Redes complejas aplicadas a la caracterización, integración y priorización de datos bioquímicos - Kaufman, Bruno (2024)
En el campo de la biología computacional se utilizan cantidades enormes de información genética, química, y farmacológica para responder preguntas de interés en estos campos. En esta tesis se investigan conceptos en redes complejas que habilitan un análisis estructurado de estos datos. Como ejemplo de aplicación genómica, primero se exploran redes resultantes de un análisis mecánico-estadístico de sitios de splicing 5'. A través de este análisis se infieren conclusiones acerca del funcionamiento interno del splicing, fenómeno mediante el cual se procesa la información genética almacenada en la molécula de ADN, y se identifican regiones que serán tenidas en cuenta para la construcción de proteínas (exones), en contraste a las secciones que serán descartadas (intrones). Luego se emplean las redes para la caracterización y consolidación de datos de interacción entre fármacos y proteínas, además de sus características químicas y funcionales. Se establece un procedimiento para la utilización en conjunto de datos de similaridad química entre moléculas de fármacos, datos de interacciones conocidas entre fármacos y proteínas, y relaciones entre proteínas basadas en la presencia de dominios funcionales (PFAM) y linaje evolutivo en común (ortología). Finalmente, se utiliza un enfoque de difusión en red, generalizando ecuaciones de difusión a espacios no-euclideanos, para el problema del aprendizaje semisupervisado sobre estos datos, y así proponer nuevos blancos terapéuticos para fármacos conocidos. Se explora el rol del operador Laplaciano en red, responsable del traspaso del concepto de difusión desde la física a las redes complejas. A través de estos análisis se establece la importancia del formalismo de redes complejas en el uso de datos diversos, en especial cuando se los busca utilizar en conjunto.