Identification of cell signaling pathways based on biochemical reaction kinetics repositories (2021)
- Authors:
- Autor USP: MATOS, GUSTAVO ESTRELA DE - IME
- Unidade: IME
- Sigla do Departamento: MAC
- Subjects: SELEÇÃO DE MODELOS; EQUAÇÕES DIFERENCIAIS ORDINÁRIAS; BIOQUÍMICA CELULAR
- Keywords: Cell signaling pathways; Feature selection; Model selection; Ordinary differential equations; Seleção de características; Vias de sinalização celular
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Abstract: Vias de sinalização celular são compostas por um conjunto de reações bioquímicas que estão associadas à transmissão de informação no interior de uma célula e suas imediações. Em uma perspectiva computacional, essas vias são identificadas com análises estatísticas sobre resultados de ensaios biológicos que quantificam espécies químicas envolvidas. Todavia, como geralmente são medidos apenas alguns instantes de tempo de uma fração dessas espécies químicas, para efetivamente abordar esse problema é necessário o desenho e a simulação de modelos dinâmicos funcionais. Recentemente, foi introduzido um método para desenho de modelos funcionais baseado em modificações sistemáticas de um modelo inicial através da inclusão de reações bioquímicas extraídas do repositório de interatomas KEGG. Entretanto, este método apresenta limitações que comprometem o modelo estimado; entre elas, a incompletude das informações extraídas do KEGG, a ausência de constantes de velocidade, o uso de algoritmos de busca subótimos e uma penalização insatisfatória para sobre-ajuste. Neste trabalho, propomos uma nova metodologia para identificação de vias de sinalização celular, baseada no método citado, com modificações na função de custo que tem como objetivo penalizar complexidade de modelos satisfatoriamente. Para isso, utilizamos uma função de custo baseada na verossimilhança marginal de um modelo reproduzir dados experimentais. Produzimos experimentos e mostramos como a nova função de custoautomaticamente penaliza modelos mais complexos, o que é esperado pois abordagens baseadas em verossimilhança marginal tendem a selecionar modelos de complexidade intermediária. Nossa metodologia foi testada em instancias artificiais de seleção de modelos; em um dos experimentos, realizamos a seleção de modelos como um problema de seleção de características, caminhando pelo espaço de soluções para se obter indícios sobre a superfície induzida pela função de custo sobre o espaço de busca. Com este trabalho, esperamos contribuir para a elucidação do problema de seleção modelos de vias de sinalização celular, fornecendo uma função de custo que possa ser utilizada em uma abordagem baseada em seleção de características
- Imprenta:
- Data da defesa: 05.02.2021
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ABNT
MATOS, Gustavo Estrela de. Identification of cell signaling pathways based on biochemical reaction kinetics repositories. 2021. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-08032021-211926/. Acesso em: 18 fev. 2026. -
APA
Matos, G. E. de. (2021). Identification of cell signaling pathways based on biochemical reaction kinetics repositories (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-08032021-211926/ -
NLM
Matos GE de. Identification of cell signaling pathways based on biochemical reaction kinetics repositories [Internet]. 2021 ;[citado 2026 fev. 18 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-08032021-211926/ -
Vancouver
Matos GE de. Identification of cell signaling pathways based on biochemical reaction kinetics repositories [Internet]. 2021 ;[citado 2026 fev. 18 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-08032021-211926/
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