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Decifrando as redes regulatórias de genes: interpretando correlações, dependência e causalidade em redes biológicas.

Processo: 12/25460-1
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Mestrado
Vigência (Início): 01 de julho de 2013
Vigência (Término): 30 de junho de 2015
Área do conhecimento:Interdisciplinar
Pesquisador responsável:André Fujita
Beneficiário:Juan Manuel Vidal García
Instituição-sede: Instituto de Matemática e Estatística (IME). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
Assunto(s):Regulação da expressão gênica   Biologia computacional   Redes complexas

Resumo

Os avanços tecnológicos e da pesquisa em áreas como genômica, transcriptômica e proteômica têm produzido massas enormes de dados que, na maioria das vezes, só podem ser analisados utilizando técnicas estatísticas, matemáticas e computacionais. Essas análises têm como principal objetivo, gerar conhecimentos que possam auxiliar no desenvolvimento de métodos para diagnóstico, prognóstico e tratamento de doenças. No contexto de redes regulatórias de genes, diversos modelos matemáticos têm sido propostos na literatura, muitos deles baseados em conceitos matemáticos de dependência entre as variáveis aleatórias (níveis de expressão gênica), como correlações de Pearson, medida D de dependência de Hoeffding, Contágio e causalidade de Granger. Apesar desses conceitos terem interpretações aceitas no campo da matemática, ainda são poucos os estudos que caracterizam os processos biológicos na célula que resultam em tais relações matemáticas, ou seja, quais os mecanismos biológicos que produz relações lineares e não-lineares, quebras na correlação, ou fluxo de informação. O presente projeto tem como objetivo, identificar os tipos de associações matemáticas em dados de expressão gênica de levedura e interpretá-las sob o ponto de vista biológico, comparando as formas de correlação com as informações sobre os mecanismos moleculares já conhecidos na literatura. Essa análise permitirá associar as classes de correlações matemáticas com os eventos moleculares e, também, determinar os processos biológicos que não são identificáveis através das técnicas matemáticas comumente utilizadas.

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