reconstruindo mapas regulatórios dinâmicos
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Rogério dos Santos Rosa (Cin- UFPE). Mapas Regulatórios Dinâmicos. Abril de 2009. Universidade Federal de Pernambuco - UFPE Centro de Informática - Cin. Reconstruindo Mapas Regulatórios Dinâmicos. Jason Ernest, Oded Vainas, Christopher Harbisson, Itamar Simon e Ziv Joseph. - PowerPoint PPT PresentationTRANSCRIPT
Reconstruindo Mapas Regulatórios Dinâmicos
Jason Ernest, Oded Vainas, Christopher Harbisson, Itamar Simon e Ziv Joseph
Rogério dos Santos Rosa (Cin- UFPE) Mapas Regulatórios Dinâmicos Abril de 2009
Apresentado por Rogério dos Santos Rosa
Universidade Federal de Pernambuco - UFPECentro de Informática - Cin
Rogério dos Santos Rosa (Cin- UFPE) Mapas Regulatórios Dinâmicos Abril de 2009
AgendaAgenda
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• Biologia Sistêmica;• Redes Regulatórias;• Técnicas usadas para Inferência de Redes;• Objetivo do Artigo;• Descrição do Método;• Resultados obtidos;• Conclusão;
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Biologia Sistêmica - IntroduçãoBiologia Sistêmica - Introdução
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• Biologia sistêmica é uma área de estudos multidisciplinar que tem como objetivo entender as complexas relações entre entidades biológicas.
Batimentos Cardíacos Pressão Arterial Stress
Qual é a relação entre esses elementos?
Dado que um se altera, como os demais são afetados?
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Biologia Sistêmica - HistóricoBiologia Sistêmica - Histórico
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• Surge como disciplina a partir de 1960:- Em 1966 em Cleveland/EUA ocorre o “Systems Theory and Biology”;
• Nos anos de 1960, 1970 e 1980:- Falta de dados biológicos disponíveis;- Limitação da capacidade computacional;
• Nos anos de 1990 e 2000:- Limitações das décadas anteriores já se encontram amenizadas;
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Biologia Sistêmica - NíveisBiologia Sistêmica - Níveis
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• Um sistema biológico como o corpo humano apresenta muitos níveis de detalhamento, nesse caso queremos o nível mais fundamental possível.
Queremos entender Queremos entender como os genes se como os genes se
relacionam!relacionam!
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Redes Regulatórias - IntroduçãoRedes Regulatórias - Introdução
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Redes Regulatórias: em sistemas biológicos reais, os genes não atuam de forma isolada. Genes podem regular o comportamento de outros genes. Assim, entender suas interações e poder inferir relações causais são importantes.
A meta final da revolução genética é a compreensão do
genoma e as causas genéticas por trás de características
fenotípicas dos organismos.
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Redes Regulatórias - MotivaçãoRedes Regulatórias - Motivação
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• Para entender o complexo processo de cooperação entre genes e avaliar possíveis intervenções;
• Entendimento do processo de interação que ocorre durante o desenvolvimento do organismo;
• Compreensão da conexão entre regulação e fenótipo;
• Previsão do futuro de um sistema;
• Identificação de alvos para fármacos;
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Redes Regulatórias - Regulação GênicaRedes Regulatórias - Regulação Gênica
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Genes transcrevem
mRNA
O mRNA é traduzidopara uma proteína
A proteína pode ser uma enzima ea enzima pode ser
um fator de transcrição
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Redes Regulatórias - NíveisRedes Regulatórias - Níveis
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Redes Regulatórias - EsquemaRedes Regulatórias - Esquema
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Redes Regulatórias - ClassificaçãoRedes Regulatórias - Classificação
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• Os pesquisadores Thomas Schlitt e Alviz Brazma (BMC Bioinformatics) propuseram quatro categorias para classificação de tais modelos segundo os níveis de detalhamento e complexidade:– Lista de Partes– Topológicos– Lógicos e de Controle– Dinâmicos
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Métodos para Modelagem de RedesMétodos para Modelagem de Redes
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• Alguns métodos aplicados para modelagem de redes dinâmicas:– Equações Auto-Regressivas;– Hidden Markov Models (HMMs);– Equações Diferenciais;– Redes Bayesianas Dinâmicas;– Etc...
