Computational methods in Biology: cancer biomarkers, protein networks and lateral gene transfer (2019)
- Authors:
- Autor USP: HEBERLE, HENRY - ICMC
- Unidade: ICMC
- Sigla do Departamento: SCC
- Subjects: VISUALIZAÇÃO; PROCESSAMENTO DE IMAGENS; BIOLOGIA MOLECULAR; ANÁLISE DE DADOS; NEOPLASIAS
- Keywords: Biological network Visualization; Biomarcadores de câncer; Cancer biomarker; Lateral gene transfer; Priorização de proteínas, Visualização de redes biológicas; Protein prioritization; Transmição Lateral de gene; Tree visualization; Visualização de árvores
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Abstract: A Biologia Molecular é um ramo da Ciência de grande importância. Apesar de estudar entidades microscópicas, o volume e a complexidade das informações são imensos. Suas aplicações são variadas e podem ser de interesse global, como a disseminação de genes de resistência a antibióticos entre bactérias e novos métodos para diagnóstico e prognóstico de câncer. Entendendo os mecanismos biomoleculares, cientistas podem definir tratamentos para doenças, apoiar as decisões tomadas pelos pacientes, identificar a influência da microbiota intestinal sobre as condições físicas e psicológicas, encontrar causas e fontes de resistência microbiana aos antibióticos, entre muitas outras aplicações. A Ciência da Computação desempenha papéis-chave nesse contexto, como permitir análises complexas de dados por especialistas, criar modelos que simulam estruturas e processos biológicos e fornecer algoritmos para extrair informações codificadas em dados biológicos. Durante meu doutorado, exploramos esses mecanismos em três níveis principais: quantificação de proteínas a partir de células, análise de interações que ocorrem dentro das células e comparação de genomas e seus históricos. Este manuscrito relata diferentes projetos, quatro deles já publicados em revistas científicas. Eles compreendem a descoberta de proteínas candidatas a biomarcadores de câncer, a análise visual de redes de interação proteína-proteína e a análise visual da transferência lateral de genes em árvores filogenéticasbacterianas. Aqui, explicamos esses projetos e as principais descobertas associadas ao uso de métodos computacionais. Entre os resultados estão a avaliação da estabilidade dos métodos de ranqueamento e assinaturas aplicados aos dados proteômicos de descoberta, uma nova abordagem para selecionar proteínas candidatas desde a descoberta até proteômica direcionada, listas de candidatos a biomarcadores para câncer oral e novas técnicas para a visualização de redes biológicas e supertrees filogenéticas.
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2019
- Data da defesa: 28.02.2019
-
ABNT
HEBERLE, Henry. Computational methods in Biology: cancer biomarkers, protein networks and lateral gene transfer. 2019. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2019. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-15102019-145225/. Acesso em: 23 abr. 2024. -
APA
Heberle, H. (2019). Computational methods in Biology: cancer biomarkers, protein networks and lateral gene transfer (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-15102019-145225/ -
NLM
Heberle H. Computational methods in Biology: cancer biomarkers, protein networks and lateral gene transfer [Internet]. 2019 ;[citado 2024 abr. 23 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-15102019-145225/ -
Vancouver
Heberle H. Computational methods in Biology: cancer biomarkers, protein networks and lateral gene transfer [Internet]. 2019 ;[citado 2024 abr. 23 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-15102019-145225/
How to cite
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
