Caracterização de redes de interação protéica associadas ao desenvolvimento do melanoma

O melanoma é uma grave neoplasia maligna de pele, apresenta alta capacidade metastática e predomínioem populações caucasianas, tendo como principal fator de risco a exposição solar. Assim como a maioria dasneoplasias sólidas, o melanoma é altamente heterogêneo, possivelmente um reflexo da alta diversidade celular emolecular. Embora não exista nenhum marcador molecular validado para o estadiamento do melanoma, quatrogenes são descritos como causalmente associados ao seu desenvolvimento: NRAS, BRAF, ATF1 e CDKN2A.Neste trabalho, utilizando ferramentas de bioinformática, apresentamos um modelo rede de interação protéicacapaz de descrever a extensão funcional destes quatro genes, o que pode servir de plataforma de estudo para aidentificação de novos genes envolvimento nesta neoplasia.Palavras-chave: Melanoma, câncer de pele, bioinformática, interação protéica

Differential Evolutionary Constraints in the Evolution of Chemoreceptors: A Murine and Human Case Study

Chemoreception is among the most important sensory modalities in animals. Organisms use the ability to perceive chemical compounds in all major ecological activities. Recent studies have allowed the characterization of chemoreceptor gene families. These genes present strikingly high variability in copy numbers and pseudogenization degrees among different species, but the mechanisms underlying their evolution are not fully understood. We have analyzed the functional networks of these genes, their orthologs distribution, and performed phylogenetic analyses in order to investigate their evolutionary dynamics. We have modeled the chemosensory networks and compared the evolutionary constraints of their genes in Mus musculus, Homo sapiens, and Rattus norvegicus. We have observed significant differences regarding the constraints on the orthologous groups and network topologies of chemoreceptors and signal transduction machinery. Our findings suggest that chemosensory receptor genes are less constrained than their signal transducing machinery, resulting in greater receptor diversity and conservation of information processing pathways. More importantly, we have observed significant differences among the receptors themselves, suggesting that olfactory and bitter taste receptors are more conserved than vomeronasal receptors

Towards a genome-wide transcriptogram: the Saccharomyces cerevisiae case

A genome modular classification that associates cellular processes to modules could lead to a method to quantify the differences in gene expression levels in different cellular stages or conditions: the transcriptogram, a powerful tool for assessing cell performance, would be at hand. Here we present a computational method to order genes on a line that clusters strongly interacting genes, defining functional modules associated with gene ontology terms. The starting point is a list of genes and a matrix specifying their interactions, available at large gene interaction databases. Considering the Saccharomyces cerevisiae genome we produced a succession of plots of gene transcription levels for a fermentation process. These plots discriminate the fermentation stage the cell is going through and may be regarded as the first versions of a transcriptogram. This method is useful for extracting information from cell stimuli/responses experiments, and may be applied with diagnostic purposes to different organisms

Medidas de performance metabólica usando a expressão gênica de genoma completo

A cada dia surgem novas tecnologias que possibilitam aos cientistas medirem a expressão de inúmeros genes em uma única experiência com uma alta rapidez e eficiência. No entanto, ainda não existem muitas metodologias que sirvam para a análise do funcionamento de células e tecidos que possibilitem diagnóstico, prevenção e terapias de doenças. Na presente tese propomos uma metodologia de análise de expressão gênica que mostra diferenças na performance da célula com o passar do tempo, e tem poder de diagnóstico quando uma célula mutada é comparada com uma célula normal. Partimos da ideia de que rotas bioquímicas podem ser representadas por uma rede de interações entre metabólitos, entre os quais muitos deles são proteínas codificadas a partir do genoma. Sendo assim, o funcionamento de uma célula implica em interações que compõem uma rede intricada e complexa. Reorganizamos a lista de genes em uma dimensão e reescrevemos a matriz de interação, sem a criação ou a destruição de interações, buscando correlacionar cada um dos genes com os seus respectivos vizinhos na lista unidimensional. Logo após a reorganização, encontramos módulos funcionais sobre a lista ordenada que são independentes do estado da célula estudada, é possível reconhecer os processos biológicos de cada módulo com o uso de banco de dados específicos. Com base nisto, sobrepondo dados de expressão gênica sobre o ordenamento (transcriptograma), teremos um perfil transcricional de um tecido no ato da medida experimental. Se medirmos a expressão gênica de células provenientes do mesmo tecido em diferentes estágios do ciclo celular podemos seguir as alterações metabólicas ao longo do ciclo celular. Também poderíamos analisar a expressão gênica de um tecido normal com um tecido alterado. Como resultado desta comparação saberíamos quais módulos estão super expressos e os subexpressos em relação ao tecido normal. Publicamos na internet um software que é capaz de reproduzir essas análises e gerar transcriptogramas para análise de expressão gênica.Every day new technologies which allow scientists to measure the expression of numerous genes in a single experiment with a high speed and efficiency are emerging. However, there aren’t many methods which are used to analyze the functioning of cells and tissues which allow diagnosis, prevention and therapy of diseases. In this thesis we propose a methodology for gene expression analysis that presents those differences in cell performance over time, and has diagnostic power when comparing a mutant cell with a normal one. Starting from the idea that biochemical pathways can be represented by a network of interactions between metabolites, among which many are encoded proteins from the genome. Thus, the functioning of a cell involves interactions that make up an intricate and complex network. We reorganize the genes list in one dimension and rewrite the matrix of interaction, without the creation or destruction of interactions, seeking to correlate each gene with their respective neighbors in a one-dimensional list. Soon after the reorganization, we find functional modules on the ranked list that are state independent of the cell studied, it is possible to recognize the biological processes for each module by using specific databases. Based on this, overlapping gene expression data on reorganized gene list (transcriptogram), we obtain a transcriptional profile of a tissue at the experimental measurement time. If we measure the gene expression of cells from the same tissue at different celluar stages we can follow the metabolic changes during the cell cycle. We could also analyze the gene expression of normal tissue with a mutant tissue. As a result this comparison we would know what modules are super expressed and underexpressed when compared to normal tissue. We published on the Internet software which is able to reproduce these analysis and generate transcriptograms for gene expression analysis