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Modelo de Markov - IntroduçãoModelo de Markov - Introdução
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• Ferramenta para análise de sistemas complexos• Máquina de estados
– O próximo símbolo depende do atual• Modelo probabilístico
– Usa estatística para prever próximo estado
T
A
C
G
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Modelo de Markov - IntroduçãoModelo de Markov - Introdução
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Probabilidade de transição• Associado a cada aresta• Determina a probabilidade de um certo resíduo seguir outro
(ou um estado seguir outro)
é a probabilidade de t acontecer dado que s já tenha acontecido.
S
T
ast)|( 1 sxtxPa iist
sta
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Introdução ao Modelo de MarkovIntrodução ao Modelo de Markov
a probabilidade de um estado a probabilidade de um estado
acontecer depende apenas do estado anterior!acontecer depende apenas do estado anterior!
)|(),...,|( 111 llll xxPxxxP
L
i
xixiaxPxP2
,11)()(
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Exemplo – Ilhas CpGExemplo – Ilhas CpG
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• Um CpG é a ocorrência, numa seqüência, de CG, numa cadeia de DNA.
• A chance de G (guanina) acontecer dado que C (citosina) aconteça é muito pequena devido a uma reação (com o grupo metila) que transforma C em T (timina) quando os dois estão seguidos dessa forma.
C
G
TReação com o grupo metil
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Exemplo – Ilhas CpGExemplo – Ilhas CpG
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• No entanto, esta reação é suprimida próxima a regiões como promotores e “starts”. Nessas regiões, portanto, se encontram muito mais CpG’s que em qualquer outro lugar. Tais regiões são chamadas ilhas CpG
Ilha CpG
ACTACTCGTACGAAGCACGT
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Exemplo – Ilhas CpGExemplo – Ilhas CpG
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• Problema 1: Dada uma cadeia de seqüência genômica, como iremos decidir se ela veio de uma ilha CpG ou não?
• Problema 2: Dada uma longa cadeia, como achar as ilhas nela, se é que existe alguma?
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Exemplo – Ilhas CpGExemplo – Ilhas CpG
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A probabilidade de C acontecer depois de um A é de 0.274
Note que a soma de cada linha é igual a 1.
Probabilidade das transiçõesnas Ilhas CpG (+)
+ A C G TA 0.180 0.274 0.426 0.120C 0.171 0.368 0.274 0.188G 0.161 0.339 0.375 0.125T 0.079 0.355 0.384 0.182
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Exemplo – Ilhas CpGExemplo – Ilhas CpG
Probabilidade das transiçõesnas outras regiões (-)
- A C G TA 0.300 0.205 0.285 0.210C 0.322 0.298 0.078 0.302G 0.248 0.246 0.298 0.208T 0.177 0.239 0.292 0.292
Note que um G seguir um C tem uma probabilidade (0.078) muito menor de ocorrer em regiões fora das ilhas.
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Exemplo – Ilhas CpGExemplo – Ilhas CpG
Para a ilha TCGTACGA, ela é de fato uma ilha?• Chances de ser uma ilha:P(x) =
0.188*0.355*0.274*0.125*0.079*0.274*0.274*0.161 = 2,18273428997918*10-6
• Chances de não ser uma ilha:P(x) = 8,2193257434981888*10-7
Há 10 vezes mais chances de ser uma ilha!
