A capacidade das células para responder corretamente a sinais externos e perceber mudanças no seu microambiente é a base do desenvolvimento, reparação de tecidos e de imunidade, bem como a homeostase do tecido normal. Transdução de sinal é o principal meio pelo qual as células respondem a sinais externos de seu ambiente e coordenam alterações celulares complexas. O estudo das vias de sinalização molecular permite-nos tentar compreender o funcionamento dessas transduções de sinais e, consequentemente, as respostas celulares a estímulos externos. Uma abordagem adequada para tais estudos é o uso de modelos matemáticos para simular a cinética das reações químicas que descrevem uma dada via de sinalização, o que nos permite gerar predições testáveis de processos celulares. Construir modelos cinéticos preditivos de vias de sinalização molecular através de dados de alto rendimento produzidos utilizando técnicas ômicas (i.e., genômica, transcriptômica, (fosfo-)proteômica) constitui um dos atuais desafios enfrentados pelos pesquisadores na área de Biologia Molecular. Recentemente, para lidar com este desafio, o arcabouço de e-Science SigNetSim foi introduzido pelo Grupo de Biologia Computacional e de Bioinformática do Instituto Butantan. Esse arcabouço permite fazer a descrição de vias de sinalização molecular através da descrição da estrutura de um modelo através de um conjunto de reações químicas, que por sua vez é mapeado para um sistema de Equações Diferencias Ordinárias (EDOs), numericamente simuladas e avaliadas. Todavia, modificações na estrutura das vias precisam ser feitas manualmente, o qual restringe severamente o número de estruturas da via que precisam ser testadas, especialmente no caso de modelos grandes. Portanto, diante desse panorama, este trabalho propõe o desenvolvimento de um método para modificar vias de sinalização molecular. Esse método se baseia no uso de bancos de dados de interatomas para fornecer um conjunto de espécies químicas candidatas para serem incluídas na via de sinalização. Um componente integrado ao arcabouço SigNetSim capaz de testar diferentes hipóteses de modificação de vias foi desenvolvido neste projeto utilizando a metodologia de heurística incremental. Para avaliar a eficiência do componente implementado, utilizamos como estudo de caso um modelo de vias sinalização de MAPKs e PI3K/Akt para realizar testes experimentais e analisar os resultados obtidos. / The ability of cells to respond correctly external signals and to perceive changes in their microenvironment is the basis for development, tissue repair and immunity as well as normal tissue homeostasis. Signal transduction is the primary means by which cells respond to external signals from their environment and coordinate complex cellular changes. The study of molecular signaling pathways allows us to understand the operation of each process of cellular signal transduction. The use of mathematical models to simulate the kinetics of chemical reactions that describe a given signaling pathway, allow us to generate testable predictions of the cell processos. To Build Kinetic predictive models to molecular signaling pathways through massive data omics produced using modern techniques, Genomics, transcriptomics, (Phospho) proteomics, is one of the current challenges faced by researchers in the field of molecular biology. Recently, the \\textit SigNetSim e-Science was introduced by the Biological Computacional and Bioinformatical Group from the Butantan Institute to face this challenge. This \\textit makes the description of molecular signaling pathways through a set of chemical reactions, which are mapped into a system of ordinary differential equations, this system will be numerically simulated and evaluated . However, changes in the structure of the pathways need to be updated manually presented in this work, which severely restricts the number of track structures that need to be tested, especially for the large models. Therefore, given this background, we present the method to modify the molecular signaling pathways. This method relies on the use of interactome database to provide a set of chemical species candidates to be included in the signaling pathway. An component integrated to SigNetSim framework able to test different hypotheses of pathways modification was developed in this project using the incremental heuristic methodology. To evaluate the implemented component, we used the MAPKs and PI3K/Akt pathways model as case study, in order to perform experimental tests and to analyze the obtained results.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:teses.usp.br:tde-22082015-085947 |
| Date | 14 August 2015 |
| Creators | Lulu Wu |
| Contributors | Junior Barrera, Marcelo da Silva Reis, Sandro José de Souza |
| Publisher | Universidade de São Paulo, Ciência da Computação, USP, BR |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP, instname:Universidade de São Paulo, instacron:USP |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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