| Processo: | 19/24580-2 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Doutorado Direto |
| Data de Início da vigência: | 01 de outubro de 2021 |
| Data de Término da vigência: | 31 de janeiro de 2025 |
| Área de conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação |
| Pesquisador responsável: | Marcelo da Silva Reis |
| Beneficiário: | Ronaldo Nogueira de Sousa |
| Instituição Sede: | Instituto Butantan. 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 Inferência bayesiana Transdução de sinais Biologia tumoral |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Equação diferencial ordinária | Filtro estendido de Kalman | Inferência Bayesiana | Modelagem e simulação computacional | Monte Carlo via Cadeias de Markov | via de sinalização celular | Biologia Computacional |
Resumo Uma via de sinalização celular é composta por um conjunto de reações químicas encadeadas que ocorrem no interior da célula. A informação é transmitida através dessa via por mudanças de concentração nas espécias químicas de suas reações. A dinâmica dessas vias pode ser estudada através de modelos baseados em equações diferenciais ordinárias que descrevem a cinética de suas reações. Tais modelos devem ser ajustados a partir de medidas experimentais de uma ou mais espécies químicas e avaliados segundo algum critério, para selecionar o modelo que melhor explique as observações. Para este fim, métodos bayesianos são critérios interessantes, pois os mesmos, dadas as medidas experimentais, atribuem uma probabilidade a posteriori para cada modelo considerado, permitindo assim selecionarmos o modelo com maior probabilidade. Todavia, métodos de seleção de modelos normalmente assumem que a via de sinalização modelada é um sistema suficientemente isolado, uma hipótese que frequentemente não é verdadeira e que pode levar a erros na estimação do modelo. Portanto, neste projeto propomos desenvolver, implementar e validar um método de seleção de modelos que leve em consideração a falta de isolamento que é intrínseca a recortes de vias de sinalização celular. Para isso, tomaremos como base métodos de computação Bayesiana já existentes, assim como a redução do problema de seleção de modelos para o problema de seleção de características que desenvolvemos recentemente. Finalmente, testaremos o novo método em dados artificiais e também em medidas experimentais obtidas em células tumorais estudadas em nosso laboratório. Esperamos que o método a ser desenvolvido se torne uma ferramenta importante no estudo de vias de sinalização celular em diversos contextos biológicos, em particular em estudos da Biologia de Câncer. (AU) | |
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