Impact_15_36_37.pdf

Resumo

Um problema importante na pesquisa em bioinformática é a inferência de redes de regulação gênica (GRNs) a partir de seus perfis de expressão. Em geral, as principais limitações encontradas estão relacionadas ao pequeno número de amostras disponíveis com alta dimensionalidade e ao ruído intrínseco das medidas de expressão. Em face a essas limitações, se torna evidente a necessidade do desenvolvimento de métodos alternativos para recuperar as redes gênicas de forma mais adequada e com mais precisão. Nesse contexto, este projeto de pesquisa aborda essa questão propondo a integração de dados biológicos provenientes de diversas naturezas. Mais especificamente, é proposto neste projeto a formalização e desenvolvimento de metodologias para integração dessa variedade de dados biológicos disponíveis e a utilização desses dados integrados para a inferência de GRNs. A primeira etapa concentra-se na integração de informações de anotação gênica, proteoma, metaboloma, transcriptoma, estrutura e dinâmica das redes, dentre outras informações biológicas conhecidas. Em seguida, com base nas informações biológicas, desenvolver um modelo matemático para geração de um vetor de características que represente a sumarização desses dados. Outra fonte de informação a ser considerada é a estrutura topológica das redes biológicas conhecidas, as quais a princípio serão caracterizadas utilizando-se as medidas vindas da teoria de redes complexas. O escopo deste projeto está diretamente relacionado com um dos cinco grandes desafios identificados pela Sociedade Brasileira de Computação: modelagem computacional de sistemas complexos. (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)
SIMOES, SERGIO N.; MARTINS, JR., DAVID C.; PEREIRA, CARLOS A. B.; HASHIMOTO, RONALDO F.; BRENTANI, HELENA. NERI: network-medicine based integrative approach for disease gene prioritization by relative importance. BMC Bioinformatics, v. 16, n. 19 DEC 16 2015. Citações Web of Science: 6.
SWARNKAR, TRIPTI; SIMOES, SERGIO NERY; ANURA, ANJI; BRENTANI, HELENA; CHATTERJEE, JYOTIRMOY; HASHIMOTO, RONALDO FUMIO; MARTINS, DAVID CORREA; MITRA, PABITRA. Identifying dense subgraphs in protein-protein interaction network for gene selection from microarray data. NETWORK MODELING AND ANALYSIS IN HEALTH INFORMATICS AND BIOINFORMATICS, v. 4, n. 1 DEC 2015. Citações Web of Science: 1.
LOPES, FABRICIO M.; RAY, SHUBHRA SANKAR; HASHIMOTO, RONALDO F.; CESAR, JR., ROBERTO M. Entropic Biological Score: a cell cycle investigation for GRNs inference. Gene, v. 541, n. 2, p. 129-137, MAY 15 2014. Citações Web of Science: 14.

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