Busca avançada
Ano de início
Entree

Identificação de vias de sinalização celular baseada em repositórios de cinética de reações bioquímicas

Processo: 17/20575-9
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Mestrado
Vigência (Início): 01 de janeiro de 2018
Vigência (Término): 31 de dezembro de 2019
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
Pesquisador responsável:Marcelo da Silva Reis
Beneficiário:Gustavo Estrela de Matos
Instituição-sede: Instituto Butantan. Secretaria da Saúde (São Paulo - Estado). São Paulo , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:13/07467-1 - CeTICS - Centro de Toxinas, Imuno-Resposta e Sinalização Celular, AP.CEPID
Assunto(s):Biologia computacional   Transdução de sinais   Seleção de modelos   Otimização combinatória   Equações diferenciais ordinárias

Resumo

Vias de sinalização celular são compostas por um conjunto de reações bioquímicas que estão associadas à transmissão de informação no interior de uma célula e suas imediações. Tradicionalmente, essas vias são identificadas com análises estatísticas sobre resultados de ensaios biológicos que quantificam espécies químicas envolvidas. Todavia, como geralmente são medidos apenas alguns instantes de tempo de uma fração dessas espécies químicas, para efetivamente abordar esse problema é necessário o desenho e a simulação de modelos dinâmicos funcionais. Recentemente, foi introduzido um método para desenho de modelos funcionais baseado em modificações sistemáticas de um modelo inicial através da inclusão de reações bioquímicas extraídas do repositório de interatomas KEGG. Entretanto, este método apresenta limitações que comprometem o modelo estimado; entre elas, a incompletude das informações extraídas do KEGG, a ausência de constantes de velocidade, o uso de algoritmos de busca subótimos e uma penalização insatisfatória para sobre-ajuste. Neste projeto, propomos uma nova metodologia para identificação de vias de sinalização celular, que fará uso de uma miríade de repositórios públicos de interatomas e de cinética de reações bioquímicas para lidar com o problema de incompletude de informações a priori. Além disso, utilizaremos algoritmos ótimos para realizar a seleção de modelos, assim como funções custo mais efetivas para penalização de sobre-ajuste. A nova metodologia deverá ser testada em instâncias artificiais e também na identificação de vias de sinalização celular em nosso estudo de caso, a linhagem murina de tumor adrenocortical Y1. (AU)