Submitted by Edileide Reis (leyde-landy@hotmail.com) on 2014-09-09T13:06:02Z No. of bitstreams: 1 Fabiano de Souza Vieira.pdf: 1047164 bytes, checksum: f547f20c808c035c905e46caff6c88fa (MD5) / Approved for entry into archive by Fatima Cleômenis Botelho Maria (botelho@ufba.br) on 2014-09-09T17:10:19Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Fabiano de Souza Vieira.pdf: 1047164 bytes, checksum: f547f20c808c035c905e46caff6c88fa (MD5) / Made available in DSpace on 2014-09-09T17:10:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Fabiano de Souza Vieira.pdf: 1047164 bytes, checksum: f547f20c808c035c905e46caff6c88fa (MD5) / O problema da causação descendente é o problema de como um fenômeno de nível superior pode causar ou determinar ou ainda estruturar um fenômeno de nível inferior. Mais precisamente, o que está em jogo neste problema é o que Jaegwon Kim chamou de ‘causação descendente reflexiva’, que tem lugar quando alguma atividade ou evento envolvendo um todo tem uma influência causal sobre eventos que envolvem seus próprios micro-constituintes. A causação descendente é um conceito central no pensamento emergentista e altamente debatido na literatura sobre emergência e recentemente passou a ser incorporado em diversas áreas, como filosofia da mente, ciência cognitiva, teorias de auto-organização, teoria de sistemas, estudos de sistemas complexos, vida artificial, biologia evolutiva, etc. Esta incorporação foi diretamente responsável pela revitalização do emergentismo como uma tendência filosófica e, conseqüentemente, trouxe à ribalta o problema da causação descendente. A causação descendente pode desempenhar, em nossa visão, um importante papel na investigação atual de temas-chave da biologia e sua filosofia, tais como o entendimento das redes biológicas e das relações genótipo-fenótipo. Com o intuito de avançar na discussão sobre causação descendente, nós discutiremos as abordagens neo-aristotélicas, as quais apelam a outros modos causais diferentes da causação eficiente para dar conta deste fenômeno, particularmente a causação formal e funcional. Neste trabalho, consideraremos o papel heurístico que este conceito pode desempenhar ao lidar com as relações entre níveis superiores e inferiores da organização em sistemas vivos. Particularmente, discutiremos como abordagens neo-aristotélicas contribuíram com o avanço das discussões sobre causação descendente, recorrendo a outros modos causais, diferentes da causação eficiente – principalmente, causação formal e funcional – para explicar este fenômeno. Contudo, a idéia central deste trabalho é irmos para além das abordagens neoaristotélicas. Nós formulamos, então, uma abordagem diferente, na qual apelamos para outros modos de determinação, além da determinação causal, para entender a relação entre sistemas, como um todo, e seus componentes. Ao evitarmos o sistema aristotélico, nós argumentaremos, em acordo com Mark Bickhard e Donald Campbell, que o problema da causação descendente também requer uma mudança metafísica mais profunda, a saber, de uma metafísica de partículas para uma metafísica de processos. Nós tentaremos dar os primeiros passos na construção de uma teoria da determinação descendente, focando em duas questões centrais: (i) Quais são as ‘coisas’ que se afirma que determinam e são determinadas num caso de determinação descendente? (ii) Qual o significado de ‘determinar’ na determinação descendente? Nossa intenção é desenvolver uma explicação coerente sobre como princípios organizacionais restringem e, assim, parcialmente determinam o comportamento dos constituintes de nível inferior de um sistema. Nessa explicação de determinação descendente, um padrão organizacional de nível superior, interpretado como um princípio geral, é o determinante, enquanto processos particulares de nível inferior são determinados. A influência determinativa neste caso é do princípio geral organizador de nível superior sobre processos particulares de nível inferior e pode ser formulada nos seguintes termos: se a,b,c,...., n estão sob influência de W, então elas apresentarão uma tendência, uma disposição de instanciar um processo p ou um conjunto de processos {P}. Essas mudanças disposicionais na determinação descendente são tratadas por nós em termos da teoria das propensões de Popper, de tal maneira, que sua probabilidade não estaria somente em nossas abstrações lógicas, mas ao invés disso, presente no mundo. Dessa forma, evitamos a crítica de que as relações determinativas todo-parte possuem apenas valor epistemológico, mas não ontológico. Por último, nós argumentaremos que esta abordagem poderá oferecer alguma contribuição para a construção de um conjunto de ferramentas para facilitar o entendimento dos sistemas biológicos (e.g., sistema celular; redes metabólicas; sistema desenvolvimental; relações genótipo-fenótipo, sistema neuronal; sistema imunológico, ecossistemas, etc.), especialmente na área que tem sido denominada ‘biologia de sistemas’.

