Development and implementation of methodologies for integrating omics data with genomic-scaled metabolic models

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Rocha, Miguel Alexandre Oliveira
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: eng
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/1822/84479
Resumo: Dissertação de mestrado em Bioinformatics
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spelling Development and implementation of methodologies for integrating omics data with genomic-scaled metabolic modelsDesenvolvimento e implementação de metodologias para a integração de dados ómicos em modelos metabólicos à escala genómicaA. thalianaSecaModelos metabólicosAlgoritmosMulti-ómicasDroughtMetabolic modelsAlgorithmsMultiomicsEngenharia e Tecnologia::Engenharia Eletrotécnica, Eletrónica e InformáticaDissertação de mestrado em BioinformaticsAs plantas são organismos fotossintéticos multicelulares essenciais para a vida humana e têm um enorme impacto na nossa economia. Como o crescimento e a sobrevivência das plantas estão intrinse camente relacionados com o seu metabolismo, as suas respostas metabólicas às condições ambientais merecem ser estudadas. Com esse objetivo nasceu a Biologia de Sistemas, que usa a computação de modelos teóricos e matemáticos de modo a analisar sistemas biológicos como um todo. Estes modelos ajudam a perceber processos biológicos e a estudar mecanismos metabólicos em diferentes condições. Vários métodos têm vindo a ser desenvolvidos de modo a criar modelos metabólicos mais precisos que integram diferentes ómicas. Isto foi possível devido ao avanço das tecnologias de alto rendimento. Tais modelos são capazes de gerar previsões de fluxo mais precisas. Assim, neste estudo, métodos e algoritmos para integrar diferentes dados ómicos foram implementa dos com um modelo metabólico. Três algoritmos foram estudados: GX-FBA, RIPTiDe e EXAMO. O modelo metabólico selecionado foi o da Arabidopsis thaliana (AraGEM), com dados ómicos em condições de seca. Os resultados dos algoritmos foram comparados com a literatura e com os modelos gerados pelo GIMME. Inicialmente, os resultados do GX-FBA demonstravam-se promissores, com número de reações e metabolitos semelhante aos modelos do GIMME. No entanto, após estudar as reações contendo fluxo, GX-FBA aparentava não ser capaz de distinguir as condições de um modo significativo. Em relação ao RIPTiDe, os resultados foram surpreendentes, sendo capaz de diferenciar as duas condições, apesar de inicialmente apresentarem significativamente menos reações e metabolitos, e de partilhar com o GIMME reações importantes envolvidas na resposta do metabolismo à seca. Por fim, o EXAMO não conseguiu gerar modelos viáveis.Plants are multi-cellular photosynthetic organisms vital for human life and have a tremendous impact on the economy. As plants’ growth and survival are directly related to their metabolism, their metabolic responses to environmental conditions must be studied. Hence, Systems Biology which uses computational and mathematical models to analyse biological systems as a whole. These models help understand biological processes and also study metabolic mechanisms in different conditions. various methods have been developed to create more accurate metabolic models by integrating different context-specific omics data. This has become possible due to the advancement of high-throughput technologies. These models generate more accurate flux predictions. Accordingly, in this study, methods and algorithms for integrating different omics data were implemented with a metabolic model. Three algorithms were studied: GX-FBA, RIPTiDe and EXAMO. The metabolic model selected as the case study was of Arabidopsis thaliana (AraGEM), with transcriptomic data from drought conditions. The algorithms results were compared to the literature and to the models generated by GIMME. Initially, GX-FBA results appeared promising with similar number of reactions and metabolites to the model from GIMME. However, after studying the reactions containing flux, GX-FBA seemed to not be able to distinguish conditions in a significant manner. Regarding RIPTiDe, the results were surprising, being able to differentiate the two conditions, despite of having significantly fewer reactions and metabolites, and sharing with GIMME important reactions involved in the response of the metabolism to water deprivation. Lastly, EXAMO was not able to generate feasable models.Dias, OscarUniversidade do MinhoRocha, Miguel Alexandre Oliveira2022-12-132022-12-13T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://hdl.handle.net/1822/84479eng203262107info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-07-21T12:04:40Zoai:repositorium.sdum.uminho.pt:1822/84479Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T18:54:59.159023Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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