Células estomáticas e reações metabólicas de plantas foram modelados por meio da teoria dos grafos neste trabalho; a distância entre estômatos vizinhos na folha foi adotada como parâmetro utilizado para a conectividade em redes onde os estômatos foram definidos como nodos. A direção da formação de produtos e substratos em reações metabólicas determinou a conectividade nas redes metabólicas, onde cada metabólito foi definido como um nodo. As redes de estômatos foram capazes de gerar uma grande quantidade de informação geométrica associada à distância entre os estômatos. Estas medidas se mostraram uma poderosa ferramenta para avaliar a plasticidade fenotípica em folhas de plantas. A adaptação de plantas a condições ambientais extremas, como altas taxas de umidade e grandes variações no tempo de exposição à luz, puderam ser quantificadas por parâmetros de redes. Parâmetros topológicos globais das redes metabólicas mostraram que elas possuem propriedades estatísticas e topológicas de redes livre escala, como nos seres vivos em geral. Entretanto, alguns parâmetros topológicos locais das redes como a medida hub-score, geram vetores de características que, se comparados entre plantas, geram informação filogenética. Além disso, nós comprovamos que é possível construir modelos que sugerem uma organização geral para o metabolismo, por meio de algorítmos de conectividade hierárquica. O algorítmo de k-cores foi usado para gerar camadas de conectividade nas redes metabólicas. A atribuição química dos metabólitos ao longo das camadas k-core, mostra que a hierarquia de conexões está associada a especialização do metabolismo. Isto sugere que o algorítimo também gera informação sobre a evolução da maquinaria metabólica. Portanto, o modelo para conectar elementos de uma rede metabólica adotado neste trabalho, traz informações naturais sobre as plantas, o que sugere que exista parâmetros físicos das reações metabólicas representados pelo modelo.

Stomatic cells and metabolic reactions were modeled by graph theory in this work. The distance between stomata was adopted as connectivity parameter in the networks where stomata were defined as nodes. The direction of formation from products and substrates in the metabolic reactions, determined the connectivity from the metabolic networks, where each metabolite was defined as a node. The networks of stomata were able to generate a large amount of geometric information based at distance between the stomata. These measures represented a powerful tool to evaluate the phenotypic plasticity in leaves of plants. Global topological parameters from plant the metabolic networks revealed that plant metabolic networks has the topology of free scale networks, as in living beings in general. However, some local topological parameters of the networks such as the hub-score, can be organized as characteristic vectors with differential phylogenetic information. In addition, we have shown that it is possible to construct models that suggest a general organization for the metabolism through algorithms with iterative percolation from network connectivity. The k-cores algorithm was used to generate layers of connectivity in the metabolic networks. The chemical assignment of the metabolites along the k-core layers shows that the hierarchy of connections is associated with specialization of metabolism. This suggests that the algorithm also generates information about the evolution of the metabolic machinery. Therefore, the model used to connect elements of the metabolic networks adopted in this work, brings natural information about the plants, which suggests that there are physical parameters of the metabolic reactions represented by the model.