Dissertação

Unravelling regulatory modules in Amyotrophic Lateral Sclerosis EVALUATED

A esclerose lateral amiotrófica é uma doença de efeitos devastadores cuja patogénese não é totalmente conhecida, ainda que existam evidências de contribuição genética. Neste trabalho foram utilizadas duas diferentes abordagens para o tratamento de dados transcriptómicos adquiridos com a tecnologia de microarray para casos esporádicos desta doença. O objectivo principal prendia-se à potencial descoberta de vias biológicas e genes perturbados nesta condição relativamente ao padrão saudável. Primeiro, técnicas não supervisionadas, o clustering hierárquico e o algoritmo de k-means, foram utilizadas para agrupar tanto as diferentes amostras como os genes. Seguidamente, um método para a construção de redes de regulação genética foi aplicado a este conjunto de dados para determinar módulos de genes correlacionados, o Weighted Gene Co-expression Network Analysis (WGCNA). No processo de determinação destes módulos foram integrados conceitos da literatura de redes complexas. Para melhor comparar os diferentes métodos, realizou-se uma sobreposição de todos os resultados seguida de enriquecimento funcional com a Gene Ontology e a KEGG. Em todos os métodos foram identificados grupos de genes interessantes com a presença de funções potencialmente relevantes no estudo desta doença que devem ser analisados com mais detalhe em trabalhos futuros. Finalmente, é sugerido comparar estes procedimentos utilizando um conjunto de dados com maior número de amostras.
Esclerose Lateral Amiotrófica, Clustering, WGCNA, Redes de Regulação Genética, Transcriptoma

Novembro 21, 2012, 11:0

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

CO-ORIENTADOR

Alexandre Paulo Lourenço Francisco

Departamento de Engenharia Informática (DEI)

Professor Auxiliar

ORIENTADOR

Sara Alexandra Cordeiro Madeira

Departamento de Engenharia Informática (DEI)

Professor Auxiliar