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Previsão de fenótipos em Escherichia coli através de redes biológicas e aprendizado de máquina

Processo: 12/00741-8
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Doutorado
Vigência (Início): 01 de abril de 2012
Vigência (Término): 31 de janeiro de 2015
Área do conhecimento:Ciências Biológicas - Biofísica - Biofísica de Processos e Sistemas
Pesquisador responsável:Ney Lemke
Beneficiário:Esther Camilo dos Reis
Instituição-sede: Instituto de Biociências (IBB). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Botucatu. Botucatu , SP, Brasil
Bolsa(s) vinculada(s):12/22395-4 - Visualização de florestas de árvores filogenéticas, BE.EP.DR
Assunto(s):Aprendizado computacional   Biologia sistêmica   Escherichia coli

Resumo

Diferenciação celular, carcinogênese e essencialidade gênica são alguns exemplos de processos biológicos que não podem ser completamente explicados através do estudo dos genes individualmente. Existe atualmente uma preocupação por parte dos pesquisadores em entender como os diversos entes de um sistema interagem e produzem determinados fenótipos utilizando-se as técnicas da Biologia Sistêmica. No entanto, poucas dessas abordagens são em escala genômica e consideram ao mesmo tempo os efeitos do ambiente sobre essas redes. Neste contexto, este projeto tem por objetivo a previsão de fenótipos da bactéria Escherichia coli, isto é, a avaliação de seu perfil de crescimento em diferentes condições mediante análise do equilíbrio do fluxo metabólico (FBA) e aprendizado de máquina. A representação do sistema será feita usando grafo onde os elementos interagentes serão representados por nodos e as interações por arcos que conectam pares de nodos. A partir dessa rede serão extraídos dados de centralidades que juntamente com os resultados do FBA serão utilizados como atributos de treinamento para o algoritmo de aprendizado.

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)
ACENCIO, MARCIO LUIS; BOVOLENTA, LUIZ AUGUSTO; CAMILO, ESTHER; LEMKE, NEY. Prediction of Oncogenic Interactions and Cancer-Related Signaling Networks Based on Network Topology. PLoS One, v. 8, n. 10 OCT 25 2013. Citações Web of Science: 6.
CAMILO, ESTHER; BOVOLENTA, LUIZ A.; ACENCIO, MARCIO L.; RYBARCZYK-FILHO, JOSE L.; CASTRO, MAURO A. A.; MOREIRA, JOSE C. F.; LEMKE, NEY. GALANT: a Cytoscape plugin for visualizing data as functional landscapes projected onto biological networks. Bioinformatics, v. 29, n. 19, p. 2505-2506, OCT 1 2013. Citações Web of Science: 3.

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