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dc.contributor.advisorRybarczyk Filho, José Luiz [UNESP]
dc.contributor.advisorTakeda, Agnes Alessandra Sekijima [UNESP]
dc.contributor.authorBiazotti, Alex Augusto
dc.date.accessioned2018-02-20T16:14:39Z
dc.date.available2018-02-20T16:14:39Z
dc.date.issued2017-02-17
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11449/152771
dc.description.abstractA cada dia surgem novas tecnologias que possibilitam o estudo em larga escala dos RNAs transcritos por um organismo em condições especı́ficas, com isso fornecendo uma grande quantidade de informações. No entanto as metodologias tradicionais não são capazes de análisar de forma eficiente esses dados por utilizar cut-offs pré-definidos, eliminando assim uma grande quan- tidade de genes não considerados diferencialmente expresso, e por consequência reduzindo a precisão e a acurácia do estudo. Esse trabalho propõe o aperfeiçoamento da metodologia do transcriptograma (modelo cruz), desenvolvido por Rybarczyk-Filho et al., que realiza uma análise de forma global de um organismo, utilizando por sua vez redes proteı́cas e processos biológicos. Dentre as modificações realizadas estão: mudança no algoritmo de ordenamento para a redução do tempo de processamento da rede, adição de dois novos modelos “X” e “Anel”, a automação dos processos de análise de dados de expressão gênica, enriquecimento funcio- nal e da compilação de todas as informações em um gráfico. Para testar o aperfeiçoamento foram utilizadas duas séries de dados de expressão gênica, a GSE10072 e a GSE19804, re- ferentes a amostras de câncer de pulmão. O modelo “Anel” apresentou a melhor redução do custo energético de uma matriz, aproximadamente 93%. Para a modularidade, o modelo “Anel” também teve o melhor desempenho. A automação dos processos de enriquecimento funcional, da análise dos dados de expressão e da compilação de todos os dados em forma gráfica diminui o tempo gasto para a aquisição e geração, além de aumentar a acurácia. Os resultados indicam que independentemente do hábito ou nacionalidade de um indivı́duo, um mesmo tipo de câncer podem apresentar os mesmos conjuntos de processos biológicos alterados. A ferramenta não encontrou os mesmos processos biológicos indicados pelos software PAGE e GAGE, porém ele retornou processos mães ou filhos dos mesmos. A utilização desta ferramenta pode ser uma nova alternativa comparado aos demais métodos, devido a utilização de diversas informações adicionais ao conjunto de expressão gênica a ser analisado.pt
dc.description.abstractEvery day, new technologies are emerging that make it possible the large-scale study of RNAs transcribed by an organism under specific conditions, providing a huge amount of information. However, the traditional methodologies are not able to efficiently analyze these data due the use of pre-defined cut-offs, thus eliminating a large number of genes not considered differentially expressed, and consequently reducing precision andaccuracy of the study. This work proposes the improvement of the methodology of the Transcriptogram (model “Cross”), developed by Rybarczyk-Filho et al., which performs an overall analysis of an organism, using protein networks and biological processes. Among the modifications made are: Modification in ordering algorithm to reduce the network processing time, addition of the two new “X” and “Ring” models, the automation of the processes of gene expression data analysis, functional enrichment and the compilation of all information in a graphic. To test the improvements, two sets of gene expression data were used, GSE10072 and GSE19804, corresponding to samples of lung cancer. The “Ring” model showed the best matrix energy cost reduction, approximately 93%. For modularity, the “Ring” model also had the best performance. The automation of functional enrichment processes, the analysis of expression data and the compilation of all data in a graphic form reduces the time spent for acquisition and generation, increasing the accuracy. The results indicate that regardless of habit of an individual, the same type of cancer may present the same sets of altered biological processes. The tool did not find the same biological processes indicated by the software PAGE and GAGE, but it returned their ancestor or child processes. The use of this tool may be a new alternative to the other methods, due the use of additional information to the set of gene expression to be analyzed.en
dc.description.sponsorshipConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
dc.language.isopor
dc.publisherUniversidade Estadual Paulista (UNESP)
dc.subjectIntegração de dadospt
dc.subjectMicroarranjopt
dc.subjectOntologiapt
dc.subjectRede proteicapt
dc.subjectTranscriptogramapt
dc.titleDesenvolvimento de Ferramenta Computacional para intergração de transcriptomas e redes biológicas: medidas de desempenho globalpt
dc.title.alternativeDevelopment of a Computational Tool for integration of transcriptomes and biological networks: measures of overall performanceen
dc.typeDissertação de mestrado
dc.contributor.institutionUniversidade Estadual Paulista (UNESP)
dc.rights.accessRightsAcesso aberto
dc.description.sponsorshipIdCNPq: 458810/2013-4
dc.description.sponsorshipIdCNPq: 473789/2013-2
unesp.graduateProgramBiotecnologia - IBBpt
unesp.knowledgeAreaBiotecnologiapt
unesp.researchAreaBiotecnologia aplicada à saúde humana e animalpt
unesp.campusUniversidade Estadual Paulista (UNESP), Instituto de Biociências, Botucatupt
unesp.embargo24 meses após a data da defesapt
dc.identifier.aleph000897212
dc.identifier.capes33004064087P8
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