{pt=A study on gene-disease relations in the context of neurodegenerative diseases} {} EVALUATED

Detalhes: {pt=O objectivo deste trabalho é retirar informação contida em redes de interacção biológica relativa a um conjunto de doenças neurodegenerativas: Alzheimer, Parkinson e Esclerose Lateral Amiotrófica. Foram usadas abordagens locais e globais. Os genes contidos na OMIM relativos a cada doença foram recolhidos e a sua intersecção foi analisada, revelando-se ser inexistente. De entre diversas redes, a STRING combinada foi escolhida para efectuar este estudo. Após a comparação dos resultados de diferentes métodos quando aplicados a esta rede, um método apresentado aqui, o $k$-DenseLike, foi escolhido para dividir a rede. Esta divisão foi usada para descobrir conjuntos de genes, relevantes no contexto de cada doença, usando os termos ontológicos enriquecidos do conjunto e os genes da OMIM como referência. Estes conjuntos foram depois usados como sementes para aplicação de métodos locais. Os resultados da aplicação de métodos locais usando os genes associados a Parkinson, sem a partição da rede, são também apresentados, como meio de comparação. Os resultados obtidos revelam que os genes associados a cada uma destas doenças não se sobrepõem e estão bastante dispersos no interactoma, o que aponta para o envolvimento de vários processos na origem de cada doença ou para a presença de demasiados falsos-positivos nos genes-doença retirados da OMIM. Mostrou-se que a abordagem desenvolvida, dividindo a rede e produzindo rankings usando conjuntos seleccionados como sementes, levou à produção de prioritarisações relevantes, com enriquecimento nos termos ontológicos associados a cada doença nos genes de topo dos rankings produzidos., en=The aim of this thesis is to retrieve the information contained in biological interaction networks concerning a set of neurodegenerative diseases: Alzheimer, Parkinson and Amyotrophic Lateral Sclerosis. Both local and global approaches were used in this study. The genes contained by OMIM relative to each disease were retrieved and analysed for overlap, which was found to be non-existent. Then, the Entrez Gene and each of the STRING interaction networks were evaluated using network measures. This lead to the choice of STRING combined network to conduct further tests. Upon the comparison of different methods, a method presented here, the $k$-DenseLike, is used to partition the network. This partition is used to find relevant sets of genes to the diseases studied, using the disease genes from OMIM as reference as well as the enriched ontology terms of the set. These sets were then used as seeds to run local methods. The results of using Parkinson disease genes, without partitioning the network, are also presented, as a means of comparison. The results reveal that the genes linked to these diseases do not overlap and are highly scattered in the interactome, which points to either many functional processes playing a role in the disease or too many false positives in the disease-genes retrieved from OMIM. The approach developed, partitioning the network and then producing a ranking using selected clusters as seeds, was shown to produce relevant prioritisations, with enrichment in ontology terms associated with each disease in the top genes of the rankings produced. }

Discussão: dezembro 12, 2012, 11:0

Orientação

AUTOR

Bruno Manuel Dias dos Santos (ist162825)

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