O Cancro Cítrico, um dos mais graves problemas fitossanitários da citricultura atual, é uma doença causada pelo fitopatógeno Xanthomonas axonopodis pv. citri (Xac). Um estudo funcional do genoma de Xac foi iniciado com o intuito de identificar interações proteína-proteína envolvidas em processos de patogenicidade de Xac. Através da utilização do sistema duplo-híbrido de levedura, baseado nos domínios de ligação ao DNA e ativação da transcrição do GAL4, nós analisamos os principais componentes dos mecanismos de patogenicidade de Xac, incluindo o Sistema de Secreção do Tipo III (TTSS), Sistema de Secreção do Tipo IV (TFSS) e Sistema de \"Quorum Sensing\" composto pelas proteínas Rpf. Componentes desses sistemas foram utilizados como iscas na triagem de uma biblioteca genômica de Xac. O TTSS é codificado pelos genes denominados hrp (\"hypersensitive response and pathogenicity\"), hrc (\"hrp conserved\") e hpa (\"hrp associated\") localizados no locus hrp do cromossomo de Xac. Esse sistema de secreção é capaz de translocar proteínas efetoras do citoplasma bacteriano para o interior da célula hospedeira. Nossos resultados mostraram novas interações proteínaproteína entre componentes do próprio TTSS além de associações específicas com uma proteína hipotética: 1) HrpG, um regulador de resposta de um sistema de dois componentes responsável pela expressão dos genes hrp, e XAC0095, uma proteína hipotética encontrada apenas em Xanthomonas spp; 2) HpaA, uma proteína secretada pelo TTSS, HpaB e o domínio C-terminal da HrcV; 3) HrpB1, HrpD6 e HrpW, 4) HrpB2 e HrcU e 5) interações homotrópicas envolvendo a ATPase HrcN. Em Xac, foram encontrados dois loci vir que codificam proteínas que possuem similaridade com componentes do TFSS envolvido em processos de conjugação/secreção bacteriana: TFSS-plasmídeo localizado no plasmídeo pXAC64 e TFSS-cromossomo localizado no cromossomo de Xac. O TFSS-plasmídeo, o qual possui maior similaridade com sistemas de conjugação, mostrou interações envolvendo proteínas cujos genes estão localizados na mesma região do plasmídeo pXAC64: 1) interação homotrópica da TrwA; 2) XACb0032 e XACb0033; 3) interações homotrópicas da proteína XACb0035; 4) VirB1 e VirB9; 5) XACb0042 e VirB6; 6) XACb0043 e XACb0021b. O TFSS-cromossomo apresentou interações envolvendo as proteínas: 1) VirD4 e um grupo de 12 proteínas que contém similaridade entre si, incluindo XAC2609 cujo gene encontra-se no locus vir, 2) XAC2609 e XAC2610; 3) Interações homotrópicas da VirB11; 4) XAC2622 e VirB9. A análise do sistema de \"Quorum-Sensing\" composto pelas proteínas Rpf mostrou interações envolvendo componentes do próprio sistema: 1) RpfC e RpfF; 2) RpfC e RpfG; 3) interações homotrópicas da RpfF; 4) RpfC e CmfA, uma proteína similar a Cmf de Dictyostelium discoideum que, neste organismo, é fundamental para processos de \"quorum-sensing\". As interações proteína-proteína encontradas permitiram-nos entender melhor a composição, organização e regulação dos fatores envolvidos na patogenicidade de Xac. / Citrus Canker, caused by the bacterial plant pathogen Xanthomonas axonopodis pv. citri (Xac) presents one of the most serious problems to Brazilian citriculture. We have initiated a project to identify protein-protein interactions involved in pathogenicity of Xac. Using a yeast two-hybrid system based on GAL4 DNA-binding and activation domains, we have focused on identifying interactions involving subunits, regulators and substrates of: Type Three Secretion System (TTSS), Type Four Secretion System (TFSS) and Quorum Sensing/Rpf System. Components of these systems were used as baits to screening a random Xac genomic library. The TTSS is coded by the hrp (hypersensitive response and pathogenicity), hrc (hrp conserved) and hpa (hrp associated) genes in the chromosomal hrp locus. This secretion system can translocate efector proteins from the bacterial cytoplasm into the host cells. We have identified several previously uncharacterized interactions involving: 1) HrpG, a two-component system response regulator responsible for the expression of Xac hrp operons, and XAC0095, a previously uncharacterized protein encountered only in Xanthomonas spp; 2) HpaA, a protein secreted by the TTSS, HpaB and the C-terminal domain HrcV; 3) HrpB1, HrpD6 and