REDES BOOLEANAS: UMA FERRAMENTA PARA O ESTUDO DA REGULAÇÃO GÊNICA

Autores

  • Herman Fialho Fumiã Universidade do Estado de Minas Gerais https://orcid.org/0000-0002-6392-1398
  • Luciano Dias de Sousa Universidade do Estado de Minas Gerais
  • Flávio Aparecido de Almeida Universidade do Estado de Minas Gerais
  • Wilian Romualdo Vaz de Souza Leal
  • Lucas Bocard Cancela

Palavras-chave:

Regulação gênica. Redes booleanas. Kauffman.

Resumo

A regulação gênica é um fenômeno que envolve a interação de múltiplos elementos concomitantemente. Uma possível abordagem para o estudo desse fenômeno são os modelos booleanos de redes de regulação. O objetivo deste artigo é apresentação dos conceitos introdutórios relacionados a essa categoria de modelo. Dessa forma, apresentamos conceitos básicos sobre a regulação gênica e sobre a modelagem de redes genéticas por meio de grafos direcionados. Apresentamos também dois tipos de regras utilizadas para estudar a dinâmica da regulação. Finalmente, explicamos os resultados tipicamente produzidos por esses modelos e os interpretamos de acordo com a hipótese fundamental de Kauffman.

Biografia do Autor

Herman Fialho Fumiã, Universidade do Estado de Minas Gerais

Departamento de Ciências Exatas - Matemática

Luciano Dias de Sousa, Universidade do Estado de Minas Gerais

Departamente de Letras - Cognição e Linguagem

Referências

ALBERTS, Bruce et al. Essential cell biology. Garland Science, 2013.

BINTU, L. et al. Transcriptional regulation by the numbers: applications. Current opinion in genetics & development, v. 15, n. 2, p. 125-135, 2005.

BORNHOLDT, S.. Boolean network models of cellular regulation: prospects and limitations. Journal of the Royal Society Interface, v. 5, n. suppl_1, p. S85-S94, 2008.

BOWER, J. M.; BOLOURI, H. (Ed.). Computational modeling of genetic and biochemical networks. MIT press, 2004.

GJUVSLAND, A. B; PLAHTE, E.; OMHOLT, S. W. Threshold-dominated regulation hides genetic variation in gene expression networks. BMC Syst Biol. 2007;1:57.

HINKELMANN, F.; JARRAH, A. S. Inferring biologically relevant models: nested canalyzing functions. ISRN Biomathematics, 2012.

JUST, W.; SHMULEVICH, I.; KONVALINA, J. The number and probability of canalizing functions. Physica D: Nonlinear Phenomena, v. 197, n. 3-4, p. 211-221, 2004.

LI, F. et al. The yeast cell-cycle network is robustly designed. Proceedings of the National Academy of Sciences, 101(14), 4781-4786, 2004.

KAUFFMAN, S. A. The origins of order: Self-organization and selection in evolution. OUP USA, 1993.

MUZ, B., de la PUENTE, P., AZAB, F., & AZAB, A. K. (2015). The role of hypoxia in cancer progression, angiogenesis, metastasis, and resistance to therapy. Hypoxia (Auckland, N.Z.), 3, 83–92. doi:10.2147/HP.S93413.

RIVES, A. W.; GALITSKI, T. Modular organization of cellular networks. Proceedings of the National Academy of Sciences, v. 100, n. 3, p. 1128-1133, 2003.

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Publicado

2019-10-14

Como Citar

Fialho Fumiã, H., Dias de Sousa, L., Aparecido de Almeida, F., Romualdo Vaz de Souza Leal, W., & Bocard Cancela, L. (2019). REDES BOOLEANAS: UMA FERRAMENTA PARA O ESTUDO DA REGULAÇÃO GÊNICA. SAPIENS - Revista De divulgação Científica, 1(2). Recuperado de https://revista.uemg.br/index.php/sps/article/view/3741

Edição

Seção

CIÊNCIAS BIOLÓGICAS E SAÚDE