Redes de regulação gênica do metabolismo de sacarose em cana-de-açúcar utilizando redes bayesianas

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Murad, Natália Faraj, 1989-
Data de Publicação: 2013
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1620848
Resumo: Orientador: Renato Vicentini dos Santos
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spelling Redes de regulação gênica do metabolismo de sacarose em cana-de-açúcar utilizando redes bayesianasGene regulatory networks of the sucrose metabolism in sugarcane using bayesian networksRedes reguladoras de genesCana-de-açúcarRedes bayesianasGene regulatory networksSugar-caneBayesian networksOrientador: Renato Vicentini dos SantosDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de BiologiaResumo: A cana-de-açúcar é uma das mais importantes plantas cultivadas no Brasil, que é o maior produtor e exportador mundial. Seu valor econômico é devido principalmente a sua capacidade de estocar sacarose nos colmos. Os padrões de expressão gênica podem regular processos de desenvolvimento da planta e influenciar no acúmulo de sacarose em tecidos de reserva. A regulação desses padrões ocorre através de complexos sistemas de interações entre muitos genes e seus produtos, resultando em uma complexa rede de regulação gênica. Modelos gráficos probabilísticos têm sido amplamente utilizados para inferência e representação dessas redes. Dentre eles, as redes bayesianas são o principal por ser considerado o método mais flexível e também requererem um número reduzido de parâmetros para a descrição do modelo. Sendo assim, este estudo utilizou a metodologia de redes bayesianas para inferência de interações regulatórias entre genes de metabolismo e sinalização de sacarose a partir de dados de expressão gênica, obtidos através de microarrays, disponíveis no Gene Expression Omnibus (GEO). As redes foram obtidas através de softwares para inferência de redes e então analisadas quanto aos genes que as compõem e padrões de expressão. Os genes foram agrupados em clusters considerando-se seus padrões de coexpressão. Os genes mais representados no cluster da enzima sacarose fosfato sintase (SPS) em cana são genes de relacionados à tradução, ligação ao DNA e genes de função desconhecida, enquanto os menos representados são de fotossíntese, resposta a hormônios, e outros eventos metabólicos. A rede do cluster da SPS apresentou sete genes principais (hubs) que aparentam ter um importante papel dentro do cluster. Foi obtida também uma rede considerando genes selecionados em estudos com experimentos de microarrays previamente publicados. Uma dessas redes possui 136 genes e apresentou 6 genes principais, sendo que a maioria deles é de fotossíntese. Na rede considerando genes diferencialmente expressos nesses experimentos (265 genes), genes que pertencem à mesma categoria funcional tenderam a sofrer regulação por um único gene em comum, formando grupos de funções semelhantes em cada hubAbstract: Sugarcane is one of the most important plants cultivated in Brazil which is the world's largest producer and exporter. Its economic yield is mainly due to its high sucrose content. The patterns of gene expression may regulate processes of plant development and influence the accumulation of sucrose by storage tissues. The regulation of these patterns occurs through complex systems of interactions between many genes and their products, resulting in a complex gene regulatory network. Probabilistic graphical models have been widely used for inference and representation of these networks. Among them, Bayesian networks are the main for being considered to be the most flexible method and also requiring a reduced number of parameters to the model description. Then, this work has used the Bayesian network methodology for inference of regulatory interactions between signaling and sucrose metabolism genes from gene expression data, obtained from microarrays, available on Gene Expression Omnibus (GEO). Networks were generated by networks inference softwares, and then analyzed observing their composing genes and expression patterns. The genes were grouped considering their coexpression patterns. The most represented genes in the sacarose phosphate syntase (SPS) cluster are related with translation, DNA biding and unknown function genes while the least represented are of photosynthesis, hormone response and other metabolic events. The SPS cluster network presented 7 main hubs that seem to play an important role in the cluster. It was also obtained a network considering genes selected from studies with microarray experiments previously published. One of these gene networks has 136 genes and it presented 6 main genes, being the most of them are from photosynthesis. In the network considering differential expressed in this experiments, genes that are from the same functional category tended to suffer regulation for one unique common gene, forming groups of genes with similar function on each hubMestradoGenética Vegetal e MelhoramentoMestra em Genética e Biologia Molecular[s.n.]Vicentini, Renato, 1979-Marques-Souza, HenriqueBueno Filho, Júlio Sílvio de SousaUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de BiologiaPrograma de Pós-Graduação em Genética e Biologia MolecularUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASMurad, Natália Faraj, 1989-2013info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf101 p, : il.https://hdl.handle.net/20.500.12733/1620848MURAD, Natália Faraj. Redes de regulação gênica do metabolismo de sacarose em cana-de-açúcar utilizando redes bayesianas. 2013. 101 p, Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Biologia, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1620848. Acesso em: 3 set. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/911200porreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2017-02-18T07:03:58Zoai::911200Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2017-02-18T07:03:58Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
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