HrpW; 4) HrpB2 and HrcU; 5) Homotropic interactions were also identified for the ATPase HrcN. Xac contains two virB gene clusters, one on the chromosome and one on the pXAC64 plasmid, each of which codes for a unique and previously uncharacterized TFSS. Components of the TFSS of pXAC64, which is most similar to conjugation systems, showed interactions involving proteins coded by the same locus: 1) Homotropic interactions of TrwA; 2) XACb0032 and XACb0033; 3) XAC0035 homotropic interactions; 4) VirB1 and VirB9; 5) XACb0042 and VirB6; 6) XACb0043 and XACb0021 b. Components of the chromosomal TFSS exhibited interactions involving: 1) VirD4 and a group of 12 uncharacterized proteins with a common C-terminal domain motif, include XAC2609 whose gene resides within the vir locus; 2) XAC2609 and XAC261 O; 3) Homotropic interactions of VirB11; 4) XAC2622 and VirB9. Analysis of Quorum Sensing/Rpf System components revealed interactions between the principal Rpf proteins which control Xanthomonas quorum sensing: 1) RpfC and RpfF; 2) RpfC and RpfG; 3) RpfF homotropic interactions; 4) RpfC and CmfA, a protein that presents similarity with Cmf (conditioned medium factor) of Dictyostelium discoideum, which contrais quorum sensing in this organism. The protein-protein interactions that we have detected reveal insights into the composition, organization and regulation of these important mechanisms involved in Xanthomonas pathogenicity.

La comprensione dei geni che controllano la crescita, lo sviluppo, e il metabolismo della ghiandola mammaria suina può rivelare potenziali vie metaboliche o di segnale per migliorare l'efficienza di sintesi del latte. Un microarray suino costituito da 13.263 oligonucleotidi (mer 70) è stato utilizzato per lo studio del profilo di trascrizione del tessuto mammario da 4.5 scrofe a -34, -14, -4, 0, 7, 14, 21, e 28 giorni rispetto alla data del parto. ANOVA (FDR ≤ 0.10) ha individuato 2664 geni differenzialmente espressi (DEG) in relazione allo stato fisiologico. L’analisi dei network e delle vie metaboliche ha identificato come funzioni molecolari più affette dallo stato fisiologico: crescita e proliferazione cellulare (548 geni) cellule di segnale(612 geni).La qPCR rimane il metodo migliore per la misurazione dell’ abbondanza mRNA ad alta precisione e per la validazione di dati array. Essenziale per assicurare l'affidabilità della qPCR è la normalizzazione dei dati con l’utilizzo di geni di controllo interno (ICG). Un analisi sulla stabilità dei geni ha identificato, tra i 19 potenziali ICG, API5, VABP, e MRPL39 come i più stabili ICG nel tessuto mammario suini e ha inoltre stabilito che l'uso di tali 3 geni è il più appropriato per il calcolo di un fattore di normalizzazione. I risultati sottolineano l'importanza di una corretta validazione dei controlli interni per qPCR ed evidenziano le limitazioni di utilizzo dell’assenza dell’effetto tempo come unico criterio per la selezione di CIG. / Elucidating genes controlling growth, development, and metabolism of swine mammary glands can reveal potential metabolic or signalling pathways that might help improve efficiency of milk synthesis. A swine microarray consisting of 13,263 oligonucleotides (70 mer) was used for transcript profiling of mammary tissue from 4-5 sows at -34, -14, -4, 0, 7, 14, 21, and 28 d relative to parturition. ANOVA (FDR ≤ 0.10) identified 2,664 differentially expressed genes (DEG) dueto physiological state. Gene network/pathway analysis revealed that cell growth and proliferation (548 genes) and cell signaling (612 genes) were among the most affected molecular functions due to physiological state in DEG. QPCR remains the chosen method for high-precision mRNA abundance analysis and for array data validation. Essential for reliability of qPCR data is normalization using appropriate internal control genes (ICG). Gene stability analysis identified , among 19 potential ICG, API5, VABP, and MRPL39 as the most stable ICG in porcine mammary tissue and indicated that the use of those 3 genes was most appropriate for calculating a normalization factor. Results underscore the importance of proper validation of internal controls for qPCR and highlight the limitations of using absence of time effects as the criteria for selection of appropriate ICG.

