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Thèse de Doctorat
DOI
https://doi.org/10.11606/T.95.2021.tde-23032021-143111
Document
Auteur
Nom complet
Paulo Eduardo Pinto Burke
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Carlos, 2021
Directeur
Jury
Costa, Luciano da Fontoura (Président)
Guimaraes Junior, Paulo Roberto
Reis, Marcelo da Silva
Ribeiro, Marcelo Perencin de Arruda
Titre en anglais
Simulation of biochemical systems using constraint-based methods and complex networks
Mots-clés en anglais
Biochemical networks
Process integration
Stochastic simulation
Whole-cell models
Resumé en anglais
Computational models of biomolecular systems have been employed to advance knowledge in many research areas. They have particular impact in modern areas such as Synthetic Biology, Bioengineering, and Precision Medicine. Current technologies can determine with high precision and throughput the molecules that compose cells and, to a great extent, the interactions between them. These interactions are usually grouped into cellular processes by their function and many are the available models that can represent and simulate them to a certain level of accuracy. Despite being commonly represented as separated systems, they are in fact interconnected. The simple fact that they may share common molecules makes their dynamics dependent on each other. Given the current high availability of data and computational power, models to represent whole-cells are being considered. However, current approaches to model and simulate cellular processes are challenging to be integrated given the high heterogeneity of methods employed. Thus, a more homogeneous approach to represent and simulate could make easier this integration. In this work, we propose a framework to model cellular processes by means of their underlying biochemical reactions as well as a simulation method that sources from this kind of representation. To investigate the capabilities of the modeling framework, we used the organism Mycoplasma genitalium as a case study aiming at representing all the molecules and interactions known to compose this organism by means of a single biochemical network. Among the results obtained from this model, we have that the obtained topology presents a good agreement with the literature, as well as good accuracy on the prediction of essential genes of the organism by employing cascade failure analysis. Additionally, we investigated the characteristics and capabilities of the so proposed simulation algorithm, called CBSA. It is shown to be able to perform efficiently discrete-stochastic evaluations of the dynamics of large sets of interactions. It is also able to be computed in parallel computing architectures such as GP-GPUs. We illustrate this by simulating several theoretical models as well as a challenging real biochemical system. Despite the advances reported in this work, much remains to be done in order to perform simulations at a whole-cell scale by using the proposed methods. Nevertheless, we point out possible future developments aiming at the ultimate goal of performing simulations of whole-cells.
Titre en portugais
Simulação de sistemas bioquímicos utilizando métodos baseados em restrições e redes complexas
Mots-clés en portugais
Integração de processos
Modelos de célula completa
Redes bioquímicas
Simulação estocástica
Resumé en portugais
Modelos computacionais de sistemas biomoleculares têm sido utilizados para avançar o conhecimento em muitas áreas do conhecimento. Eles têm um impacto particular em áreas modernas como a Biologia Sintética, Bioengenharia e Medicina de Precisão. As tecnologias atuais podem determinar com alta precisão e eficiência as moléculas que compõem células e, em grande parte, as interações entre elas. Essas interações são geralmente agrupadas em processos celulares por suas funções e muitos modelos que podem representá-los e simulá-los com um certo nível de precisão estão disponíveis na literatura. Apesar de serem comumente representados como sistemas separados, eles estão na verdade interconectados. O simples fato de que eles podem compartilhar espécies moleculares torna suas dinâmicas dependentes umas das outras. Dada a alta disponibilidade atual de dados e poder computacional, modelos para representar células completas estão sendo construídos. No entanto, a integração das abordagens atuais para modelar e simular processos celulares é dificultada devido à alta heterogeneidade dos métodos empregados. Assim, uma abordagem mais homogênea para representar e simular processos celulares poderia facilitar essa integração. Neste trabalho, propomos um framework para modelar processos celulares por meio de suas reações bioquímicas subjacentes, bem como um método de simulação que utiliza esse tipo de representação como base. Para investigar as capacidades do framework de modelagem, utilizamos o organismo \textit{Mycoplasma genitalium} como estudo de caso com o objetivo de representar todas as moléculas e interações conhecidas que compoem este organismo por meio de uma única rede bioquímica. Entre os resultados obtidos com este modelo estão as semelhanças encontradas entre sua topologia e as descritas na literatura, bem como a predição de genes essenciais do organismo por meio de uma análise de falha em cascata. Adicionalmente, investigamos as características e capacidades do algoritmo de simulação proposto, denominado CBSA. Foi demonstrado que este algoritmo é capaz de calcular simulações estocásticas discretas de grandes conjuntos de interações de forma eficiente. Ele também pode ser calculado em arquiteturas de computação paralela, como GP-GPUs. Ilustramos isso simulando vários modelos teóricos, bem como um desafiador sistema bioquímico real. Apesar dos avanços relatados neste trabalho, muito ainda precisa ser feito para realizar simulações em escala de célula completa utilizando os métodos propostos. No entanto, apontamos possíveis desenvolvimentos futuros deste trabalho visando o objetivo final de realizar simulações de células completas.
 
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thesis_burke_final.pdf (14.42 Mbytes)
Date de Publication
2021-04-05
 
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