A cana-de-açúcar (Saccharum spp.) é uma das principais gramíneas cultivadas do mundo e o Brasil é seu maior produtor, ela se tornou uma importante cultura devido às altas taxas de assimilação de carbono permitindo a síntese e acumulação de grandes quantidades de sacarose em seus entrenós. Com isso, faz-se necessário uma melhor compreensão dos mecanismos moleculares que regulam o acúmulo de sacarose nesta planta. Tais mecanismos têm sido estudados em vários níveis, tais como, identificação e localização de genes, identificação de lócus controladores de características quantitativas, transcriptoma, proteôma, caracterização e identificação de metabólitos. Com todos esses estudos é evidente a necessidade de uma abordagem holística para o entendimento global da planta durante o acúmulo de sacarose. Assim este trabalho teve por objetivo integrar dados de metabolômica e proteômica de tecidos da cana-de-açúcar da variedade SP80-3280 durante o desenvolvimento e o acúmulo de sacarose, utilizando a bioinformática para unir esses resultados por meio da análise de correlação canônica regularizada em uma abordagem de biologia sistêmica. Os resultados obtidos indicam diferenças no perfil metabólico e proteico da cana-açúcar durante o desenvolvimento e acúmulo de sacarose. Foram propostas classes de metabólitos que podem estar relacionados com o acúmulo de sacarose na cana-de-açúcar tais como glicerolipídeos, glicerofosfolipídeos, cumarinas e derivados, esteroides e derivados de esteroides e acil graxos. Também foram propostas proteínas que podem estar relacionadas com o acúmulo de sacarose, onde as histonas foram as que mais se destacaram. Nas redes biológicas de correlações também foram observadas correlações entre possíveis metabólitos e proteínas que podem estar correlacionadas com o acúmulo de sacarose na cana-de-açúcar / Sugarcane (Saccharum spp.) is one of the most important cultivated grasses of the world and Brazil is the largest producer, it has become an important crop due to high carbon assimilation rates allowing the synthesis and accumulation of large amounts of sucrose in their internodes. Thus, it is necessary a high understanding of the molecular mechanisms involved in the regulation of sucrose accumulation in this plant. These mechanisms have been studied at various levels, such as gene identification and localization, identification of quantitative trait locus controlling, transcriptome, proteome, characterization and metabolites identification. With all these studies is evident the necessity for a holistic approach to global understanding of the plant during the sucrose accumulation. Thus, this work aims to integrate metabolomics and proteomics data from tissues of sugarcane variety SP80-3280, during plant development and sucrose accumulation, using bioinformatics to link these results by regularized canonical correlation analysis in a systems biology approach. The results indicate differences in the metabolic and protein profile of sugarcane during development and sucrose accumulation. Metabolites classes have been proposed that may be related to sugarcane sucrose accumulation as glycerolipids, glycerophospholipids, coumarins and derivatives, steroids and steroid derivatives and fatty acyl. In addition, some proteins have been proposed that may be related to sucrose accumulation, where the most highlighted were the histones. In the biological correlations networks, have been also observed correlations between possible metabolites and proteins that can be correlated with the accumulation of sucrose in sugarcane

A cana-de-açúcar (Saccharum spp.) é uma das principais gramíneas cultivadas do mundo e o Brasil é seu maior produtor, ela se tornou uma importante cultura devido às altas taxas de assimilação de carbono permitindo a síntese e acumulação de grandes quantidades de sacarose em seus entrenós. Com isso, faz-se necessário uma melhor compreensão dos mecanismos moleculares que regulam o acúmulo de sacarose nesta planta. Tais mecanismos têm sido estudados em vários níveis, tais como, identificação e localização de genes, identificação de lócus controladores de características quantitativas, transcriptoma, proteôma, caracterização e identificação de metabólitos. Com todos esses estudos é evidente a necessidade de uma abordagem holística para o entendimento global da planta durante o acúmulo de sacarose. Assim este trabalho teve por objetivo integrar dados de metabolômica e proteômica de tecidos da cana-de-açúcar da variedade SP80-3280 durante o desenvolvimento e o acúmulo de sacarose, utilizando a bioinformática para unir esses resultados por meio da análise de correlação canônica regularizada em uma abordagem de biologia sistêmica. Os resultados obtidos indicam diferenças no perfil metabólico e proteico da cana-açúcar durante o desenvolvimento e acúmulo de sacarose. Foram propostas classes de metabólitos que podem estar relacionados com o acúmulo de sacarose na cana-de-açúcar tais como glicerolipídeos, glicerofosfolipídeos, cumarinas e derivados, esteroides e derivados de esteroides e acil graxos. Também foram propostas proteínas que podem estar relacionadas com o acúmulo de sacarose, onde as histonas foram as que mais se destacaram. Nas redes biológicas de correlações também foram observadas correlações entre possíveis metabólitos e proteínas que podem estar correlacionadas com o acúmulo de sacarose na cana-de-açúcar / Sugarcane (Saccharum spp.) is one of the most important cultivated grasses of the world and Brazil is