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Tese de Doutorado
DOI
Documento
Autor
Nome completo
Henry Heberle
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 2019
Orientador
Banca examinadora
Minghim, Rosane (Presidente)
Almeida Junior, Nalvo Franco de
Bleicher, Lucas
Oliveira, Maria Cristina Ferreira de
Título em inglês
Computational methods in Biology: cancer biomarkers, protein networks and lateral gene transfer
Palavras-chave em inglês
Biological network Visualization
Cancer biomarker
Lateral gene transfer
Protein prioritization
Tree visualization
Resumo em inglês
Molecular Biology is a branch within Science of great importance. Despite the fact it studies microscopic entities, the volume and complexity of information are great. The applications are varied and can be of global interest, such as the spread of antibiotic resistance genes among bacteria and new methods for diagnostic and prognostic of cancer. By understanding biomolecular mechanisms, scientists can define treatments for diseases, support the decisions made by patients, identify the influence of intestinal microbiota over physical and psychological conditions, find cause and source of microbial antibiotic resistance, among many other applications. Computer Science plays key roles in this context, such as enabling complex data analyzes by specialists, creating models that simulate biological structures and processes, and by providing algorithms for extracting information encoded in biological data. During my doctorate, we explored those mechanisms in three main levels: quantification of proteins from cells, analysis of interactions that happen inside cells, and the comparison of genomes and their genetic history. This manuscript reports different projects, four of them already published in scientific journals. They comprise the discovery of candidate proteins for cancer biomarkers, the visual analysis of protein-protein interaction networks and the visual analysis of lateral gene transfer in bacterial phylogenetic trees. Here, we explain these projects and the main findings associated with the use of computational methods. Among the results are the evaluation of stability of ranking and signature methods applied to discovery proteomics data, a new approach to select candidate proteins from discovery to targeted proteomics, lists of candidate biomarkers for oral cancer, and new techniques for the visualization of biological networks and phylogenetic supertrees.
Título em português
Métodos computacionais em Biologia: biomarcadores de câncer, redes de proteínas e transmissão lateral de genes
Palavras-chave em português
Biomarcadores de câncer
Priorização de proteínas, Visualização de redes biológicas
Transmição Lateral de gene
Visualização de árvores
Resumo em português
A Biologia Molecular é um ramo da Ciência de grande importância. Apesar de estudar entidades microscópicas, o volume e a complexidade das informações são imensos. Suas aplicações são variadas e podem ser de interesse global, como a disseminação de genes de resistência a antibióticos entre bactérias e novos métodos para diagnóstico e prognóstico de câncer. Entendendo os mecanismos biomoleculares, cientistas podem definir tratamentos para doenças, apoiar as decisões tomadas pelos pacientes, identificar a influência da microbiota intestinal sobre as condições físicas e psicológicas, encontrar causas e fontes de resistência microbiana aos antibióticos, entre muitas outras aplicações. A Ciência da Computação desempenha papéis-chave nesse contexto, como permitir análises complexas de dados por especialistas, criar modelos que simulam estruturas e processos biológicos e fornecer algoritmos para extrair informações codificadas em dados biológicos. Durante meu doutorado, exploramos esses mecanismos em três níveis principais: quantificação de proteínas a partir de células, análise de interações que ocorrem dentro das células e comparação de genomas e seus históricos. Este manuscrito relata diferentes projetos, quatro deles já publicados em revistas científicas. Eles compreendem a descoberta de proteínas candidatas a biomarcadores de câncer, a análise visual de redes de interação proteína-proteína e a análise visual da transferência lateral de genes em árvores filogenéticas bacterianas. Aqui, explicamos esses projetos e as principais descobertas associadas ao uso de métodos computacionais. Entre os resultados estão a avaliação da estabilidade dos métodos de ranqueamento e assinaturas aplicados aos dados proteômicos de descoberta, uma nova abordagem para selecionar proteínas candidatas desde a descoberta até proteômica direcionada, listas de candidatos a biomarcadores para câncer oral e novas técnicas para a visualização de redes biológicas e supertrees filogenéticas.
 
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Henry_Heberle.pdf (45.69 Mbytes)
Data de Publicação
2019-10-15
 
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