Análise de abordagens computacionais na interação SNP-SNP e aumento do risco a doenças
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Data de Publicação: | 2011 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFPE |
Texto Completo: | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/2430 |
Resumo: | Após a conclusão do projeto Genoma Humano uma quantidade enorme de informação digital tornou-se disponível para a análise, propiciando novos questionamentos e conjecturas. Alterações específicas em nucleotídeos localizados no DNA genômico foram detectadas e chamadas de polimorfismo de nucleotídeo único (SNP). Até o momento cerca de 3 milhões de SNPs foram detectados no genoma humano dentre os quais 1.42 milhões já foram identificados e depositados em bancos de dados públicos Consortium2007 tornando-se o principal tipo de polimorfismo. A presença dessas pequenas modificações no genoma influencia na susceptibilidade de diversas doenças, como asma, hipertensão, diabetes, desordens neurológicas, alguns tipos de câncer, assim como também provocam alterações na resposta a medicamentos. As informações oriundas dos SNPs são de grande importância e podem ser empregadas nas mais diversas áreas, como medicina forense, antropologia molecular, evolução, definição de marcadores de predisposição a determinadas patologias e de prognóstico a diferentes tratamentos, genética de populações, conservação e manejo de recursos genéticos, farmacogenética e desenvolvimento de vacinas. Devido à sua alta influência sobre a expressão do fenótipo, vários estudos vêm sendo realizados para detectar não só os SNPs presentes no genoma, como também as interações epistáticas entre eles que alteram a predisposição a certas doenças. Nesta dissertação foi desenvolvido um estudo extensivo de diversas abordagens computacionais que avaliam conjuntos de dados com informações de genótipos de pacientes casos e controles, na tentativa de identificar as interações entre os SNPs que mais influenciam na ocorrência de uma doença. Para o estudo foram selecionadas metodologias com mecanismos distintos para identificar as interações existentes. Abordagens exaustivas, gulosas e estocásticas foram analisadas quando executadas em conjuntos de dados com diferentes combinações de parâmetros genéticos. Dentre os resultados obtidos após a análise das abordagens computacionais, constatamos que características genéticas introduzidas no conjunto de dados como a herdabilidade e a frequência do alelo menos frequente na população influenciam de forma significativa sobre o desempenho das diversas ferramentas. A diminuição no valor da herdabilidade causa nas abordagens uma influência negativa reduzindo o desempenho. Outros fatores como o tamanho da população e a quantidade de SNPs analisados também influenciam no desempenho das abordagens, ambas aumentando e reduzindo o número de acertos, respectivamente, e também no tempo de processamento utilizado para avaliar os conjuntos de dados. Ao final apresentamos nossas conclusões e conjecturamos o que poderia levar a uma detecção de interações entre SNPs de melhor qualidade |
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Roberta Barbosa de Araújo, FláviaSilva Guimarães, Katia 2014-06-12T15:58:09Z2014-06-12T15:58:09Z2011-01-31Roberta Barbosa de Araújo, Flávia; Silva Guimarães, Katia. Análise de abordagens computacionais na interação SNP-SNP e aumento do risco a doenças. 2011. Dissertação (Mestrado). Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2011.https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/2430Após a conclusão do projeto Genoma Humano uma quantidade enorme de informação digital tornou-se disponível para a análise, propiciando novos questionamentos e conjecturas. Alterações específicas em nucleotídeos localizados no DNA genômico foram detectadas e chamadas de polimorfismo de nucleotídeo único (SNP). Até o momento cerca de 3 milhões de SNPs foram detectados no genoma humano dentre os quais 1.42 milhões já foram identificados e depositados em bancos de dados públicos Consortium2007 tornando-se o principal tipo de polimorfismo. A presença dessas pequenas modificações no genoma influencia na susceptibilidade de diversas doenças, como asma, hipertensão, diabetes, desordens neurológicas, alguns tipos de câncer, assim como também provocam alterações na resposta a medicamentos. As informações oriundas dos SNPs são de grande importância e podem ser empregadas nas mais diversas áreas, como medicina forense, antropologia molecular, evolução, definição de marcadores de predisposição a determinadas patologias e de prognóstico a diferentes tratamentos, genética de populações, conservação e manejo de recursos genéticos, farmacogenética e desenvolvimento de vacinas. Devido à sua alta influência sobre a expressão do fenótipo, vários estudos vêm sendo realizados para detectar não só os SNPs presentes no genoma, como também as interações epistáticas entre eles que alteram a predisposição a certas doenças. Nesta dissertação foi desenvolvido um estudo extensivo de diversas abordagens computacionais que avaliam conjuntos de dados com informações de genótipos de pacientes casos e controles, na tentativa de identificar as interações entre os SNPs que mais influenciam na ocorrência de uma doença. Para o estudo foram selecionadas metodologias com mecanismos distintos para identificar as interações existentes. Abordagens exaustivas, gulosas e estocásticas foram analisadas quando executadas em conjuntos de dados com diferentes combinações de parâmetros genéticos. Dentre os resultados obtidos após a análise das abordagens computacionais, constatamos que características genéticas introduzidas no conjunto de dados como a herdabilidade e a frequência do alelo menos frequente na população influenciam de forma significativa sobre o desempenho das diversas ferramentas. A diminuição no valor da herdabilidade causa nas abordagens uma influência negativa reduzindo o desempenho. Outros fatores como o tamanho da população e a quantidade de SNPs analisados também influenciam no desempenho das abordagens, ambas aumentando e reduzindo o número de acertos, respectivamente, e também no tempo de processamento utilizado para avaliar os conjuntos de dados. Ao final apresentamos nossas conclusões e conjecturamos o que poderia levar a uma detecção de interações entre SNPs de melhor qualidadeConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoporUniversidade Federal de PernambucoAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessAbordagens ComputacionaisAnálise de interaçõesEpistasiaPolimorfismo de nucleotídeo único.Análise de abordagens computacionais na interação SNP-SNP e aumento do risco a doençasinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPEORIGINALarquivo3261_1.pdfapplication/pdf7030961https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/2430/1/arquivo3261_1.pdf5670933aaec0374078d72b528e337adaMD51LICENSElicense.txttext/plain1748https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/2430/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52TEXTarquivo3261_1.pdf.txtarquivo3261_1.pdf.txtExtracted texttext/plain180743https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/2430/3/arquivo3261_1.pdf.txt2e0f416691752f6e22c20c26fb733dd7MD53THUMBNAILarquivo3261_1.pdf.jpgarquivo3261_1.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1338https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/2430/4/arquivo3261_1.pdf.jpg288a7aa8a1742a756cbc255678695105MD54123456789/24302019-10-25 02:54:56.848oai:repositorio.ufpe.br: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Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufpe.br/oai/requestattena@ufpe.bropendoar:22212019-10-25T05:54:56Repositório Institucional da UFPE - Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)false |
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