Geração de redes de co-expressão de genes utilizando informações de expressão diferencial
As redes de co-expressão de genes são aplicadas para análise dos processos biológicos. O método de correlação simples é amplamente empregado para a criação de redes, porém não é capaz de modelar adequadamente sua complexidade. O presente estudo propõe um método de geração de redes de co-expressão ut...
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|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | Portuguese |
| Published: |
UNESP
2019-02-01
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| Series: | CQD Revista Eletrônica Paulista de Matemática |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://sistemas.fc.unesp.br/ojs/index.php/revistacqd/article/view/179 |
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| author | Bruno Afonso Corrêa Giovana Lanza Okada Leonardo Mantelle Mello Maldonado Ivan Rodrigo Wolf Guilherme Targino Valente Rafael Plana Simões |
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| description | As redes de co-expressão de genes são aplicadas para análise dos processos biológicos. O método de correlação simples é amplamente empregado para a criação de redes, porém não é capaz de modelar adequadamente sua complexidade. O presente estudo propõe um método de geração de redes de co-expressão utilizando dados de expressão diferencial de genes. Para isso, foram obtidos de banco de dados públicos informações de expressão de genes para as espécies Saccharomyces cerevisiae e Homo sapiens. As expressões diferenciais foram calculadas utilizando o pacote DESeq2 do software R. A análise topológica da rede foi realizada utilizando o software MatLab e as redes geradas foram comparadas com redes validadas experimentalmente. Os resultados revelaram que o método proposto é mais eficiente que a correlação para a geração de redes para a espécie Saccharomyces cerevisiae, contudo estudos mais aprofundados ainda são necessários para
uso da metodologia para dados da espécie Homo sapiens.
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| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 2316-9664 |
| language | Portuguese |
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| publishDate | 2019-02-01 |
| publisher | UNESP |
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