Una dieta scorretta incrementa il rischio di malattie come l’insulino resistenza e l’obesità. Questa tesi ha l’obiettivo di valutare l’effetto di diete sbilanciate sulla fisiologia ed espressione genica in topi e suini allo svezzamento. Topi C57BL/6 sono stati sacrificati dopo 2 settimane, dopo essere stati alimentati con dieta iper-lipidica e dieta controllo. L’espressione genica è stata stimata usando la tecnologia microarray. Quattro dei sette geni identificati differenzialmente espressi tra il controllo e l’iper-lipidico sono coinvolti nella regolazione della via metabolica del sistema circadiano, che recentemente è stato mostrato avere effetti sul metabolismo lipidico e processo infiammatorio. Il secondo studio ha avuto lo scopo di capire gli effetti dello svezzamento con o senza l’aggiunta di acidificante nella dieta. I suinetti allo svezzamento (T0) sono stati comparati con i suinetti dopo una settimana (T1). Il gruppo post-svezzamento è stato alimentato con una dieta convenzionale, e metà di questi hanno ricevuto un supplemento di acido sorbico. L’aggiunta di acido sorbico nella dieta non ha causato nessuna differenza a livello fisiologico e di espressione genica. 205 geni sono stati identificati come differenzialmente espressi in T1 comparato con T0, evidenziando una forte risposta all’adattamento metabolico e agli stress subiti durante lo svezzamento. / An incorrect diet increases the risk of diseases as insulin resistance and obesity. This thesis aims at assessing the effects of unbalanced diets on gut physiology and gene expression in pig and mouse during weaning. The first research explored the impact of a high fat diet in C57BL/6 mice. High-fat-fed mice and control-fed mice were sacrificed after two weeks of treatment. Gene expression level was assessed by 90K Combimatrix microarray technology. Four of seven genes found differentially expressed between control and high fat diet mice are involved in the regulatory pathway of the circadian clock system, which was recently shown to affect lipid metabolism and inflammatory processes. Those genes were successfully validated by real time PCR. The second study aimed at understanding the weaning effect with or without acidifier addition in the diet. Piglets at weaning (T0) were compared to piglets after one week (T1). The post-weaning group was fed a conventional diet, half of which received in addition sorbic acid. The sorbic acid supplementation evidenced no effects in terms of physiology and gene expression. 205 genes were significantly differentially expressed in T1 when compared with T0, evidencing a response to the metabolic adaptation and the stress suffered during weaning.

