ConsensusGraph: Avaliando a Estabilidade de Redes Gênicas

Resumo

Metodologias de estudo derivados da Biologia de Sistemas proporcionam um olhar holístico sobre os processos biológicos, integrando os diversos componentes moleculares intracelulares através de redes altamente complexas. Analisando estas redes, é possível criar modelos matemáticos e computacionais que auxiliam a compreensão dos mecanismos moleculares acionados por diferentes estímulos ou perturbações. Além disso, modelagem preditiva pode ser utilizada para revelar assinaturas gênicas associadas a respostas sistêmicas como prognóstico de doenças e imunização induzida por vacinas. No entanto, além da natureza estocástica dos processos biológicos, e o ruído associado a tecnologias de high-throughput, redes gênicas são altamente dinâmicas e sensíveis a mudanças nas condições experimentais. Assim, estudos utilizando as mesmas perturbações e com configurações e condições similares produzirão redes distintas entre si. Neste projeto, desenvolveremos uma ferramenta denominada ConsensusGraph, a qual determinará uma rede consenso entre estudos independentes utilizando perturbações similares. Nosso grupo já está testando e refinando algoritmos que geram redes de co-expressão gênica, identificam grafos comuns entre redes e efetuam anotação funcional de módulos gênicos. A fim de validar a ferramenta, aplicaremos o ConsensusGraph a 12 estudos de HIV a fim de encontrar genes diferencialmente expressos nos módulos consenso encontrados. Todo o código está sendo escrito em R e será disponibilizado livremente à comunidade.