Identificação dos fatores de transcrição envolvidos na regulação do ciclo circadiano em adipócitos marrom.

• Processo: 23/10146-4
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de agosto de 2023
• Data de Término da vigência: 31 de outubro de 2024
• Área de conhecimento: Ciências Biológicas - Genética - Genética Humana e Médica
• Pesquisador responsável: Licio Augusto Velloso
• Beneficiário: Thales Paulilo Scarpato
• Instituição Sede: Faculdade de Ciências Médicas (FCM). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 13/07607-8 - CMPO - Centro Multidisciplinar de Pesquisa em Obesidade e Doenças Associadas, AP.CEPID
• Assunto(s): Biologia computacional Ritmo circadiano Fatores de transcrição Identificação Regulação Biotecnologia
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Adipócitos marrom | bioinformática | Ciclo Circadiano | fatores de transcrição | Identificacao | Regulação | Biotecnologia

Resumo

Os ritmos circadianos estão presentes em praticamente todas as células corporais, particularmente nos tecidos e órgãos relevantes para a homeostase energética. O tecido adiposo marrom (TAM) exerce importante regulação da homeostase energética, principalmente através da sua atividade termogênica. A atividade do TAM é sensível ao controle circadiano. Estudos mostram um importante padrão circadiano de expressão gênica no TAM em um ciclo de 24 horas que se traduz na regulação de sua função tecidual. Diferentes fatores de transcrição foram identificados como reguladores da atividade transcricional circadiana do TAM. Apesar disso, importantes limitações dos métodos convencionais de identificação de regiões de ligação (motifs) de fatores de transcrição têm limitado uma compreensão mais ampla dos mediadores transcricionais envolvidos neste processo. Métodos atuais utilizando aprendizado de máquinas, que combinam dados de acessibilidade de cromatina e de expressão gênica, são considerados superiores na identificação de motifs de ligação de fatores de transcrição comparado aos métodos convencionais de matriz de peso posicional, do inglês PWN. Neste sentido, o propósito deste projeto será utilizar o método de aprendizado de máquinas (IMAGE) para identificar novos fatores de transcrição envolvidos no controle transcricional circadiano de adipócitos marrom.