Seleção de Genes da Vitamina B2 Utilizando o Algoritmo splmm
Resumen
A riboflavina, também conhecida como vitamina B2 do complexo B, é obtida principalmente por meio do consumo de carnes e laticínios e desempenha um papel essencial como componente de duas coenzimas: flavina-adenina-dinucleotídeo (FAD) e flavina-mononucleotídeo (FMN) [1]. Essas coenzimas estão envolvidas em processos fundamentais do metabolismo energético, incluindo a produção de energia, a regulação do relógio biológico e o reparo do DNA. A deficiência de riboflavina pode levar a diversos problemas de saúde, como lesões na pele e na boca, queda de cabelo, disfunções reprodutivas e degeneração do fígado e do sistema nervoso [4]. Dessa forma, considerando o papel fundamental da riboflavina na manutenção do bem-estar humano, a seleção e manipulação de genes associados à sua produção representam uma estratégia promissora para otimizar a síntese dessa vitamina pelas células. Assim, utilizando a base de dados riboflavinV100, disponibilizado por [6], que contém os principais genes que influenciam a taxa de produção da vitamina B2 na bactéria unicelular Bacillus subtilis (presente no sistema digestivo humano), este estudo tem como objetivo ajustar um modelo linear misto (LMM, do inglês Linear Mixed Model) para selecionar os genes mais relevantes na produção de riboflavina. [...]
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Citas
C. A. Abbas e A. A. Sibirny. “Genetic Control of Biosynthesis and Transport of Riboflavin and Flavin Nucleotides and Construction of Robust Biotechnological Producers”. Em: Microbiology and Molecular Biology Reviews (2011). Aceito. doi: 10.1128/mmbr.00030-10.
D. M. Bates et al. lme4: Linear Mixed-Effects Models using ’Eigen’ and S4. Online. Acessado em 10/03/2025, https://cran.r-project.org/web/packages/lme4/index.html.
T. Hastie, R. Tibshirani e J. Friedman. The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. Springer, 2009. isbn: 978-0387848570.
National Institutes of Health. Riboflavin. Online. Acessado em 10/03/2025, https://ods.od.nih.gov/factsheets/Riboflavin-HealthProfessional/.
J. C. Pinheiro e D. M. Bates. Mixed-Effects Models in S and S-Plus. Springer, 2005. isbn: 978-0387-98957-0.
J. Schelldorfer, P. Bühlmann e S. van de Geer. “Estimation for High-Dimensional Linear Mixed-Effects Models Using l1-Penalization”. Em: Scandinavian Journal of Statistics (2011). Aceito. doi: 10.1111/j.1467-9469.2011.00740.x.
L. Yang, E. Sun e T. T. Wu. splmm: Simultaneous Penalized Linear Mixed Effects Models. Online. Acessado em 10/03/2025, https://cran.r-project.org/web/packages/splmm/index.html.
