| Summary: | A análise quantitativa do transcriptoma de um organismo revela informações quanto ao estado em que este se encontra, e uma técnica bastante usada para esta medida é o microarranjo, considerada bastante ruidosa. Pode-se perguntar se é possível usar as informações que possuímos acerca do funcionamento celular para o desenvolvimento de um método capaz de reduzir o ruído da medida. Usando a rede de interações entre proteínas de um organismo, desenvolveu-se a técnica chamada de transcriptograma [1], um método de ordenamento desta que permite a análise da expressão gênica em escala de genoma completo. Apesar de ter sido demonstrado que tal método permite a obtenção de resultados relevantes, inexiste até o momento análise mais criteriosa se a redução do ruído é verdadeira. Mostramos aqui que a medida é sim efetiva ao reduzir ruído intrínseco à técnica, e mais notavelmente é capaz de aumentar a confiabilidade da medida. Apesar de não podermos comparar o transcriptograma com nenhum tipo de padrão de ouro, podemos definir algumas estratégias para descobrir qual a eficiência de um transcriptograma indiretamente. Calculando o quanto de sinal que estamos atenuando ao reduzir o ruído, mostramos que o perfil de expressão produzido por um transcriptograma aparenta ser melhor para um conjunto de parâmetros diferente daquele usado em trabalhos anteriores. Aplicando o método a um problema de diagnóstico, mostramos que de fato a qualidade da informação obtida é maior para ordenamentos com estrutura e características diferentes do que se acreditava até então. === Quantitative analysis of the transcriptome of an organism reveals information about its condition, and a widely used technique for this measure is the microarray, considered to be very noisy. One may ask whether it is possible to use the information we have about the cellular function for the method development to reduce the measurement noise. Using the network of interactions between proteins of an organism, it has been developed a technique called transcriptogram [1], an ordering method for this network that allows the gene expression analysis in whole genome scale. Although it was demonstrated that this method allows to obtain relevant results, a careful analysis to verify the method is still lacking. We show here that the method is effective at reducing the technique inherent noise and, most notably, is capable of increasing the the measurement reliability. Although we can not compare the transcriptogram with any gold standard, we can define some strategies to indirectly find out how efficient a transcriptogram is indirectly. Calculating how the signal is attenuated as noise is reduced, we show that the expression profile produced by a transcriptogram with the adequate set of parameters, is more efficient for diagnostic purposes, as compared to previous works. Furthermore, we propose in this work a method to obtain these optimal parameters. Finally, we apply the method to a diagnostic challenge and show that in fact the quality of the information obtained is higher for orderings with different structure and characteristics of what was believed until then.
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