Enterococcus faecium è un componente fondamentale del microbiota di diversi alimenti fermentati quali formaggi e salumi e viene spesso isolato in alto numero in alimenti pronti al consumo. É inoltre largamente utilizzato come probiotico sia per l’uomo che per gli animali. Allo stesso tempo, però, questa specie batterica rappresenta una delle cause principali di infezioni nosocomiali quali endocarditi ed infezioni al tratto urinario. Studi recenti hanno dimostato che la specie E. faecium è costituita da due sub-popolazioni principali: la prima è denominate hospital associated (HA) clade “A” ed include la maggior parte dei ceppi responsabili di infezioni umane; la seconda è chiamata community associated (CA) clade “B”, e contiene principalmente ceppi commensali dell’uomo. Analisi più approfondite hanno rivelato un ulteriore suddivisione all’interno del clade A, nel sub-clade A1 (che raggruppa la maggioranza dei ceppi clinici) e nel sub-clade A2, associato agli animali e più sporadicamente ad infezioni umane. Nel 2012, EFSA ha redatto una linea guida per la valutazione della sicurezza di E. faecium usato come probiotico per gli animali, concludendo che i cepi appartenenti all’hospital-associated clade non devono essere utilizzati in nutrizione animale. Comunque, la distinzione tra le due sub-popolazioni è stata fatta utilizzando dati ottenuti prevalentemente da isolati umani e animali e solo un numero limitato di ceppi isolati dagli alimenti è stato considerato. Obiettivo di questa tesi di dottorato è stato quello di valutare la sicurezza di E. faecium negli alimenti fermentati, considerando ceppi isolati da formaggi artigianali e prodotti carnei e utilizzando sia tecniche di genomica che analisi fisiologiche. Nessuno dei ceppi alimentari studiati è risultato parte del clade A1, ma un ceppo isolato da un salame stagionato pronto al consumo ha rivelato diversi tratti tipici dei ceppi A1, tra cui particolari IS, transposase e geni di resistenza agli antibiotici. Questi risultati, così come altri dati, sottolineano la necessità di approfondire le conoscenze circa il ruolo dei ceppi di E. faecium isolati da alimenti come fattore di rischio per la salute umana. / Enterococcus faecium is commonly found in high numbers in ready to eat foods, being a member of the bacterial communities of a variety of fermented foods, including cheese and sausages, and is widely used as human and animal probiotic. However, this bacterial species is a leading cause of nosocomial infection, mainly endocarditis and urinary tract infections. Recent studies have demonstrated that E. faecium species consists of two very distinct clades: the hospital associated (HA) clade “A”, which includes most of the strains responsible for human infections, and the community associated (CA) clade “B”, that contains primarily human commensal isolates. Deeper analysis revealed a further split within clade A into sub-clade A1 (which groups the vast majority of clinical isolates), and sub-clade A2, associated with animals and sporadic human infections. In 2012, the European Food Safety Authority has issued a guideline for the safety assessment of E. faecium used as animal probiotics, concluding the strains belonging to the hospital-associated clade should not be used in animal nutrition. However, the differentiation of the two clades has been performed using data mainly deriving from human and animal isolates, and only a limited number of strains from the food chain were considered. Aim of this doctoral thesis was to assess the safety of E. faecium in fermented food, considering strains isolated from artisanal cheese and meat products, and using both whole genome-based techniques and physiological studies. None of the food isolates studied in this work belong to the epidemic clade A1, however a strain isolated from a ready to eat salami revealed several A1-specific traits, such as specific IS, transposases and antibiotic resistance genes. These results, as well as other data, underline the emergency of deeper understanding the role of E. faecium isolated from fermented foods as risk factor for human health.

