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Histórias metabólicas a partir de dados de transcriptômica

Processo: 17/05986-2
Linha de fomento:Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Pós-Doutorado
Vigência (Início): 27 de junho de 2017
Vigência (Término): 26 de junho de 2018
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
Pesquisador responsável:Roberto Marcondes Cesar Junior
Beneficiário:Ricardo Luiz de Andrade Abrantes
Supervisor no Exterior: Marie-France Sagot
Instituição-sede: Instituto de Matemática e Estatística (IME). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
Local de pesquisa : Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (INRIA Rhône-Alpes), França  
Vinculado à bolsa:15/13430-9 - Enumerando histórias metabólicas multidimensionais: modelos e métodos, BP.PD
Assunto(s):Transcriptômica   Agrupamento de dados   Metabolômica   Biologia computacional

Resumo

Este é um projeto de pesquisa para solicitação da bolsa estágio de pesquisa no exterior (BEPE) - pós-doutorado, a ser realizada no INRIA, em Lyon, França.O trabalho consiste em redefinir formalmente o conceito de histórias metabólicas considerando dados de transcriptômica e metabolômica conjuntamente e de desenvolver um método que seja capaz de enumerar histórias metabólicas a partir de desses dois tipos de dados.Uma história metabólica é originalmente definida considerando-se dados de metabolômica, ou seja, medidas das variações de determinados compostos produzidos por um organismo entre duas situações experimentais distintas.Essencialmente, uma história metabólica é um conjunto de reações pelas quais podemos ter um fluxo de matéria que explique a variação dos compostos medidos.Desejamos redefinir este conceito no contexto de dados de transcriptômica, ou seja, dados que quantificam a presença de moléculas de RNA mensageiro que estão expressas em um determinado momento em uma célula ou em uma população de células.Temos o interesse de estudar, do ponto de vista teórico, a complexidade de enumerar histórias segundo essa nova definição. Do ponto de vista prático, desejamos também desenvolver um método computacional suficientemente robusto para a enumeração de tais estruturas e de desenvolver un pipeline para a análise das histórias geradas. Esse pipeline será baseado na transformação dos dados gerados em vetores de característica e no agrupamento dos mesmos, através de métodos de clustering, em grupos para simplificar sua vizualização e análise. (AU)