Estatística Aplicada e Biometria

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    Análise de dados de RNA-Seq com diferentes números de fatores e repetições
    (Universidade Federal de Viçosa, 2015-07-22) Souza, Vladimir Barbosa Carlos de; Peternelli, Luiz Alexandre; http://lattes.cnpq.br/7804746265517309
    A tecnologia RNA-Seq mostrou-se ser revolucionária para o estudo de expressão gênica. Porém, mais estudos na literatura sobre a análise de dados de RNA-Seq são necessários, até mesmo porque se trata de um método de elevado custo. Devido a este alto custo, é importante o aproveitamento das amostras disponíveis para concluir sobre mais fatores e suas interações. Este trabalho tem como objetivo realizar um comparativo do desempenho da análise de identificação de DEGs (genes diferencialmente expressos) em experimentos com diferentes números de fatores e repetições, mas todos com o mesmo número de amostras, ou seja, com o mesmo custo. Para as análises, foram simulados conjuntos de dados provenientes de experimentos com diferentes números de fatores e repetições. Para a realização dessas simulações foi utilizado o pacote TCC, desenvolvido para o software livre R, para a normalização dos dados também foi utilizado o TCC, e para a identificação dos DEGs foi utilizado o pacote DESeq, também desenvolvido para o R. Por último, o desempenho das análises de cada experimento foi calculado utilizando-se curvas ROC (Receiver Operating Characteristics), usando-se o pacote ROCR, também disponível para o R. Após o cumprimento da metodologia, pôde-se observar que, na ausência de interação entre fatores, não ocorre perda de desempenho das análises ao adicionar mais fatores, e, quando existe interação entre fatores, ocorre essa perda. Portanto, o uso de mais fatores, ao custo de se ter menos repetições, pode ser vantajoso.
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    Comparação de metodologias para identificação de genes diferencialmente expressos em experimentos de RNA-Seq de suínos
    (Universidade Federal de Viçosa, 2015-04-08) Souza, Pâmela Tamiris Caldas Serra de; Nascimento, Moysés; http://lattes.cnpq.br/8150310836761182
    Um dos principais desafios da biologia molecular é medir e avaliar os perfis de expressão gênica em diferentes condições com o objetivo de entender os mecanismos de transformação molecular. Para tanto, o método RNA-Seq usa o transcriptoma obtido a partir de tecnologias de sequenciamentos de nova geração (NGS), as quais são utilizadas para converter RNA em uma biblioteca de fragmentos de cDNA, e, assim, produzir milhões reads. Após a mensuração dos níveis de expressão dos genes, por meio de técnicas de mapeamento, surge a necessidade de verificar hipóteses a respeito da existência de expressão diferencial (ED) entre as condições avaliadas. Assim, faz-se necessária à descoberta e o aprimoramento de metodologias estatísticas para aperfeiçoar as análises de dados gerados em plataformas de sequenciamento de genomas. O objetivo geral desse estudo consistiu em avaliar o comportamento de três metodologias (DEGSeq, bayseq e DESeq) para verificação da expressão diferencial em longissimus dorsi (LD) do músculo de suínos da raça Piau e Comercial, em 21e 90 dias depois do coito, por meio de dados provenientes de RNA-Seq, em cenários sem repetição . De acordo com os resultados gerados nas análises e sob as condições utilizadas no desenvolver do experimento concluiu-se que, na comparação dos métodos bayseq com DEGSeq e baySeq com DESeq, respectivamente, observou-se, a partir da relação do nível de expressão (fold-change) entre as duas raças suínas (comercial e piau), que os métodos apresentaram desempenho diferentes entre si, pois apresentaram um nível de expressão desigual em ambos os métodos. No entanto, na comparação entre os métodos DESeq e DEGSeq, houve um desempenho comparável, deste modo, houve concordância entre os métodos. Como um todo, a maioria dos genes DE identificados, se deu na fase pós- natal tardia, ou seja, 90 dpc. Além disso, a maioria deles foram down na fase pré-natal inicial (21 dpc) e foram up na fase pré-natal tardia (90 dpc) relacionando as raças, comercial e piau e comparando os métodos.