Em direção a um método para inferência precisa da estabilidade de comunidades microbianas: de modelos a elaboração de experimentos

• Processo: 22/04976-1
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Mestrado
• Data de Início da vigência: 23 de agosto de 2022
• Data de Término da vigência: 22 de fevereiro de 2023
• Área de conhecimento: Ciências Biológicas - Ecologia - Ecologia Teórica
• Pesquisador responsável: Ricardo Martinez Garcia
• Beneficiário: João Pedro Valeriano Miranda
• Supervisor: Kevin Foster
• Instituição Sede: Instituto de Física Teórica (IFT). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de São Paulo. São Paulo , SP, Brasil
• Instituição Anfitriã: University of Oxford, Inglaterra
• Vinculado à bolsa: 20/14169-0 - O efeito de um fluxo ambiental caótico na evolução dos comportamentos sociais microbianos, BP.MS
• Assunto(s): Ecologia microbiana Microbioma gastrointestinal Intestinos Bactérias Micro-organismos Análise de dados
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: community assembly | Community stability and persistence | Identifiability analysis | Statistical Methods | Modelagem de comunidades microbianas

Resumo

O microbioma intestinal humano é um ecossistema muito diverso e complexo, com muitas espécies interagindo entre si e com seu ambiente. Sabemos que o microbioma está ligado a diferentes aspectos da saúde do hospedeiro, mas ainda necessita de uma caracterização mais precisa para gerar previsões confiáveis de seu comportamento e auxiliar no desenvolvimento de novas técnicas de prevenção, diagnóstico e terapia de doenças. Houve um aumento recente no esforço para sequenciar e cultivar bactérias intestinais, o que levará à produção de mais dados sobre a dinâmica dos microrganismos no intestino. No entanto, precisamos de uma metodologia robusta para processar todos esses dados e fazer previsões com confiança. Este projeto pretende ser uma contribuição na formalização de um método para análise de dados do microbioma intestinal, com foco na seleção de modelos para análise de dados e suas consequências para a elaboração de experimentos. Vamos trabalhar com diferentes adaptações do modelo generalizado de Lotka-Volterra, testando diferentes algoritmos de estimação de parâmetros e fazendo a análise de identificabilidade dos diferentes modelos para determinar as ferramentas matemáticas mais adequadas e otimizar o design experimental para diferentes cenários. (AU)