the largest producer, it has become an important crop due to high carbon assimilation rates allowing the synthesis and accumulation of large amounts of sucrose in their internodes. Thus, it is necessary a high understanding of the molecular mechanisms involved in the regulation of sucrose accumulation in this plant. These mechanisms have been studied at various levels, such as gene identification and localization, identification of quantitative trait locus controlling, transcriptome, proteome, characterization and metabolites identification. With all these studies is evident the necessity for a holistic approach to global understanding of the plant during the sucrose accumulation. Thus, this work aims to integrate metabolomics and proteomics data from tissues of sugarcane variety SP80-3280, during plant development and sucrose accumulation, using bioinformatics to link these results by regularized canonical correlation analysis in a systems biology approach. The results indicate differences in the metabolic and protein profile of sugarcane during development and sucrose accumulation. Metabolites classes have been proposed that may be related to sugarcane sucrose accumulation as glycerolipids, glycerophospholipids, coumarins and derivatives, steroids and steroid derivatives and fatty acyl. In addition, some proteins have been proposed that may be related to sucrose accumulation, where the most highlighted were the histones. In the biological correlations networks, have been also observed correlations between possible metabolites and proteins that can be correlated with the accumulation of sucrose in sugarcane

Els mecanismes de regulaci o de les c el lules poden ser modelats per controlar i entendre la biologia cel lular. Diferents nivells d'abstracci o s'utilitzen per descriure els processos biol ogics. En aquest treball s'han utilitzat grafs i equacions diferencials per modelar les interaccions cel lulars tant qualitativament com quantitativa. En aquest treball s'han analitzat dades d'interacci o i activitat de diferents organismes, E. coli i S. cerevisiae: xarxes d'interacci o prote na-prote na, de regulaci o de la transcripci o, i metab oliques, aix com per ls d'expressi o gen omica i prote omica. De la rica varietat de mesures de grafs, una variable important d'aquestes xarxes biol ogiques es la distribuci o de grau, i he aplicat eines d'an alisi estad stica per tal de caracteritzar-la. En tots els casos estudiats les distribucions de grau tenen una forma de cua pesada, per o la majoria d'elles presenten difer encies signi catives respecte un model de llei de pot encia, d'acord amb proves estad stiques. D'altra banda, cap de les xarxes podrien ser assignades de forma inequvoca a cap distribuci o testejada. Pel que fa a un nivell m es microsc opic, hem utilitzat equacions diferencials per estudiar la din amica de models de diversos sistemes bioqu mics. En primer lloc, una eina de programari anomenada ByoDyn ha estat creada des de zero. L'eina permet realitzar simulacions deterministes i estoc astiques, analitzar models mitjan cant estimaci o de par ametres, sensibilitat i an alisi d'identi cabilitat, aix com dissenyar optimament experiments. S'ha creat una interf cie web que ofereix la possibilitat d'interactuar amb el programa d'una manera gr a ca, independentment de la con guraci o de l'usuari, permetent l'execuci o del programa en diferents entorns computacionals. Finalment, hem aplicat un protocol de disseny experimental optim en un model multicel lular de l'embriog enesi en vertebrats. / Regulatory mechanisms of cells can be modelled to control and under- stand cellular biology. Di erent levels of abstraction are used to describe biological processes. In this work we have used graphs and di erential equations to model cellular interactions qualitatively and quantitatively. From di erent organisms, E. coli and S. cerevisiae, we have analysed data available for they complete interaction and activity networks. At the level of interaction, the protein-protein interaction network, the tran- scriptional regulatory networks and the metabolic network have been studied; for the activity, both gene and protein pro les of the whole or- ganism have been examined. From the rich variety of graph measures, one of primer importance is the degree distribution. I have applied sta- tistical analysis tools to such biological networks in order to characterise the degree distribution. In all cases the studied degree distributions have a heavy-tailed shape, but most of them present signi cant di erences from a power-law model according to a statistical test. Moreover, none of the networks could be unequivocally assigned to any of the tested distribution. On the other hand, in a more ne-grained view, I have used di erential equations to model dynamics of biochemical systems. First, a software tool called ByoDyn has been created from scratch incorporating a fairly complete range of analysis methods. Both deterministic and stochas- tic simulations can be performed, models can be analysed by means of parameter estimation, sensitivity, identi ability analysis, and optimal ex- perimental design. Moreover, a web interface has been created that pro- vides with the possibility interact with the program in a graphical man- ner, independent of the user con guration, allowing the execution of the program at di erent computational environments. Finally, we have ap- plied a protocol of optimal experimental design on a multicellular model of embryogenesis.

