Geração de redes de co-expressão de genes utilizando informações de expressão diferencial

Abstract

As redes de co-expressão de genes são aplicadas para análise dos processos biológicos. O método de correlação simples é amplamente empregado para a criação de redes, porém não é capaz de modelar adequadamente sua complexidade. O presente estudo propõe um método de geração de redes de co-expressão utilizando dados de expressão diferencial de genes. Para isso, foram obtidos de banco de dados públicos informações de expressão de genes para as espécies Saccharomyces cerevisiae e Homo sapiens. As expressões diferenciais foram calculadas utilizando o pacote DESeq2 do software R. A análise topológica da rede foi realizada utilizando o software MatLab e as redes geradas foram comparadas com redes validadas experimentalmente. Os resultados revelaram que o método proposto é mais eficiente que a correlação para a geração de redes para a espécie Saccharomyces cerevisiae, contudo estudos mais aprofundados ainda são necessários para
uso da metodologia para dados da espécie Homo sapiens.