Biologia de sistemas e aprendizagem de máquina: novas aplicações de métodos computacionais

Autor(es)

João Paulo Cassucci dos Santos

• Tipo de documento: Dissertação de Mestrado
• Imprenta: São Carlos.
• Instituição: Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Física de São Carlos (IFSC/BT)
• Data de defesa: 2024-03-08

Membros da banca

Odemir Martinez Bruno; Tie Koide; Thadeu Josino Pereira Penna

• Orientador: Odemir Martinez Bruno

Resumo

A ciência de redes nos permite modelar problemas multivariados e complexos de uma forma relativamente simples. Esta vantagem tem se demonstrado bastante promissora dentro do contexto de pesquisas interdisciplinares, pois ela permite caracterizar quantitativamente problemas que antes podiam apenas ser estudados qualitativamente. Um área promissora para a aplicação da ciência de redes é a da biologia molecular, em específico, a biologia de sistemas, onde o contexto em que elementos discretos estão inseridos importa mais do que suas propriedades isoladas. Nesta dissertação, buscamos explorar de duas maneiras distintas as propriedades de redes de modo a averiguar possíveis conclusões biológicas que podem ser extraídas a partir de diferentes experimentos biomoleculares. A primeira abordagem utiliza-se de um novo método de mensurar similaridade entre vetores conhecido como índice de coincidência, que demonstrou ser mais eficiente na extração de informação biológica em redes de interação enzima-enzima do que medidas de correlação tradicionalmente utilizadas para estas modelagens, como o r de Pearson e Spearman. A segunda abordagem aplica novos métodos de extração de características em redes complexas, como o Lifelike Network Automata e o Deterministic Tourist Walk, em conjunto com aplicações de algoritmos de aprendizagem de máquina para classificar bancos de dados de redes biológicas que poderão auxiliar na classificação de organismos e na predição de novas vias metabólicas. (AU)

• Processo FAPESP: 22/06218-7 - Extração de Informações Biológicas de redes a partir de medidas topológicas
• Beneficiário: João Paulo Cassucci dos Santos
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado