Estudo comparativo de duas estratégias utilizadas na busca de relações funcionais entre genes

• Main Author: Garcia, Juan Manuel Vidal
• Other Authors: Fujita, André
• Format: Others
• Language: pt
• Published: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP 2016
• Subjects: Expressão genética; Gene expression; Genetic interaction; Interações genéticas
• Online Access: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/95/95131/tde-17042019-182955/

Um dos fundamentos teóricos e metodológicos da biologia de sistemas é a busca e interpretação das relações entre biomoléculas que têm lugar no interior da célula e que mantém seu funcionamento. As relações podem existir entre moléculas da mesma natureza, por exemplo entre proteínas, ou entre moléculas de natureza diferente como por exemplo DNA-proteína. De todas as relações possíveis, as relações entre genes têm sido bastante estudadas utilizando dois métodos: correlacionando valores de expressão genética a partir de diferentes medidas de dependência estatística, ou utilizando técnicas biotecnológicas como as interações genéticas que identificam relações entre genes medindo o efeito fenotípico de mutações ou deleções de genes alvo. Sem importar que sejam técnicas diferentes, o que se procura em ambos casos é identificar relações funcionais que pode existir entre um par de genes. Essa semelhança conceitual faz com que seja possível comparar o resultado das duas estratégias a fim de avaliar a proporção de relações funcionais que são identificadas de modo simultâneo pelas medidas de dependência e pelas interações genéticas. Para levar a cabo dita comparação, as medidas de dependência de Pearson e Spearman foram aqui utilizadas para obter as redes de co-expressão de três conjuntos de dados de expressão genética de Saccharomyces cerevisiae. As relações funcionais obtidas no passo anterior foram comparadas com aquelas relações obtidas pela técnica das interações genéticas que se encontram disponíveis nos dois principais bancos de dados. Como resultado dessas comparações, observou-se que apesar das duas técnicas serem desenhadas com o mesmo objetivo (identificar relações funcionais entre genes), o número de relações que são comuns às duas metodologias estudadas é muito baixo. Tanto a diferença nas técnicas de obtenção das relações como a ausência de uma definição específica do que é uma relação funcional, podem ser as principais causas do baixo nível de relação entre as duas estratégias. === One of the theoretical and methodological foundations of systems biology is the search and interpretation of the relationships between biomolecules that take place inside the cell and that maintains its functioning. Those relationships may exist either, between molecules of the same nature, for example between proteins, or between molecules of a different nature such as DNA-protein. Of all possible relationships, gene-gene relationships have been extensively studied using two methods: correlating genetic expression values from different measures of statistical dependence, or using biotechnological techniques such as genetic interactions that identify relationships between genes by measuring the phenotypic effect of mutations or deletions of target genes. Regardless of whether they are different techniques, what is sought in both cases are to identify functional relationships that may exist between a pair of genes. This conceptual similarity makes it possible to compare the results of this two strategies in order to assess the proportion of functional relationships that are simultaneously identified by measures of dependence and genetic interactions. To carry out such a comparison, the Pearson and Spearman dependency measures were used here to obtain the co-expression networks of three sets of Saccharomyces cerevisiae gene expression data. The functional relations obtained in the previous step were compared with those relations obtained by the technique of genetic interactions that are available in the two main databases. As a result of these comparisons, it was observed that although the two techniques are designed with the same objective (to identify functional relations between genes), the number of relations that are common to the two methodologies studied is very low. Both the difference in the techniques of obtaining relationships and the absence of a specific definition about what is a functional relationship can be the main causes of the low level of relationship between this two strategies.