Previsão de fenótipos em Escherichia coli através de redes biológicas e aprendizado de máquina

Resumo

Diferenciação celular, carcinogênese e essencialidade gênica são alguns exemplos de processos biológicos que não podem ser completamente explicados através do estudo dos genes individualmente. Existe atualmente uma preocupação por parte dos pesquisadores em entender como os diversos entes de um sistema interagem e produzem determinados fenótipos utilizando-se as técnicas da Biologia Sistêmica. No entanto, poucas dessas abordagens são em escala genômica e consideram ao mesmo tempo os efeitos do ambiente sobre essas redes. Neste contexto, este projeto tem por objetivo a previsão de fenótipos da bactéria Escherichia coli, isto é, a avaliação de seu perfil de crescimento em diferentes condições mediante análise do equilíbrio do fluxo metabólico (FBA) e aprendizado de máquina. A representação do sistema será feita usando grafo onde os elementos interagentes serão representados por nodos e as interações por arcos que conectam pares de nodos. A partir dessa rede serão extraídos dados de centralidades que juntamente com os resultados do FBA serão utilizados como atributos de treinamento para o algoritmo de aprendizado.