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Análise (espectral) de grafos/hipergrafos para comparar redes metabólicas do patógeno Trypanosoma sp.

Processo: 20/08343-8
Modalidade de apoio:Auxílio à Pesquisa - Regular
Data de Início da vigência: 01 de dezembro de 2020
Data de Término da vigência: 30 de novembro de 2023
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Matemática da Computação
Acordo de Cooperação: Université de Lyon (UDL)
Pesquisador responsável:André Fujita
Beneficiário:André Fujita
Pesquisador Responsável no exterior: Marie-France Sagot
Instituição Parceira no exterior: Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (INRIA Rhône-Alpes), França
Instituição Sede: Instituto de Matemática e Estatística (IME). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
Pesquisadores associados:Ariel Mariano Silber ; Carlos Eduardo Ferreira ; Guilherme Oliveira Mota ; Marcel Kenji de Carli Silva ; Sinai Robins ; Yoshiharu Kohayakawa
Assunto(s):Biologia computacional  Teoria dos grafos  Espectro de grafos  Redes complexas  Redes e vias metabólicas  Tripanossomíase  Trypanosoma brucei brucei  Trypanosoma cruzi 
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Espectro do grafo | Redes Complexas | Redes Metabólicas | teoria dos grafos | tripanossoma | Bioinformática

Resumo

O Trypanosoma é um gênero que contém duas espécies patogênicas para os seres humanos: Trypanosoma brucei e Trypanosoma cruzi. Essas duas espécies são relevantes em termos de economia, bem-estar e saúde. O metabolismo dos diferentes estágios de ambos os tripanossomatídeos patogênicos tem sido objeto de estudo não apenas por sua relevância para a economia e a saúde humana, mas também por seu interesse biológico intrínseco. Vários trabalhos relataram como as vias metabólicas centrais funcionam nesses parasitas. Além disso, baseados em análises omics, um quadro mais geral foi construído na última década. No entanto, tentativas de abordar a complexidade do metabolismo de T. cruzi e T. brucei ainda são escassas. Assim, propomos combinar algoritmos e estatísticas baseados na teoria dos grafos para responder a duas questões relevantes do parasitismo. (i) As redes metabólicas são mais complexas e interconectadas nos estágios dos insetos do que nos estágios dos mamíferos? (ii) Para cada tipo de hospedeiro (insetos ou mamíferos), as redes metabólicas desses parasitas são significativamente diferentes em termos de complexidade e conectividade entre suas sub-redes? As respostas a essas perguntas trarão informações biológicas valiosas em termos de adaptações metabólicas desses parasitas aos ambientes que eles colonizam em seus hospedeiros. Além disso, contribuirá para identificar frequentes gargalos metabólicos essenciais para propor novos alvos de medicamentos metabólicos para o tratamento das infecções que causam. (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)
GUZMAN, GROVER E. C.; STADLER, PETER F.; FUJITA, ANDRE. Efficient eigenvalue counts for tree-like networks. JOURNAL OF COMPLEX NETWORKS, v. 10, n. 5, p. 15-pg., . (20/08343-8, 19/22845-9, 18/21934-5)
SANTOS, SUZANA DE SIQUEIRA; FUJITA, ANDRE; MATIAS, CATHERINE. Spectral density of random graphs: convergence properties and application in model fitting. JOURNAL OF COMPLEX NETWORKS, v. 9, n. 6, p. 27-pg., . (18/21934-5, 19/22845-9, 17/12074-0, 20/08343-8, 15/21162-4)
RAMOS, TAIANE COELHO; MOURAO-MIRANDA, JANAINA; FUJITA, ANDRE. Spectral density-based clustering algorithms for complex networks. FRONTIERS IN NEUROSCIENCE, v. 17, p. 14-pg., . (20/08343-8, 18/21934-5, 19/22845-9)