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Projeto de um banco de dados de reações bioquímicas para seleção de modelos de vias de sinalização celular

Processo: 20/08555-5
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
Vigência (Início): 01 de agosto de 2020
Vigência (Término): 30 de setembro de 2021
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
Pesquisador responsável:Marcelo da Silva Reis
Beneficiário:Fabio Montoni
Instituição Sede: Instituto Butantan. Secretaria da Saúde (São Paulo - Estado). São Paulo , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:19/21619-5 - Buscando as zonas de Goldilocks de vias de sinalização celular em terapia de câncer, AP.R
Assunto(s):Biologia computacional   Reações bioquímicas   Transdução de sinais   Banco de dados   Banco de dados relacionais
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Banco de dados | bioinformática | BioNumbers | Reactome | String | vias de sinalização celular | Bioinformática

Resumo

A seleção de modelos de vias de sinalização celular pode envolver a avaliação de diferentes hipóteses para o conjunto das reações bioquímicas que compõem a via em questão, escolhendo-se uma que seja mais verossímil de ter gerado um conjunto de observações experimentais. Testar sistematicamente diferentes possibilidades pode ser desafiador, pois o espaço de hipóteses é exponencial no número de reações passíveis de inclusão no conjunto de reações. Uma possibilidade é a redução do problema de seleção de modelos no problema de seleção de características, o que permitiria utilizar os algoritmos disponíveis para este último para resolver o primeiro; todavia, muitas reações que poderiam ser utilizadas nesse procedimento encontram-se espalhadas em diferentes repositórios públicos ou então de forma não-estruturada (e.g., em artigos científicos). Neste projeto, propomos atacar esse problema construindo um banco de dados para acomodar reações bioquímicas para seleção de modelos de vias de sinalização. Desenharemos um banco de dados relacional, que será carregado com informações biológicas de repositórios públicos (e.g., BioNumbers, Reactome, STRING), da literatura e também dados produzidos em nosso laboratório. Ao longo deste projeto, as informações serão curadas e os demais membros do projeto contarão com suporte para uso do banco de dados, que por sua vez será atualizado periodicamente.

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Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
MONTONI, FABIO; DE SOUSA, RONALDO N.; DE LIMA JUNIOR, MARCELO B.; CAMPOS, CRISTIANO G. S.; WANG, WILLIAN; CONSTANTINO, VIVIAN M.; SANCTOS, CASSIA S.; ARMELIN, HUGO A.; REIS, MARCELO S.; IEEE. Anguix: Cell Signaling Modeling Improvement through Sabio-RK association to Reactome. 2022 IEEE 18TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON E-SCIENCE (ESCIENCE 2022), v. N/A, p. 2-pg., . (20/08555-5, 13/07467-1, 21/04355-4, 20/10329-3, 19/24580-2, 19/21619-5)

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