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Anotação probabilística de perfis de metabólitos obtidos por cromatografia líquida acoplada a espectrometria de massas

Texto completo
Autor(es):
Ricardo Roberto da Silva
Número total de Autores: 1
Tipo de documento: Tese de Doutorado
Imprenta: Ribeirão Preto.
Instituição: Universidade de São Paulo (USP). Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto
Data de defesa:
Membros da banca:
Ricardo Zorzetto Nicoliello Vencio; Carlos Alberto Labate; Houtan Noushmehr; Carlos Alberto de Braganca Pereira; Antonio Rossi Filho
Orientador: Ricardo Zorzetto Nicoliello Vencio
Resumo

A metabolômica é uma ciência emergente na era pós-genômica que almeja a análise abrangente de pequenas moléculas orgânicas em sistemas biológicos. Técnicas de cromatografia líquida acoplada a espectrometria de massas (LC-MS) figuram como as abordagens de amostragem mais difundidas. A extração e detecção simultânea de metabólitos por LC-MS produz conjuntos de dados complexos que requerem uma série de etapas de pré-processamento para que a informação possa ser extraída com eficiência e precisão. Para que as abordagens de perfil metabólico não direcionado possam ser efetivamente relacionadas às alterações de interesse no metabolismo, é estritamente necessário que os metabólitos amostrados sejam anotados com confiabilidade e que a sua inter-relação seja interpretada sob a pressuposição de uma amostra conectada do metabolismo. Diante do desafio apresentado, a presente tese teve por objetivo desenvolver um arcabouço de software, que tem como componente central um método probabilístico de anotação de metabólitos que permite a incorporação de fontes independentes de informações espectrais e conhecimento prévio acerca do metabolismo. Após a classificação probabilística, um novo método para representar a distribuição de probabilidades a posteriori em forma de grafo foi proposto. Uma biblioteca de métodos para o ambiente R, denominada ProbMetab (Probilistic Metabolomics), foi criada e disponibilizada de forma aberta e gratuita. Utilizando o software ProbMetab para analisar um conjunto de dados benchmark com identidades dos compostos conhecidas de antemão, demonstramos que até 90% das identidades corretas dos metabólitos estão presentes entre as três maiores probabilidades. Portanto, pode-se enfatizar a eficiência da disponibilização da distribuição de probabilidades a posteriori em lugar da classificação simplista usualmente adotada na área de metabolômica, em que se usa apenas o candidato de maior probabilidade. Numa aplicação à dados reais, mudanças em uma via metabólica reconhecidamente relacionada a estresses abióticos em plantas (Biossíntese de Flavona e Flavonol) foram automaticamente detectadas em dados de cana-de-açúcar, demonstrando a importância de uma visualização centrada na distribuição a posteriori da rede de anotações dos metabólitos. (AU)

Processo FAPESP: 10/14926-4 - Bioinformática aplicada à bioenergia: Anotação Probabilística do metaboloma da cana-de-açúcar
Beneficiário:Ricardo Roberto da Silva
Linha de fomento: Bolsas no Brasil - Doutorado