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Halobacterium salinarum NRC-1: rede de regulação gênica e sua análise probabilística

Crocetti, Guilherme Martins

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Bioinformática 2018-05-08

Acesso online. A biblioteca também possui exemplares impressos.

  • Título:
    Halobacterium salinarum NRC-1: rede de regulação gênica e sua análise probabilística
  • Autor: Crocetti, Guilherme Martins
  • Orientador: Vencio, Ricardo Zorzetto Nicoliello
  • Assuntos: Bioinformática; Halobacterium Salinarum; Redes Bayesianas; Redes De Regulação Gênica; Bayesian Networks; Genetic Regulatory Networks; Halobacterium Salinarum Nrc-1; Systems Biology
  • Notas: Dissertação (Mestrado)
  • Notas Locais: Programa Interunidades de Pós-graduação em Bioinformática
  • Descrição: Este trabalho teve como objetivo principal modelar a Rede de Regulação Gênica do organismo modelo Halobacterium salinarum NRC-1, estabelecendo interações entre as entidades da rede por intermédio de experimentos inéditos de interação física: ChIP- *, RIP-* e dRNA-seq. Em contraponto com as abordagens clássicas de construção de redes, que estimam interações através de medições de expressão gênica, este trabalho as estabeleceu exclusivamente de interações físicas, permitindo que a estrutura final seja uma representação mais fiel ao fenômeno físico de regulação gênica, baseando-se nos fundamentos da Biologia Sistêmica. Em vista da abundância de dados públicos de expressão gênica para o organismo e do objetivo primário, um objetivo secundário foi traçado: identificar, computacionalmente, genes de fato controlados pelas interações fornecidas pela nova rede. Para isso, a estrutura estabelecida foi transformada numa Rede Bayesiana, e a identificação de genes foi efetuada através da análise de suas Tabelas de Probabilidade Condicionais. Finalmente, como os resultados obtidos para o objetivo secundário foram desfavoráveis a utilização de Redes Bayesianas, os resultados efetivos deste trabalho foram a criação de uma nova Rede de Regulação Gênica para a H. salinarum e uma análise em torno da efetividade de Redes Bayesianas neste contexto.
  • DOI: 10.11606/D.95.2018.tde-31052018-172109
  • Editor: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Bioinformática
  • Data de criação/publicação: 2018-05-08
  • Formato: Adobe PDF
  • Idioma: Português
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  • Realização: ABCD-USP USP   Logos de Redes Sociais: Freepik

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