Navegando por Assunto "Redes booleanas"
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Trabalho de Curso - Graduação - Monografia Acesso aberto (Open Access) Modelagem da via de regulação gênica de ácidos graxos da bactéria Escherichia coli K12 utilizando redes booleanas(2018-03-01) SANTOS, Wendel Renan Macedo dos; FRANCÊS, Regiane Silva Kawasaki; http://lattes.cnpq.br/1572121571522063Biologia de sistemas é a ciência que descreve o comportamento de um sistema por meio da modelagem matemática e computacional. É uma área multidisciplinar e recente na bioinformática. Utilizando uma abordagem holística, ela busca entender a complexidade biológica dos seres vivos. Em um nível biológico, podemos representar nosso organismo como um conjunto de redes metabólicas integradas que formam o todo. A biologia de sistemas estuda essas redes metabólicas para entender o comportamento do organismo e propor hipóteses, modelos computacionais e contribuir com o estudo das funções biológicas. Neste trabalho, é estudado a rede de regulação da expressão gênica de ácidos graxos do organismo modelo Escherichia coli k12. Regulação da expressão gênica é um mecanismo de controle celular que garante que os genes em um organismo sejam expressos de acordo com a necessidade, governando a capacidade do indivíduo de responder a estímulos e se adaptar ao ambiente. Podemos simplificar esse processo afirmando que a regulação da expressão gênica controla a ativação ou repressão dos genes. A partir desse princípio, foi detectada uma similaridade entre o processo de regulação gênica e uma técnica computacional de modelagem chamada Redes Booleanas. Estas redes trabalham com os valores binários 0 e 1. Na modelagem booleana utilizamos as operações básicas AND, OR e NOT para representar as transições que ocorrem no modelo biológico. Essas operações agrupadas formam as redes booleanas. Neste trabalho utilizamos este princípio para modelar a via metabólica do organismo modelo, partindo de informações contidas no genoma disponíveis em bancos de dados biológicos. Os resultados obtidos apresentam as relações entre os genes da via dos ácidos graxos de acordo com a base de dados KEGG na forma de redes booleanas.