Reconstrução de cenários evolutivos de sistemas genéticos em larga escala: introduzindo o algoritmo Bridge

dc.contributor.advisorDalmolin, Rodrigo Juliani Siqueira
dc.contributor.advisor-co1Souza, Jorge Estefano de Santana
dc.contributor.advisorIDhttps://orcid.org/0000-0002-1688-6155pt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/4065178015615979pt_BR
dc.contributor.authorCampos, Leonardo René dos Santos
dc.contributor.authorIDhttps://orcid.org/0000-0003-2937-0147pt_BR
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/5477636628791124pt_BR
dc.contributor.referees1Costa, César Rennó
dc.contributor.referees1IDhttps://orcid.org/0000-0003-0417-8108pt_BR
dc.contributor.referees1Latteshttp://lattes.cnpq.br/9222565820639401pt_BR
dc.contributor.referees2Sequerra, Eduardo Bouth
dc.contributor.referees3Farias, Sávio Torres de
dc.contributor.referees4Figuerola, Wilfredo Blanco
dc.date.accessioned2024-06-17T13:35:58Z
dc.date.available2024-06-17T13:35:58Z
dc.date.issued2024-03-08
dc.description.abstractMethods for reconstructing evolutionary scenarios are important tools that help to better understand biological systems under the perspective of its origins and evolution. The primary concept for understanding them lies in the relationships established by comparing genomes from different species to form gene families known as Orthologous Groups (OGs). Orthologs are genes from distinct species derived from their last common ancestor (LCA), tipically having similar functions in each organism. By observing the phyletic pattern of an OG in a species tree, it is possible to calculate the LCA where most probably the trait represented by the OG emerged. Although this process can be trivial when applied to a single gene, it remains chalenging for large-scale queries. The bridge algorithm, structured as a R software package, allows to interrogate several hundreds to thousands of OGs at once, assigining evolutionary roots to each OG. This thesis constitutes a comprehensive reference to the method of rooting orthologous genes employed by the bridge algorithm, presenting detailed logic, implementation, accuracy, and performancept_BR
dc.description.resumoAs metodologias de reconstrução de cenários evolutivos são importantes ferramentas que auxiliam na investigação do funcionamento de sistemas genéticos sob a perspectiva de sua conservação ao longo da evolução e de suas origens. O conceito primário para a compreensão dessas técnicas está nas relações estabelecidas comparando os genomas de diferentes espécies para formar famílias de genes conhecidas como grupos de ortólogos. Ortólogos são genes de espécies distintas originários de um ancestral comum que, tipicamente, desempenham funções similares nos respectivos organismos. Observando-se a distribuição dos ortólogos numa árvore de espécies é possível determinar em que ponto da evolução mais provavelmente emergiu a característica funcional representada por aquele grupo de ortólogos. Embora este processo seja trivial quando empregado a um único gene, sua aplicação em larga escala permanecia desafiadora. Nesta tese, introduzimos o algoritmo Bridge, implementado na linguagem R através do pacote GeneBridge, o qual permite interrogar simultaneamente milhares de grupos de ortólogos – atribuindo uma raiz evolutiva a cada um, bem como calcular a consistência e a confiabilidade estatística das inferências realizadas. Também desenvolvemos uma metodologia para construção sistemática de conjuntos de dados de entrada para as análises de enraizamento evolutivo a partir de bancos de ortólogos, disponibilizada através do pacote de anotações GeneBridge-Data. Assim, com a grande quantidade informações de ortologias disponíveis atualmente, as ferramentas apresentadas nesta tese destacam-se como alternativas viáveis para abordar a reconstrução de cenários evolutivos nesta escala.pt_BR
dc.description.sponsorshipFundação Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESpt_BR
dc.identifier.citationCAMPOS, Leonardo René dos Santos. Reconstrução de cenários evolutivos de sistemas genéticos em larga escala: introduzindo o algoritmo Bridge. Orientador: Dr. Rodrigo Juliani Siqueira Dalmolin. 2024. 96f. Tese (Doutorado em Bioinformática) - Instituto Metrópole Digital, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2024.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/58503
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal do Rio Grande do Nortept_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.initialsUFRNpt_BR
dc.publisher.programPROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM BIOINFORMÁTICApt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectReconstrução evolutiva de redespt_BR
dc.subjectGrupos de ortólogospt_BR
dc.subjectInferência de raiz evolutivapt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS BIOLOGICASpt_BR
dc.titleReconstrução de cenários evolutivos de sistemas genéticos em larga escala: introduzindo o algoritmo Bridgept_BR
dc.typedoctoralThesispt_BR

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