Navegando por Autor "Ortega, José Miguel"
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Artigo Analysis of the microarray gene expression for breast cancer progression after the application modified logistic regression(2019-11-21) Morais-Rodrigues, Francielly; Silv́erio-Machado, Rita; Kato, Rodrigo Bentes; Rodrigues, Diego Lucas Neres; Valdez-Baez, Juan; Fonseca, Vagner; San, Emmanuel James; Gomes, Lucas Gabriel Rodrigues; Santos, Roselane Gonçalves dos; Viana, Marcus Vinicius Canário; Dutra, Joyceda Cruz Ferraz; Parise, Mariana Teixeira Dornelles; Parise, Doglas; Campos, Frederico F.; Souza, Sandro José de; Ortega, José Miguel; Barh, Debmalya; Ghosh, Preetam; Azevedo, Vasco A. C.; Santos, Marcos A. dosMethods based around statistics and linear algebra have been increasingly used in attempts to address emerging questions in microarray literature. Microarray technology is a long-used tool in the global analysis of gene expression, allowing for the simultaneous investigation of hundreds or thousands of genes in a sample. It is characterized by a low sample size and a large feature number created a non-square matrix, and by the incomplete rank, that can generate countless more solution in classifiers. To avoid the problem of the ‘curse of dimensionality’ many authors have performed feature selection or reduced the size of data matrix. In this work, we introduce a new logistic regression-based model to classify breast cancer tumor samples based on microarray expression data, including all features of gene expression and without reducing the microarray data matrix. If the user still deems it necessary to perform feature reduction, it can be done after the application of the methodology, still maintaining a good classification. This methodology allowed the correct classification of breast cancer sample data sets from Gene Expression Omnibus (GEO) data series GSE65194, GSE20711, and GSE25055, which contain the microarray data of said breast cancer samples. Classification had a minimum performance of 80% (sensitivity and specificity), and explored all possible data combinations, including breast cancer subtypes. This methodology highlighted genes not yet studied in breast cancer, some of which have been observed in Gene Regulatory Networks (GRNs). In this work we examine the patterns and features of a GRN composed of transcription factors (TFs) in MCF-7 breast cancer cell lines, providing valuable information regarding breast cancer. In particular, some genes whose αi ∗ associated parameter values revealed extreme positive and negative values, and, as such, can be identified as breast cancer prediction genes. We indicate that the PKN2, MKL1, MED23, CUL5 and GLI genes demonstrate a tumor suppressor profile, and that the MTR, ITGA2B, TELO2, MRPL9, MTTL1, WIPI1, KLHL20, PI4KB, FOLR1 and SHC1 genes demonstrate an oncogenic profile. We propose that these may serve as potential breast cancer prediction genes, and should be prioritized for further clinical studies on breast cancer. This new model allows for the assignment of values to the αi ∗ parameters associated with gene expression. It was noted that some αi ∗ parameters are associated with genes previously described as breast cancer biomarkers, as well as other genes not yet studied in relation to this disease.Tese Aplicação do sequenciamento de leituras curtas no estudo da variabilidade genômica de organismos relevantes para a carcinicultura(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2023-12-01) Soares, Paulo Eduardo Toscano; Lanza, Daniel Carlos Ferreira; https://orcid.org/0000-0002-1341-4814; http://lattes.cnpq.br/6851351991421755; https://orcid.org/0000-0002-4159-8569; http://lattes.cnpq.br/1232677110942724; Dalmolin, Rodrigo Juliani Siqueira; Sakamoto, Tetsu; Ortega, José Miguel; Farias, Sávio Torres deNas últimas duas décadas, o sequenciamento de leituras curtas se tornou uma ferramenta central nos estudos genômicos permitindo a rápida e precisa descoberta de sequências de DNA em alta quantidade. Isso viabilizou a aplicação do sequenciamento em atividades de interesse econômico como a carcinicultura permitindo, por exemplo, a identificação de patógenos e a genotipagem, tanto de centenas a milhares de camarões simultaneamente quanto a detecção de variantes genéticas desses patógenos. Esse sequenciamento pode também auxiliar na descoberta de marcadores genéticos, como os microsatélites e SNPs, que podem ser reunidos em um painel de genotipagem, tornando escalável e reduzindo o custo por amostra da sua aplicação. Especificamente na carcinicultura, esta tecnologia tem se mostrado extremamente valiosa, principalmente para o estudo do genoma de camarões. As análises dos genomas nuclear e mitocondrial fornecem informações cruciais sobre origem, adaptabilidade e outros aspectos evolutivos que