ACTACTCGTACGAAGCACGT
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Introdução ao Modelo Oculto de Markov (HMM)Introdução ao Modelo Oculto de Markov (HMM)
• Modelo estatístico baseado no modelo de Markov;
• Busca determinar parâmetros escondidos a partir dos observáveis;
• Os parâmetros extraídos podem ser, posteriormente, usados para futuras análises;
• Os estados não são diretamente visíveis, mas através de suas variáveis;
• Muito utilizado em aplicações como reconhecimento de padrões e várias em bioinformática;
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DiferençasDiferenças
Modelo de Markov Modelo oculto de Markov
Estado diretamente visível Estado não diretamente visível
Correspondência um-para-um entre estados e símbolos
Correspondência vários-para-um entre estados e símbolos
Cada símbolo corresponde a um estado diferente
Pode haver mais de um símbolo num mesmo estado
Deseja-se obter a probabilidade de uma seqüência de símbolos
Deseja-se obter também a seqüência das classes
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Exemplo – Ilhas CpGExemplo – Ilhas CpG
• Para simular um modelo de ilhas em um oceano de não-ilhas, precisamos das duas cadeias (+,-)
• Os símbolos serão distinguidos pelos sinais– A+, C+, G+, T+ para ilhas
– A-, C-, G-, T- para não-ilhas
• Transições intra-modelos com maior probabilidade que as inter-modelos
• Probabilidade maior para transição de + para – que – para +.
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Exemplo – Ilhas CpGExemplo – Ilhas CpG
O que está oculto?• Dado um símbolo, não nos é visível qual o
estado ao qual ele pertence.• Por exemplo, o símbolo C, não temos como
afirmar apenas olhando para ele se ele foi emitido pelo estado C+ ou C-.
?C
C+
C-
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HMMs Lineares aplicados à análise de dados de expressão gênicaHMMs Lineares aplicados à análise de dados de expressão gênica
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HMMs Lineares aplicados à análise de dados de expressão gênicaHMMs Lineares aplicados à análise de dados de expressão gênica
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Objetivo do Artigo - ProblemaObjetivo do Artigo - Problema
Expressão
Tempo
TFs TFs TFs
Dados de
Microarranjo
(dinâmico)
Dados de
ChIP-Chip
(estático)
0
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Método - IOHMMMétodo - IOHMM
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Start 1 2 3
4
5
6
7 End
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Introdução à HMMs LinearesIntrodução à HMMs Lineares
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Método – Dynamic Regulatory Events Miner (DREM) Método – Dynamic Regulatory Events Miner (DREM)
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• Foi estendido um algoritmo para treinamento de IOHMMs (Bengio e Frasconi, 1995) ;
• Os estados são usados para agrupar genes com níveis de expressão similares em um dado momento no tempo;
• Cada estado é associado a um momento no tempo e representa uma distribuição Gaussiana dos valores de expressão dos genes associados a ele;
• O algoritmo busca sobre muitas possibilidades de estrutura, estimando os parâmetros e aplicando um score utilizando cross-validation para selecionar a mais adequada;
• Por fim, são computados scores de associação entre os TFs e os pontos de divergência usando distribuição hipergeométrica;
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Mapa temporal em respostas à carência de aminoácidos em levedura (parte 1)Mapa temporal em respostas à carência de aminoácidos em levedura (parte 1)
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Utilizou-se 34 TFs
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Mapa temporal em respostas à carência de aminoácidos em levedura (parte 2)Mapa temporal em respostas à carência de aminoácidos em levedura (parte 2)
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Utilizou-se 75 TFs
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Mapa temporal para regulação de resposta a stress em leveduraMapa temporal para regulação de resposta a stress em levedura
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Alta temperatura,
Baixa temperatura e
Hidrogênio Peroxido
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ConclusãoConclusão
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• Normalmente se constroi grafos estáticos para representação de redes. Entretanto sistemas biológicos são dinâmicos;
• DREM apresenta uma visão dinâmica do processo de regulação;
• TFs podem regular diferentes genes em diferentes pontos no tempo;
• A acurácia dos modelos gerados pelo DREM representam um forte indicativo de qualidade;
• Como os demais métodos, DREM é fortemente dependente dos dados;
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ReferenciasReferencias
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- Reconstructing dynamic regulatory maps – Jason Ernest, Oded Vainas,
Christopher Harbisson, Itamar Simon e Ziv Joseph - 2007 – Molecular Systems
Biology;
- Current approaches to gene regulatory network modeling - Thomas Schlitt e Alvis
Brazma - 2007 - BMC Bioinformatics;
- Capítulo 4 da tese de Doutorado de Ivan Gesteira;
- Exemplo de Ilhas CpG retirado da apresentação de Everson Veríssimo da Silva;