O Cancro Cítrico, um dos mais graves problemas fitossanitários da citricultura atual, é uma doença causada pelo fitopatógeno Xanthomonas axonopodis pv. citri (Xac). Um estudo funcional do genoma de Xac foi iniciado com o intuito de identificar interações proteína-proteína envolvidas em processos de patogenicidade de Xac. Através da utilização do sistema duplo-híbrido de levedura, baseado nos domínios de ligação ao DNA e ativação da transcrição do GAL4, nós analisamos os principais componentes dos mecanismos de patogenicidade de Xac, incluindo o Sistema de Secreção do Tipo III (TTSS), Sistema de Secreção do Tipo IV (TFSS) e Sistema de \"Quorum Sensing\" composto pelas proteínas Rpf. Componentes desses sistemas foram utilizados como iscas na triagem de uma biblioteca genômica de Xac. O TTSS é codificado pelos genes denominados hrp (\"hypersensitive response and pathogenicity\"), hrc (\"hrp conserved\") e hpa (\"hrp associated\") localizados no locus hrp do cromossomo de Xac. Esse sistema de secreção é capaz de translocar proteínas efetoras do citoplasma bacteriano para o interior da célula hospedeira. Nossos resultados mostraram novas interações proteínaproteína entre componentes do próprio TTSS além de associações específicas com uma proteína hipotética: 1) HrpG, um regulador de resposta de um sistema de dois componentes responsável pela expressão dos genes hrp, e XAC0095, uma proteína hipotética encontrada apenas em Xanthomonas spp; 2) HpaA, uma proteína secretada pelo TTSS, HpaB e o domínio C-terminal da HrcV; 3) HrpB1, HrpD6 e HrpW, 4) HrpB2 e HrcU e 5) interações homotrópicas envolvendo a ATPase HrcN. Em Xac, foram encontrados dois loci vir que codificam proteínas que possuem similaridade com componentes do TFSS envolvido em processos de conjugação/secreção bacteriana: TFSS-plasmídeo localizado no plasmídeo pXAC64 e TFSS-cromossomo localizado no cromossomo de Xac. O TFSS-plasmídeo, o qual possui maior similaridade com sistemas de conjugação, mostrou interações envolvendo proteínas cujos genes estão localizados na mesma região do plasmídeo pXAC64: 1) interação homotrópica da TrwA; 2) XACb0032 e XACb0033; 3) interações homotrópicas da proteína XACb0035; 4) VirB1 e VirB9; 5) XACb0042 e VirB6; 6) XACb0043 e XACb0021b. O TFSS-cromossomo apresentou interações envolvendo as proteínas: 1) VirD4 e um grupo de 12 proteínas que contém similaridade entre si, incluindo XAC2609 cujo gene encontra-se no locus vir, 2) XAC2609 e XAC2610; 3) Interações homotrópicas da VirB11; 4) XAC2622 e VirB9. A análise do sistema de \"Quorum-Sensing\" composto pelas proteínas Rpf mostrou interações envolvendo componentes do próprio sistema: 1) RpfC e RpfF; 2) RpfC e RpfG; 3) interações homotrópicas da RpfF; 4) RpfC e CmfA, uma proteína similar a Cmf de Dictyostelium discoideum que, neste organismo, é fundamental para processos de \"quorum-sensing\". As interações proteína-proteína encontradas permitiram-nos entender melhor a composição, organização e regulação dos fatores envolvidos na patogenicidade de Xac. / Citrus Canker, caused by the bacterial plant pathogen Xanthomonas axonopodis pv. citri (Xac) presents one of the most serious problems to Brazilian citriculture. We have initiated a project to identify protein-protein interactions involved in pathogenicity of Xac. Using a yeast two-hybrid system based on GAL4 DNA-binding and activation domains, we have focused on identifying interactions involving subunits, regulators and substrates of: Type Three Secretion System (TTSS), Type Four Secretion System (TFSS) and Quorum Sensing/Rpf System. Components of these systems were used as baits to screening a random Xac genomic library. The TTSS is coded by the hrp (hypersensitive response and pathogenicity), hrc (hrp conserved) and hpa (hrp associated) genes in the chromosomal hrp locus. This secretion system can translocate efector proteins from the bacterial cytoplasm into the host cells. We have identified several previously uncharacterized interactions involving: 1) HrpG, a two-component system response regulator responsible for the expression of Xac hrp operons, and XAC0095, a previously uncharacterized protein encountered only in Xanthomonas spp; 2) HpaA, a protein secreted by the TTSS, HpaB and the C-terminal domain HrcV; 3) HrpB1, HrpD6 and HrpW; 4) HrpB2 and HrcU; 5) Homotropic interactions were also identified for the ATPase HrcN. Xac contains two virB gene clusters, one on the chromosome and one on the pXAC64 plasmid, each of which codes for a unique and previously uncharacterized TFSS. Components of the TFSS of pXAC64, which is most similar to conjugation systems, showed interactions involving proteins coded by the same locus: 1) Homotropic interactions of TrwA; 2) XACb0032 and XACb0033; 3) XAC0035 homotropic interactions; 4) VirB1 and VirB9; 5) XACb0042 and VirB6; 6) XACb0043 and XACb0021 b. Components of the chromosomal TFSS exhibited interactions involving: 1) VirD4 and a group of 12 uncharacterized proteins with a common C-terminal domain motif, include XAC2609 whose gene resides within the vir locus; 2) XAC2609 and XAC261 O; 3) Homotropic interactions of VirB11; 4) XAC2622 and VirB9. Analysis of Quorum Sensing/Rpf System components revealed interactions between the principal Rpf proteins which control Xanthomonas quorum sensing: 1) RpfC and RpfF; 2) RpfC and RpfG; 3) RpfF homotropic interactions; 4) RpfC and CmfA, a protein that presents similarity with Cmf (conditioned medium factor) of Dictyostelium discoideum, which contrais quorum sensing in this organism. The protein-protein interactions that we have detected reveal insights into the composition, organization and regulation of these important mechanisms involved in Xanthomonas pathogenicity.

