ConsensusGraph: identificação de redes gênicas consenso

• Processo: 17/05762-7
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado Direto
• Data de Início da vigência: 01 de julho de 2017
• Data de Término da vigência: 30 de abril de 2019
• Área de conhecimento: Ciências Biológicas - Imunologia - Imunogenética
• Pesquisador responsável: Helder Takashi Imoto Nakaya
• Beneficiário: Pedro de Sá Tavares Russo
• Instituição Sede: Instituto de Matemática e Estatística (IME). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Assunto(s): Biologia computacional Biologia de sistemas Redes reguladoras de genes Transcriptoma
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: bioinformática | biologia de sistemas | grafos | Imunologia | Redes Gênicas | Bioinformática

Resumo

Metodologias de estudo derivados da Biologia de Sistemas proporcionam um olhar holístico sobre os processos biológicos, integrando os diversos componentes moleculares intracelulares através de redes altamente complexas. Analisando estas redes, é possível criar modelos matemáticos e computacionais que auxiliam a compreensão dos mecanismos moleculares acionados por diferentes estímulos ou perturbações. No entanto, até mesmo estudos muito similares entre si podem produzir redes distintas entre si. Desta maneira, torna-se necessária uma metodologia robusta para a integração destas informações, de modo a prover novos insights aos mecanismos biológicos subjacentes. Neste projeto, desenvolveremos uma ferramenta denominada ConsensusGraph, a qual determinará uma rede consenso entre estudos independentes utilizando perturbações similares. Nosso grupo já descreveu uma ferramenta que gera redes de co-expressão gênica, e efetua anotação funcional de módulos gênicos, e esta será utilizada para prover as redes a serem combinadas. A fim de validar a ferramenta, aplicaremos o ConsensusGraph a dados públicos de estudos de transcriptoma a fim de encontrar genes diferencialmente expressos nos módulos consenso encontrados. Todo o código está sendo escrito em R e será disponibilizado livremente à comunidade. (AU)

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)

RUSSO, PEDRO S. T.; FERREIRA, GUSTAVO R.; CARDOZO, LUCAS E.; BUERGER, MATHEUS C.; ARIAS-CARRASCO, RAUL; MARUYAMA, SANDRA R.; HIRATA, THIAGO D. C.; LIMA, DIOGENES S.; PASSOS, FERNANDO M.; FUKUTANI, KIYOSHI F.; et al. CEMiTool: a Bioconductor package for performing comprehensive modular co-expression analyses. BMC Bioinformatics, v. 19, FEB 20 2018. (15/25825-8, 13/08216-2, 12/19278-6, 14/19323-7, 14/24162-2, 17/05762-7, 15/20897-0)

CARDOZO, LUCAS E.; RUSSO, PEDRO S. T.; GOMES-CORREIA, BRUNO; ARAUJO-PEREIRA, MARIANA; SEPULVEDA-HERMOSILLA, GONZALO; MARACAJA-COUTINHO, VINICIUS; NAKAYA, I, HELDER. webCEMiTool: Co-expression Modular Analysis Made Easy. FRONTIERS IN GENETICS, v. 10, MAR 6 2019. (13/08216-2, 17/05762-7, 18/10748-6, 12/19278-6)

Publicações acadêmicas

(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)

RUSSO, Pedro de Sá Tavares. Desenvolvimento de uma ferramenta computacional para análise de co-expressão gênica e sua aplicação na biologia de sistemas. 2019. Tese de Doutorado - Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Matemática e Estatística (IME/SBI) São Paulo.