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Desenvolvimento de técnicas estatístico-computacionais para construir, modelar e analisar redes biológicas envolvidas em doenças humanas

Processo: 14/09576-5
Linha de fomento:Auxílio à Pesquisa - Regular
Vigência: 01 de julho de 2014 - 30 de setembro de 2016
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Matemática da Computação
Pesquisador responsável:André Fujita
Beneficiário:André Fujita
Instituição-sede: Instituto de Matemática e Estatística (IME). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
Pesq. associados:Alexandre Galvão Patriota ; Daniel Yasumasa Takahashi ; João Ricardo Sato ; Katlin Brauer Massirer ; Mário Henrique Bengtson
Assunto(s):Estatística computacional  Análise estatística de dados  Modelagem de dados  Biologia molecular 

Resumo

O entendimento dos mecanismos geradores das diversas doenças que acometem a humanidade é um dos grandes objetivos das ciências biológicas. Apesar de todos os esforços, o enorme número de fatores heterogêneos que influenciam na gênese de uma doença torna essa tarefa muito árdua. Um dos desafios para o entendimento das doenças está no desenvolvimento de metodologias computacionais para a análise estatística e manipulação de dados gerados em larga escala. Isso se deve principalmente a grande quantidade, heterogeneidade, multidimensionalidade e presença de ruído intrínseco nos dados biológicos. Neste contexto, este projeto de pesquisa tem como objetivo principal o desenvolvimento de técnicas estatístico-computacionais para inferência dos fenômenos que emergem das interações entre os diferentes componentes biológicos envolvidos numa doença. Em outras palavras, desenvolveremos métodos estatísticos formais para grafos (teste de hipóteses, seleção de modelos, estimador de parâmetros) a fim de comparar redes neurais obtidas da modelagem de dados de ressonância magnética funcional, e estrutural e integrar dados de genômica, transcriptoma e fenótipo em câncer. Isso permitirá modelar, integrar e analisar dados biológicos obtidos em diversas colaborações entre nosso grupo e laboratórios de biologia/medicina (Lab. de Regulação de RNAs e micro RNAs em Doenças (Profa. Massirer) e Lab. de Biologia Molecular (Prof. Bengtson), ambos da UNICAMP; dados de ressonância magnética dos grupos do Prof. Sato da UFABC e Dr. Takahashi da Universidade de Princeton) além também de implantar uma linha de pesquisa inédita (análise estatística formal em grafos) tanto no mundo como também no Dept. de Ciência da Computação do IME-USP. Com isso, esperamos auxiliar biomédicos a elucidar os mecanismos biológicos envolvidos em diversas doenças estudadas neste projeto (câncer, doenças cardiovasculares, diabetes e distúrbios do cérebro). (AU)

Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre o auxílio:
Método identifica regiões cerebrais relacionadas com o déficit de atenção 

Publicações científicas (7)
(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)
SATO, JOAO RICARDO; VIDAL, MACIEL CALEBE; SANTOS, SUZANA DE SIQUEIRA; MASSIRER, KATLIN BRAUER; FUJITA, ANDRE. Complex Network Measures in Autism Spectrum Disorders. IEEE-ACM TRANSACTIONS ON COMPUTATIONAL BIOLOGY AND BIOINFORMATICS, v. 15, n. 2, p. 581-587, MAR-APR 2018. Citações Web of Science: 3.
VIDAL, MACIEL C.; SATO, JOAO R.; BALARDIN, JOANA B.; TAKAHASHI, DANIEL Y.; FUJITA, ANDRE. ANOCVA in R: A Software to Compare Clusters between Groups and Its Application to the Study of Autism Spectrum Disorder. FRONTIERS IN NEUROSCIENCE, v. 11, JAN 24 2017. Citações Web of Science: 1.
FONSECA, MONIQUE T.; RODRIGUES, ABNER C.; CEZAR, LUANA C.; FUJITA, ANDRE; SORIANO, FRANCISCO G.; STEINER, ALEXANDRE A. Spontaneous hypothermia in human sepsis is a transient, self-limiting, and nonterminal response. Journal of Applied Physiology, v. 120, n. 12, p. 1394-1401, JUN 15 2016. Citações Web of Science: 10.
KINKER, GABRIELA SARTI; THOMAS, ANDREW MALTEZ; CARVALHO, VINICIUS JARDIM; LIMA, FELIPE PRATA; FUJITA, ANDRE. Deletion and low expression of NFKBIA are associated with poor prognosis in lower-grade glioma patients. SCIENTIFIC REPORTS, v. 6, APR 7 2016. Citações Web of Science: 4.
SATO, JOAO RICARDO; BALARDIN, JOANA; VIDAL, MACIEL CALEBE; FUJITA, ANDRE. Identification of segregated regions in the functional brain connectome of autistic patients by a combination of fuzzy spectral clustering and entropy analysis. JOURNAL OF PSYCHIATRY & NEUROSCIENCE, v. 41, n. 2, p. 124-132, MAR 2016. Citações Web of Science: 4.
SANTOS, SUZANA DE SIQUEIRA; DE ALMEIDA GALATRO, THAIS FERNANDA; WATANABE, RODRIGO AKIRA; OBA-SHINJO, SUELI MIEKO; NAGAHASHI MARIE, SUELY KAZUE; FUJITA, ANDRE. CoGA: An R Package to Identify Differentially Co-Expressed Gene Sets by Analyzing the Graph Spectra. PLoS One, v. 10, n. 8 AUG 27 2015. Citações Web of Science: 7.
FUJITA, ANDRE; TAKAHASHI, DANIEL Y.; PATRIOTA, ALEXANDRE G.; SATO, JOAO R. A non-parametric statistical test to compare clusters with applications in functional magnetic resonance imaging data. STATISTICS IN MEDICINE, v. 33, n. 28, p. 4949-4962, DEC 10 2014. Citações Web of Science: 2.

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