Integração de dados na inferência de redes de genes: avaliação de informações biológicas e características topológicas

• Autor(a) principal: Vicente, Fabio Fernandes da Rocha
• Data de Publicação: 2016
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/95/95131/tde-27102016-162425/
• topic: Bioinformática; Bioinformatics; Complex networks; Data integration; Gene networks; Integração de dados; Pattern recognition; Reconhecimento de padrões; Redes complexas; Redes de genes

Os componentes celulares não atuam sozinhos, mas sim em uma rede de interações. Neste sentido, é fundamental descobrir como os genes se relacionam e compreender a dinâmica do sistema biológico. Este conhecimento pode contribuir para o tratamento de doenças, para o melhoramento genético de plantas e aumento de produção agrícola, por exemplo. Muitas redes gênicas são desconhecidas ou apenas conhecidas parcialmente. Neste contexto, a inferência de Redes Gênicas surgiu como possível solução e tem por objetivo recuperar a rede a partir de dados de expressão gênica utilizando modelos probabilísticos. No entanto, um problema intrínseco da inferência de redes é formalmente descrito como maldição da dimensionalidade (a quantidade de variáveis é muito maior que a quantidade de amostras). No contexto biológico, este problema é ainda agravado pois é necessário lidar com milhares de genes e apenas um ou duas dezenas de amostras de dados de expressão. Assim, os modelos de inferência buscam contornar este problema propondo soluções que minimizem o erro de estimação. Nos modelos de predição ainda há muitos empates, isto é, apenas os dados de expressão não são suficientes para decidir pela interação correta entre os genes. Neste contexto, a proposta de integração de outros dados biológicos além do dado de expressão gênica surge como possível solução. No entanto, estes dados são heterogêneos: referem-se a interações físicas, relacionamentos funcionais, localização, dentre outros. Além disto são representados de diferentes formas: como dado quantitativo, qualitativo, como atributos nominais ou atributos ordinais. Algumas vezes organizados em estrutura hierárquica, em outras como um grafo e ainda como anotação descritiva. Além disto, não está claro como cada tipo de dado pode contribuir com a inferência e redução do erro dos modelos. Portanto, é fundamental buscar compreender a relação entre os dados biológicos disponíveis, bem como investigar como integrá-los na inferência. Assim, neste trabalho desenvolveu-se três metodologias de integração de dados e a contribuição de cada tipo foi analisada. Os resultados mostraram que o uso conjunto de dados de expressão e outros dados biológicos melhora a predição das redes. Também apontaram para diferença no potencial de redução do erro de acordo com o tipo de dado. Além disto, os resultados mostraram que o conhecimento da topologia da rede também reduz o erro além de inferir redes topologicamente coerentes com a topologia esperada