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Genomas ancestrais artificiais

Processo: 13/25084-2
Modalidade de apoio:Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Doutorado
Data de Início da vigência: 01 de maio de 2014
Data de Término da vigência: 30 de abril de 2015
Área de conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Teoria da Computação
Pesquisador responsável:João Meidanis
Beneficiário:Priscila Do Nascimento Biller
Supervisor: Eric Tannier
Instituição Sede: Instituto de Computação (IC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Instituição Anfitriã: Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (INRIA Rhône-Alpes), França  
Vinculado à bolsa:12/14104-0 - Problemas de Rearranjo de Genomas Vistos Através de Permutações, Matrizes e Outros Conceitos de Álgebra, BP.DR
Assunto(s):Biologia computacional   Genomas   Evolução molecular   Rearranjo gênico
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Biologia Computacional | Comparação de genomas | Evolução in silico | Biologia Computacional

Resumo

Estudos evolutivos moleculares sistematicamente enfrentam um problema de validação, já que não temos acesso direto às moléculas ancestrais de milhões de anos atrás. Portanto, hipóteses sobre a forma dos genomas ancestrais, que em geral são muito antigos, são difíceis de testar e confirmar. Métodos para reconstruir genomas ancestrais podem ser testados com dados simulados, que produzem cenários evolutivos completos para comparação. Entretanto, com frequência vemos que as simulações são desenvolvidas para confirmar a validade de um método particular, contrariando a recomendação de testes cegos aos métodos. Uma solução pode ser encontrada em sistemas de vida artificial e em modelos in silico da evolução dos genomas. Aevol, um projeto desenvolvido no grupo de pesquisa Beagle/INRIA, foi projetado para entender os processos da evolução estrutural dos genomas, e é baseado em princípios biológicos mais sofisticados do que a maioria dos simuladores ad hoc. Neste estágio, propomos usar a ferramenta Aevol para gerar dados artificiais, aos quais nós conhecemos a história, a fim de testar métodos de inferência de genomas ancestrais. O projeto Aevol precisa ser adaptado para incluir processos de especiação, além de um procedimento para rastrear e armazenar as histórias dos genes, e possivelmente transferência lateral de genes entre espécies. Vários métodos de reconstrução de ancestrais tem sido desenvolvidos em ambos os grupos, Beagle/INRIA e Unicamp, bem como por outros diversos grupos ao redor do mundo, em todos os casos independentemente da ferramenta Aevol. O estágio consistirá em adaptar a ferramenta Aevol e testar alguns destes métodos, verificando a relevância das hipóteses simplificadas de cada um deles, e comparando a eficiência de diferentes modelos de rearranjo de genomas. (AU)

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Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
BILLER, PRISCILA; GUEGUEN, LAURENT; TANNIER, ERIC. Moments of genome evolution by Double Cut-and-Join. BMC Bioinformatics, v. 16, n. 14, . (13/25084-2)
BILLER, PRISCILA; GUEGUEN, LAURENT; KNIBBE, CAROLE; TANNIER, ERIC. Breaking Good: Accounting for Fragility of Genomic Regions in Rearrangement Distance Estimation. GENOME BIOLOGY AND EVOLUTION, v. 8, n. 5, p. 1427-1439, . (13/25084-2)
BILLER, PRISCILA; GUEGUEN, LAURENT; TANNIER, ERIC. Moments of genome evolution by Double Cut-and-Join. BMC Bioinformatics, v. 16, p. 10-pg., . (13/25084-2)