Attività antropiche e pressioni di mercato stanno rapidamente riducendo la biodiversità. Per questa ragione, conservare il patrimonio ecosistemico, tassonomico e genetico risulta fondamentale al fine di garantire potenziale adattativo alle specie, e, in ultima analisi, un futuro sostenibile per il pianeta. Al fine di minimizzare la perdita di biodiversità, numerosi metodi sono stati proposti per priorizzare ecosistemi, specie e popolazioni. Il presente lavoro di tesi fornisce in primo luogo una revisione di tali approcci, proponendo un albero decisionale volto a favorirne un corretto utilizzo. Secondariamente, la variabilità genomica neutrale del bufalo d’acqua (Bubalus bubalis L.) è investigata per mezzo di un pannello di marcatori SNP a media densità, rivelando due centri di domesticazione (India Nord-occidentale, Cina-Indocina) e possibili rotte di migrazione per gli ecotipi ‘river’ e ‘swamp’. L’adattamento locale ad East Coast Fever, patologia endemica delle popolazioni bovine in Africa Sub-sahariana, è stato inoltre studiato in bovini autoctoni Ugandesi (Bos taurus L.) combinando tecniche di modellizzazione delle nicchie ecologiche e di genomica del paesaggio. L’approccio ha portato ad indentificare PRKG1 e SLA2 come possibili geni di adattamento. I risultati sono discussi alla luce delle possibili implicazioni nella conservazione del bufalo e nella gestione delle risorse genetiche animali Ugandesi. / Biodiversity is quickly disappearing due to human impact on the biosphere, and to market pressure. Consequently, the protection of both wild and domestic species needs to become a priority in order to preserve their evolutionary potential and, ultimately, guarantee a sustainable future for coming human generations. To date, tens of methods have been proposed to prioritize biodiversity for conservation purposes. Here, an ontology for priority setting in conservation biology is provided with the aim of supporting the selection of the most opportune methodologies given specific conservation goals. Further, two case studies are presented characterizing neutral and adaptive genomic diversity in water buffalo (Bubalus bubalis L.) and indigenous Ugandan cattle (Bos taurus L.), respectively. In particular, two independent domestication centres (North-western India and Indochina) and separate migration routes are suggested for the ‘river’ and ‘swamp’ water buffalo types. In the case of indigenous Ugandan cattle, the integration of species distribution modelling and landscape genomics techniques allowed the identification of PRKG1 and SLA2 as candidate genes for local adaptation to East Coast Fever, a vector-borne disease affecting bovine populations of Sub-Saharan Africa. Results are discussed for their implications in water buffalo conservation and Ugandan cattle adaptive management.