Classificação de fusos de sono por meio de técnicas não-lineares

As performances² de duas metodologias para detecção de fusos de sono (SS) (Transformada de Gabor, GT e Matching Pursuit, MP) foram comparadas com a análise visual e entre si. O conjunto de dados compreendeu 160 segmentos de EEG pertencentes a 9 adultos jovens normais do sexo masculino, canal C3-A2, contendo 725 fusos detectados visualmente. Nesta amostra, ambas metodologias mostraram uma performance similar. GT localizou 2160 SS ao passo que MP detectou 2766. MP e GT concordam em 564 casos (77.8% dos fusos detectados visualmente). O número de concordâncias entre as metodologias foi 1716 SS, correspondendo a 79.4% dos eventos detectados por GT e a 67% dos detectados por MP. Uma proporção significativa de MP-SS foram reconstruıidos como estruturas múltiplas sobrepostas.Performance of two time-frequency methodologies for Sleep Spindle (SS) detection (Gabor Transform, GT; Matching Pursuit procedure, MP) were compared with each other and against visual scoring. Data set comprised 160 EEG intervals pertaining to 9 young male subjects, proportionally representative of normal sleep, containing 725 visually detected SS (C3-A2 EEG channel). In this sample, both methodologies showed similarly good performance against visual analysis. GT localized 2160 and MP, 2766 events. MP and GT agreed for 564 (77.8%) of visually detected SS. Overall agreement between automatic methodologies computed 1716 structures, corresponding to (79.4%) of GT-detected, and to (67%) of MP-detected events. A significant (23.8%) proportion of MP-SS atoms were reconstructed as multiple (two or more) overlapping structures

Medidas de performance metabólica usando a expressão gênica de genoma completo

A cada dia surgem novas tecnologias que possibilitam aos cientistas medirem a expressão de inúmeros genes em uma única experiência com uma alta rapidez e eficiência. No entanto, ainda não existem muitas metodologias que sirvam para a análise do funcionamento de células e tecidos que possibilitem diagnóstico, prevenção e terapias de doenças. Na presente tese propomos uma metodologia de análise de expressão gênica que mostra diferenças na performance da célula com o passar do tempo, e tem poder de diagnóstico quando uma célula mutada é comparada com uma célula normal. Partimos da ideia de que rotas bioquímicas podem ser representadas por uma rede de interações entre metabólitos, entre os quais muitos deles são proteínas codificadas a partir do genoma. Sendo assim, o funcionamento de uma célula implica em interações que compõem uma rede intricada e complexa. Reorganizamos a lista de genes em uma dimensão e reescrevemos a matriz de interação, sem a criação ou a destruição de interações, buscando correlacionar cada um dos genes com os seus respectivos vizinhos na lista unidimensional. Logo após a reorganização, encontramos módulos funcionais sobre a lista ordenada que são independentes do estado da célula estudada, é possível reconhecer os processos biológicos de cada módulo com o uso de banco de dados específicos. Com base nisto, sobrepondo dados de expressão gênica sobre o ordenamento (transcriptograma), teremos um perfil transcricional de um tecido no ato da medida experimental. Se medirmos a expressão gênica de células provenientes do mesmo tecido em diferentes estágios do ciclo celular podemos seguir as alterações metabólicas ao longo do ciclo celular. Também poderíamos analisar a expressão gênica de um tecido normal com um tecido alterado. Como resultado desta comparação saberíamos quais módulos estão super expressos e os subexpressos em relação ao tecido normal. Publicamos na internet um software que é capaz de reproduzir essas análises e gerar transcriptogramas para análise de expressão gênica.Every day new technologies which allow scientists to measure the expression of numerous genes in a single experiment with a high speed and efficiency are emerging. However, there aren’t many methods which are used to analyze the functioning of cells and tissues which allow diagnosis, prevention and therapy of diseases. In this thesis we propose a methodology for gene expression analysis that presents those differences in cell performance over time, and has diagnostic power when comparing a mutant cell with a normal one. Starting from the idea that biochemical pathways can be represented by a network of interactions between metabolites, among which many are encoded proteins from the genome. Thus, the functioning of a cell involves interactions that make up an intricate and complex network. We reorganize the genes list in one dimension and rewrite the matrix of interaction, without the creation or destruction of interactions, seeking to correlate each gene with their respective neighbors in a one-dimensional list. Soon after the reorganization, we find functional modules on the ranked list that are state independent of the cell studied, it is possible to recognize the biological processes for each module by using specific databases. Based on this, overlapping gene expression data on reorganized gene list (transcriptogram), we obtain a transcriptional profile of a tissue at the experimental measurement time. If we measure the gene expression of cells from the same tissue at different celluar stages we can follow the metabolic changes during the cell cycle. We could also analyze the gene expression of normal tissue with a mutant tissue. As a result this comparison we would know what modules are super expressed and underexpressed when compared to normal tissue. We published on the Internet software which is able to reproduce these analysis and generate transcriptograms for gene expression analysis

El Pueblo : diario republicano de Valencia: El Pueblo : diario republicano de Valencia - Año XXXII Número 11746 - 1925 julio 31 (31/07/1925)

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