Despite some great success, many human diseases cannot be effectively treated, prevented or cured, yet. Moreover, prescribed drugs are often not very efficient and cause undesired side effects. Hence, there is a need to investigate the molecular basis of diseases and adverse drug reactions in more detail. For this purpose, relevant biomedical data needs to be gathered, integrated and analysed in a meaningful way. In this regard, we have developed novel integrative analysis approaches based on both perspectives, classical multivariate statistics and systems biology. A novel multilevel statistical method has been developed for exploiting molecular and pharmacological information for a set of drugs in order to investigate undesired side effects. Systems biology approaches have been used to study the genetic basis of human diseases at a global scale. For this purpose, we have developed an integrated gene-disease association database and tools for user-friendly access and analysis. We showed that modularity applies for mendelian, complex and environmental diseases and identified disease-related core biological processes. We have constructed a workflow to investigate adverse drug reactions using our gene-disease association database. A detailed study of currently available pathway data has been performed to evaluate its applicability to build network models. Finally, a strategy to integrate information about sequence variations with biological pathways has been implemented to study the effect of the sequence variations onto biological processes. In summary, the developed methods are of immense practical value for other biomedical researchers and can aid to improve the understanding of the molecular basis of diseases and adverse drug reactions.A pesar de que existen tratamientos eficaces para las enfermedades, no hay todavía una cura o un tratamiento efectivo para muchas de ellas. Asimismo los medicamentos pueden ser ineficaces o causar efectos secundarios indeseables. Por lo tanto, es necesario investigar en profundidad las bases moleculares de las enfermedades y de los efectos secundarios de los medicamentos. Para ello, es necesario identificar y analizar de forma integrada los datos biomédicos relevantes. En este sentido, hemos desarrollado nuevos métodos de análisis e integración de datos biomédicos que van desde el análisis estadístico multivariante a la biología de sistemas. En primer lugar, hemos desarrollado un nuevo método estadístico multinivel para la explotación de la información molecular y farmacológica de un conjunto de drogas a fin de investigar efectos secundarios no deseados. Luego, hemos usado métodos de biología de sistemas para estudiar las bases genéticas de enfermedades humanas a escala global. Para ello, hemos integrado en una base de datos asociaciones entre genes y enfermedades y hemos desarrollado herramientas para el fácil acceso y análisis de los datos. Mostramos que las enfermedades mendelianas, complejas y ambientales presentan modularidad e identificamos los procesos biológicos relacionados con dichas enfermedades. Hemos construido una herramienta para investigar las reacciones adversas a los medicamentos basada en nuestra base de datos de asociaciones entre genes y enfermedades. Realizamos un estudio detallado de los datos disponibles sobre los procesos biológicos para evaluar su aplicabilidad en la construcción de modelos dinámicos. Por último, desarrollamos una estrategia para integrar la información sobre las variaciones de secuencia de genes con los procesos biológicos para estudiar el efecto de dichas variaciones en los procesos biológicos. En resumen, los métodos presentados en esta tesis constituyen una herramienta valiosa para otros investigadores y pueden ayudar a mejorar la comprensión de las bases moleculares de las enfermedades y de las reacciones adversas a los medicamentos.