são vitais para a otimização da criação de camarões. Devido à alta profundidade de cobertura dos desses sequenciamentos, é possível capturar a diversidade genética nas amostras, permitindo descobrir variações genéticas em populações mitocondriais (heteroplasmia) ocorrendo nos camarões e nos patógenos, como os vírus que os acometem. Surge assim, uma oportunidade única de se estudar os impactos dessa diversidade genética no uso de marcadores mitocondriais e na descoberta de variantes e quasispécies virais. Isso se traduz em práticas de manejo mais informadas, minimizando surtos e otimizando a saúde dos camarões. Já a implementação de painéis baseados em SNPs é um claro exemplo do impacto da genotipagem, demonstrando como a tecnologia pode ser usada para melhorar as práticas de seleção genética em carcinicultura. Neste trabalho, avaliou-se o impacto da diversidade genética mitocondrial, em um vírus que acomete a carcinicultura e no camarão por abordagens de bioinformática. Primeiro, foram avaliadas a ocorrência de heteroplasmia analisando-se dados do sequenciamento do músculo de um único camarão, detectando padrões de variabilidade e conservação nos mitogenomas desse indivíduo, além de comparar essa variabilidade interna com a observada entre outros mitogenomas e observar o impacto em marcadores na região de controle, muito utilizada em estudos populacionais. Segundo, avaliou-se a variabilidade genética do vírus da mionecrose infecciosa do camarão obtido em tanques em situação de surto viral, obtendo-se o genótipo da variante mais prevalente para análises filogenéticas, revelando sua possível origem e relação com demais linhagens existentes, e de variantes secundárias, avaliando a ocorrência de quasispécies virais. Por último, a partir de dados previamente existentes, foi desenvolvido um painel de 25 marcadores de SNPs (15 genômicos e 10 mitocondriais) objetivando a genotipagem a baixo custo do camarão Penaeus vannamei por amplificação por PCR multiplex seguido de análises de parentesco in silico. Atualmente este último projeto encontra-se em andamento e já teve os iniciadores avaliados, restando agora seguir com o sequenciamento e as análises de bioinformática. Em suma, este trabalho mostrou que o sequenciamento de leituras curtas é capaz de capturar a diversidade genética, trazendo novas percepções para a carcinicultura ao expor o impacto em marcadores, a variabilidade viral e, futuramente, o impacto dessa variabilidade em painéis de genotipagem.Dissertação Desenvolvimento e uso do corazon: ferramenta para normalização e agrupamento de dados de expressão gênica(2018-05-11) Ramos, Thaís de Almeida Ratis; Ortega, José Miguel; Rego, Thais Gaudêncio do; ; ; ; Esteves, Gustavo Henrique; ; Dalmolin, Rodrigo Juliani Siqueira; ; Coutinho, Vinicius Ramos Henriques Maracajá;A criação de enciclopédias de expressão gênica possibilita a compreensão de grupos de genes que são co-expressos em diferentes tecidos e o entendimento de grupos gênicos conforme suas funções e origem. Devido à enorme quantidade de dados em larga escala, gerados em projetos de transcriptômica, houve uma demanda intensa em usar técnicas fornecidas pela inteligência artificial, que tornou-se amplamente utilizada na bioinformática. A aprendizagem não supervisionada é a tarefa de aprendizagem de máquina que analisa os dados fornecidos e determina os objetos que podem ser agrupados. Foi construída uma ferramenta amigável chamada CORAZON (Correlation Analyses Zipper Online), que implementa 3 algoritmos de aprendizagem de máquina não supervisionada (mean shift, k-means e hierárquico), 6 metodologias de normalização (Fragments Per Kilobase Million (FPKM), Transcripts Per Million (TPM), Counts Per Million (CPM), log base-2, normalização pela soma dos valores da instância e normalização pelo maior valor de atributo para cada instância) e uma estratégia para observar a influência dos atributos, para agrupamento de dados de expressão gênica. Os desempenhos dos algoritmos foram avaliados através de 5 modelos comumente usados para validar metodologias de agrupamento, cada um composto por 50 conjuntos de dados gerados aleatoriamente. Os algoritmos apresentaram acurácia variando entre 92-100%. Em seguida, a ferramenta foi aplicada para agrupar tecidos, obter conhecimentos evolutivos e funcionais dos genes, com base no enriquecimento de processos biológicos, e associar com fatores de transcrição. Para selecionar o melhor número de clusters para o k-means e o hierárquico, foram utilizados o critério de informação bayesiana (BIC), seguido da derivada da função discreta e a Silhueta. No hierárquico foi adotado o método do Ward. No total, 3 bases de dados (Uhlen, Encode e Fantom) foram analisadas e, em relação aos tecidos, foram observados grupos relacionados a glândulas, tecidos cardíacos, musculares, relacionados