O papel modulador do gene AIRE - capes

INTRODUÇÃOesses modelos levam em consideração que o nível de expressão de umgene, num determinado intervalo de tempo é dado em função do nível deexpressão dos outros genes nos tempos anteriores (Wang et al., 2006).A inferência da arquitetura de redes gênicas a partir de dadostemporais obtidos de tecnologias experimentais, como os microarrays,ajuda a entender e esclarecer o comportamento do sistema em relação àexpressão gênica e a regulação envolvida nessa expressão; fazendo uso dabioinformática.Dentre os algoritmos propostos na literatura para a inferência deredes gênicas, existem aqueles baseados no formalismo matemático dateoria da informação, como o ARACNE (Basso et al, 2005; Margolin et al,2006), os que consideram equações diferenciais ordinárias, como osprogramas NIR, NMI e TSNI (Gardner et al, 2003; di Bernardo et al, 2005;Bansal et al, 2006), e também aqueles que solucionam o problema deinferência por meio de redes bayesianas, como o Banjo (Yu et al, 2004) e oGeneNetwork (Wu et al, 2003).Comparando esses algoritmos, o Genenetwork foi escolhido para opresente trabalho devido suas características peculiares. O algoritmorealiza a interpolação de dados e tem habilidade de calcular a interaçãoentre mais de mil genes. Além disso, a rede resultante é descrita por umgráfico orientado, no qual as setas positivas indicam indução e asnegativas indicam repressão entre genes, respectivamente.Num esforço para conseguirmos um melhor entendimento dosdados de microarrays sobre a PGE em células mTEC 3.10 evidenciando oefeito do gene Aire, construímos então as redes de interações baseadas naestatística Bayesiana.29