Investigation of the use of functional interaction networks and enriched functional interaction networks in methods for identifying significant mutations applied to cancer research (2025)
- Authors:
- Autor USP: SOUZA, ALFREDO GUILHERME DA SILVA - ICMC
- Unidade: ICMC
- Sigla do Departamento: SSC
- DOI: 10.11606/T.55.2025.tde-02092025-104234
- Subjects: GENES; DNA; FENÔMENOS BIOLÓGICOS; REDES COMPLEXAS
- Keywords: Biological networks; Cancer; Câncer; Driver mutations; Mutações driver; Redes biológicas
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Abstract: A célula é a unidade básica da vida e carrega uma cópia do material genético (DNA). O DNA determina diversas características humanas, bem como fenômenos biológicos dentro do organismo. Ele consiste em uma vasta quantidade de informação, codificada em sequências de nucleotídeos. Devido ao grande volume de dados, diversas técnicas de representação podem ser empregadas, como o uso de redes complexas, que permitem não apenas a representação do DNA, mas também as relações entre genes, proteínas, genes que compartilham as mesmas atividades biológicas (vias metabólicas) e outras informações biológicas. Na literatura, diversos métodos computacionais foram propostos que, ao manipular dados de mutações de pacientes associados a redes de interação funcional, podem identificar genes potenciais ligados a um tipo específico de câncer em estudo. Vários métodos empregam diferentes estruturas de rede, incorporando vias distintascompletas ou parcialmente geradas por meio de processos específicos associados aos bancos de dados utilizados para construir a rede. Este estudo investiga o impacto do uso de redes biológicas enriquecidas na identificação de genes drivers. A análise busca determinar se o enriquecimento da rede com genes priorizados para cada tipo de câncer melhora a precisão dos métodos de identificação de genes drivers, em comparação com o uso de redes biológicas convencionais. Além disso, o estudo avalia se a inclusão desse processo de priorização influencia positivamente a detecçãode genes drivers, destacando genes funcionalmente mais relevantes para o tipo de câncer em investigação.
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2025
- Data da defesa: 27.06.2025
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by-nc-sa
-
ABNT
SOUZA, Alfredo Guilherme da Silva. Investigation of the use of functional interaction networks and enriched functional interaction networks in methods for identifying significant mutations applied to cancer research. 2025. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2025. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02092025-104234/. Acesso em: 01 jan. 2026. -
APA
Souza, A. G. da S. (2025). Investigation of the use of functional interaction networks and enriched functional interaction networks in methods for identifying significant mutations applied to cancer research (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02092025-104234/ -
NLM
Souza AG da S. Investigation of the use of functional interaction networks and enriched functional interaction networks in methods for identifying significant mutations applied to cancer research [Internet]. 2025 ;[citado 2026 jan. 01 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02092025-104234/ -
Vancouver
Souza AG da S. Investigation of the use of functional interaction networks and enriched functional interaction networks in methods for identifying significant mutations applied to cancer research [Internet]. 2025 ;[citado 2026 jan. 01 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02092025-104234/
Informações sobre o DOI: 10.11606/T.55.2025.tde-02092025-104234 (Fonte: oaDOI API)
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