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Modelagem computacional de populações de vírus RNA e da evolução de sua diversidade fenotípica

Processo: 14/13382-1
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Vigência (Início): 01 de outubro de 2014
Vigência (Término): 30 de setembro de 2016
Área do conhecimento:Interdisciplinar
Pesquisador responsável:Fernando Martins Antoneli Junior
Beneficiário:Luiza Guimarães Fabreti
Instituição-sede: Escola Paulista de Medicina (EPM). Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP). Campus São Paulo. São Paulo , SP, Brasil
Assunto(s):Biologia computacional   Processos de ramificação   Simulação por computador

Resumo

O projeto tem por finalidade responder à seguinte questão: "Como a diversidade fenotípica de uma população de vírus RNA depende das probabilidades de ocorrência dos efeitos deletérios, benéficos e neutros?" Víruses com genoma RNA exibem um alto grau de diversidade genotípica e fenotípica, que por sua vez tem papel fundamental nos mecanismos responsáveis por conferir vantagens seletivas quando as populações virais tentam se estabelecer num hospedeiro. De fato, vários estudos experimentais mostram que a geração de diversidade pelas populações virais é vantajosa quando elas invadem um novo hospedeiro e enfrentam as diferentes pressões seletivas impostas por um ambiente hostil. Estas pressões podem ser superadas por meio de escape evolutivo gerado por diversificação e, portanto, compreender e modelar a dinâmica destes processos de escape é de relevância direta para tomada de decisões clínicas e de saúde pública. O comportamento da diversidade fenotípica será obtido numericamente através de simulação computacional, também chamada experimentação in silico. A simulação computacional será realizada com o programa Virusim, que implementa um modelo estocástico para replicação viral baseado na teoria de quase-espécies e na teoria de processos de ramificação. Afim de obter a diversidade fenotípica à como função da probabilidade deletéria p e da probabilidade benéfica q faremos simulações da evolução da população mantendo a capacidade replicativa máxima R constante e variando a probabilidade benéfica q numa faixa de valores que contém os números medidos em laboratório.

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)
FABRETI, LUIZA GUIMARAES; CASTRO, DIOGO; GORZONI, BRUNO; RAMOS JANINI, LUIZ MARIO; ANTONELI, FERNANDO. Stochastic Modeling and Simulation of Viral Evolution. Bulletin of Mathematical Biology, v. 81, n. 4, p. 1031-1069, APR 2019. Citações Web of Science: 0.

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