[pt] Prever com precisão a resposta a drogas para uma dada amostra baseado em características moleculares pode ajudar a otimizar o desenvolvimento de drogas e explicar mecanismos por trás das respostas aos tratamentos. Nessa dissertação, dois estudos de caso foram gerados, cada um aplicando diferentes dados genômicos para a previsão de resposta a drogas. O estudo de caso 1 avaliou dados de perfis de metilação de DNA como um tipo de característica molecular que se sabe ser responsável por causar tumorigênese e modular a resposta a tratamentos. Usando perfis de metilação de 987 linhagens celulares do genoma completo na base de dados Genomics of Drug Sensitivity in Cancer (GDSC), utilizamos algoritmos de aprendizado de máquina para avaliar o potencial preditivo de respostas citotóxicas para oito drogas contra o câncer. Nós comparamos a performance de cinco algoritmos de classificação e quatro algoritmos de regressão representando metodologias diversas, incluindo abordagens tree-, probability-, kernel-, ensemble- e distance-based. Aplicando sub-amostragem artificial em graus variados, essa pesquisa procura avaliar se o treinamento baseado em resultados relativamente extremos geraria melhoria no desempenho. Ao utilizar algoritmos de classificação e de regressão para prever respostas discretas ou contínuas, respectivamente, nós observamos consistentemente excelente desempenho na predição quando os conjuntos de treinamento e teste consistiam em dados de linhagens celulares. Algoritmos de classificação apresentaram melhor desempenho quando nós treinamos os modelos utilizando linhagens celulares com valores de resposta a drogas relativamente extremos, obtendo valores de area-under-the-receiver-operating-characteristic-curve de até 0,97. Os algoritmos de regressão tiveram melhor desempenho quando treinamos os modelos utilizado o intervalo completo de valores de resposta às drogas, apesar da dependência das métricas de desempenho utilizadas. O estudo de caso 2 avaliou dados de RNA-seq, dados estes comumente utilizados no estudo da eficácia de drogas. Aplicando uma abordagem de aprendizado semi-supervisionado, essa pesquisa busca avaliar o impacto da combinação de dados rotulados e não-rotulados para melhorar a predição do modelo. Usando dados rotulados de RNA-seq do genoma completo de uma média de 125 amostras de tumor AML rotuladas da base de dados Beat AML (separados por tipos de droga) e 151 amostras de tumor AML não-rotuladas na base de dados The Cancer Genome Atlas (TCGA), utilizamos uma estrutura de modelo semi-supervisionado para prever respostas citotóxicas para quatro drogas contra câncer. Modelos semi-supervisionados foram gerados, avaliando várias combinações de parâmetros e foram comparados com os algoritmos supervisionados de classificação. / [en] Accurately predicting drug responses for a given sample based on molecular features may help to optimize drug-development pipelines and explain mechanisms behind treatment responses. In this dissertation, two case studies were generated, each applying different genomic data to predict drug response. Case study 1 evaluated DNA methylation profile data as one type of molecular feature that is known to drive tumorigenesis and modulate treatment responses. Using genome-wide, DNA methylation profiles from 987 cell lines in the Genomics of Drug Sensitivity in Cancer (GDSC) database, we used machine-learning algorithms to evaluate the potential to predict cytotoxic responses for eight anti-cancer drugs. We compared the performance of five classification algorithms and four regression algorithms representing diverse methodologies, including tree-, probability-, kernel-, ensemble- and distance-based approaches. By applying artificial subsampling in varying degrees, this research aims to understand whether training based on relatively extreme outcomes would yield improved performance. When using classification or regression algorithms to predict discrete or continuous responses, respectively, we consistently observed excellent predictive performance when the training and test sets consisted of cell-line data. Classification algorithms performed best when we trained the models using cell lines with relatively extreme drug-response values, attaining area-under-the-receiver-operating-characteristic-curve values as high as 0.97. The regression algorithms performed best when we trained the models using the full range of drug-response values, although this depended on the performance metrics we used. Case study 2 evaluated RNA-seq data as one of the most popular molecular data used to study drug efficacy. By applying a semi-supervised learning approach, this research aimed to understand the impact of combining labeled and unlabeled data to improve model prediction. Using genome-wide RNA-seq labeled data from an average of 125 AML tumor samples in the Beat AML database (varying by drug type) and 151 unlabeled AML tumor samples in The Cancer Genome Atlas (TCGA) database, we used a semi-supervised model structure to predict cytotoxic responses for four anti-cancer drugs. Semi-supervised models were generated, while assessing several parameter combinations and were compared against supervised classification algorithms.