ao sistema reprodutivo e grupos com um único tecido, como testículo, cérebro e medula óssea. Em relação aos grupos de genes, foram obtidos vários grupos com especificidades em suas funções: detecção de estímulos envolvidos na percepção sensorial, reprodução, sinalização sináptica, sistema nervoso, sistema imunológico, desenvolvimento de sistemas e metabólicos. Também foi observado que geralmente grupos com mais de 80% de genes não codificantes, mais de 40% dos seus genes codificantes são recentes, originados em Mammalia e a minoria é do clado Eukaryota. Por outro lado, grupos com mais de 90% de genes codificantes, mais de 40% deles apareceram em Eukaryota e a minoria em Mammalia. Estes resultados mostram o potencial dos métodos do CORAZON, que podem ajudar na análise de grande quantidade de dados genômicos, possibilitando associações dos processos biológicos com RNAs não codificantes e codificantes agrupados juntos, bem como a possibilidade do estudo da história evolutiva. CORAZON está disponível gratuitamente em http://biodados.icb.ufmg.br/corazon ou http://corazon.integrativebioinformatics.me.Tese Transcriptoma diferencial entre células-tronco mesenquimais humanas jovens e senescentes(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2013-03-25) Tavares, Joana Cristina Medeiros; Medeiros, Sílvia Regina Batistuzzo de; ; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4781004Y8; ; http://lattes.cnpq.br/8980283503265456; Cornélio, Déborah Afonso; ; http://lattes.cnpq.br/7690257454964600; Lenz, Guido; ; http://lattes.cnpq.br/4178667286777514; Ortega, José Miguel; ; http://lattes.cnpq.br/1919128137338097; Souza, Sandro José de; ; http://lattes.cnpq.br/8479967495464590Células-tronco mesenquimais humanas (CTMH) são muito úteis na terapia celular. O longo período de cultivo pode resultar em senescência replicativa ou estar relacionado com o aparecimento de alterações cromossômicas responsáveis pela aquisição de um caráter tumorigênico in vitro . Neste estudo, foi comparado o transcriptoma de CTMH jovens e senescentes obtidas de diferentes doadores. Além disso, pela primeira vez, o perfil de expressão de CTMH com uma inversão cromossômica paracêntrica (CTMH/inv) foi comparado ao de CTMH que possuem cariótipo normal (CTMH/n) em passagens jovens e senescentes de cultivo in vitro . As CTMH utilizadas neste estudo foram isoladas da veia do cordão umbilical de três dadores, dois CTMH/n e de um CTMH/inv. Após a criopreservação, elas foram expandidas in vitro até alcançarem a senescência. O RNA total foi extraído utilizando o RNeasy mini kit (Qiagen), marcado, purificado e fragmentado com o ® 3 GeneChip IVT expresso Kit (Affymetrix, Inc.). Subsequentemente, o RNA fragmentado foi hibridado no microarranjo Affymetrix Human Genome U133 Plus 2.0 (Affymetrix, Inc.). A análise estatística da expressão diferencial foi realizada usando o Partek Suite Software Genomic, versão 6.4 (Partek, Inc.). Foram consideradas estatisticamente significativas as diferenças na expressão com valor de P ˂0.01 corrigido com Bonferroni. Apenas os sinais com fold change ˃3.0 foram incluídos na lista de diferencialmente expressos. Diferenças na expressão gênica observadas no estudo dos microarranjos foram confirmadas por resultados de RT-PCR em tempo real. Para a interpretação biológica dos dados foram utilizados: IPA (Ingenuity Systems) para análise de enriquecimento de funções; STRING 9,0 para a construção de redes de interações; Cytoscape 2,8 para a visualização das redes e análises de gargalos com o auxílio do software GraphPad Prism 5.0. O pluggin BiNGO do Cytoscape foi utilizado para avaliar a representação de categorias funcionais no Gene Ontology nas redes biológicas. A comparação entre senescentes e jovens em cada grupo de CTMH mostrou que há uma diferença no perfil de expressão, sendo maior nas senescentes do grupo CTMH/inv. Os resultados também mostraram que há diferença nos perfis de expressão entre as CTMH/inv e CTMH/n, sendo maior a diferença quando as células estão senescentes. Novas xiv redes foram identificadas para genes relacionados com a resposta ao longo do tempo de cultivo nos dois grupos de CTMH. Foram identificados genes que podem coordenar funções importantes mais enriquecidas nas redes, como por exemplo, CXCL12, SFRP1, EGF, SPP1, MMP1 e THBS1. A interpretação biológica destes dados sugere que a população de células CTMH/inv tem diferentes características constitucionais, relacionadas com o seu potencial de proliferação, diferenciação e resposta a estímulos, responsáveis por um processo de senescência replicativa em CTMH/inv distinto das CTMH/n. Os genes identificados neste estudo são candidatos a marcadores da senescência celular em CTMH, mas a sua relevância funcional neste processo deve ser testada em experiências adicionais in vitro e/ou in vivo