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           <p> Nesta etapa da modelagem matemática vamos desenvolver um estudo sobre a eficiência de diferentes combinações de chaperonas no enovelamento da limoneno sintase. Como não foi possível utilizar resultados experimentais para embasar nossos estudos, desenvolvemos mesmo assim uma análise com dados simulados que podem ser substituídos por futuros resultados experimentais.</p>
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<p>Na tabela abaixo temos os dados simulados para as análises sobre as relações que existem entre as chaperonas que atuarão enovelando a limoneno sintase. Além do grupo controle onde não havia a adição de chaperonas, temos em triplicata proteínas onde cada chaperona atuaria separadamente (Ibp,ClpB e dnaK) como também aos pares e em trio. Na tabela, observam-se o quanto haviam de proteínas enoveladas corretamente (e portanto solúveis) e o quanto havia de proteínas enoveladas incorretamente ou não enoveladas (insolúveis) depois da adiçao das chaperonas.</p>
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          <p>Tabela 1: Dados simulados que mostram a quantidade de diferentes chaperonas utilizadas e a solubilidade posterior da limoneno sintase. (TABELA 1)</p>
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          <p>Para que fosse possível a analise dos dados, primeiramente dividimos o valor OD solúvel pelo OD insolúvel e assim quanto maior a razão, melhor a atividade da chaperona. Considerando que em casos ideias pudéssemos nos deparar com uma chaperona que transformasse toda a proteína em solúvel e assim teríamos uma razão infinita, pois o insolúvel tende a zero. Este seria o tipo de dado difícil de analisar graficamente, portanto pensamos então em usar o rendimento (%) como outra forma de analise e assim temos uma distancia apenas de 0-100. O rendimento usado foi obtido através da relação:
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            $$%=100 soluvel/(soluvel+insoluvel) (1)$$
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          <p> Tabela 2: Combinações de chaperonas relacionando com a razão solubilidade/insolubilidade e o rendimento (TABELA 2)</p>
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          <p>Para visualizar como esse grande conjunto de combinações se relacionam entre si em termos do rendimento utilizamos um modelo de análise hierárquica de Cluster na página da web, que pode ser encontrada na referencia (link), de onde foi feito os cálculos utilizados na criação do dendograma da Figura 1. Essa análise basicamente agrupa dados que estão mais próximos e separa dos que estão mais distantes, ou seja, conforme podemos observar os valores obtidos com todas as chaperonas atuando juntas, aqui denominada de “Todas”, estão mais isoladas das demais combinações por ser o maior valor dentre as demais e por isso está estatisticamente mais ‘distante’ dos demais grupos. Da mesma forma observamos as duplas “Ibp+Clpb” e “Ibp+dnaK” agrupadas no mesmo ramo, assim concluímos que seus valores são próximos e por isso podem ser separado dos demais. (DENDOGRAMA)</p>
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          <p>Juntamente com a figura 1 obtemos também o coeficiente de correlação cofenética  de 0.841345528026065. Esse coeficiente mede quão fiel são as distâncias calculadas no dendograma entre seus pontos.</p>
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          <p>Pode-se observar que a combinação de “todas” as chaperonas juntas está mais distante das demais, o que era esperado já que seu rendimento apresentou o maior valor. Já as combinações “Ibp+Dnak” e “Ibp+clpb”  estão juntas em um ramo, indicando que seus valores de rendimento são muito próximos, além de estarem em um ramo próximo da combinação das três indicando que seus rendimentos não são tão altos quanto da atuação de todas as chaperonas juntas, mas suficiente próximos. Isso pode indicar que caso não se possa utilizar as todas juntas numa bactéria as combinações “Ibp+Dnak” ou “Ibp+clpb” seriam muito boas substitutas.</p>
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          <p>Como é possível observar, o rendimento das chaperonas atuando em conjunto não é nada trivial, já que sofrem interações mutuas é muito difícil de prever qual será o seu comportamento em conjunto com base em valores individuais. </p>
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        <p>Para que seja possível tentar prever essa interferência entre elas, equacionamos todas as combinações possíveis de rendimento correspondente para cada combinação e multiplicamos elas por um fator matemático \(x_i\). O objetivo é interpretar os valores dessas constantes, para que fosse possível comparar a influência que cada componente de chaperona isolado influencia no conjunto das combinações. </p>
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        <p>Onde cada índice \(x_i\) representa uma combinação das três chaperonas estudadas, assim \(x_1 \rightarrow Ibp \);\(x_2\rightarrow Clbp);\(x_3\rightarrow Dnak\);\(x_4\rightarrow Ibp+Clbp\);\(x_5\rightarrow Ibp+Dnak\);\(x_6 \rightarrow Clbp+Dnak\);\(x_7 \rightarrow Ibp+Dnak+Clpb\).</p>
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Revision as of 02:59, 16 September 2015

Part II

Frase de impacto

Simulação e Análise

Nesta etapa da modelagem matemática vamos desenvolver um estudo sobre a eficiência de diferentes combinações de chaperonas no enovelamento da limoneno sintase. Como não foi possível utilizar resultados experimentais para embasar nossos estudos, desenvolvemos mesmo assim uma análise com dados simulados que podem ser substituídos por futuros resultados experimentais.

Na tabela abaixo temos os dados simulados para as análises sobre as relações que existem entre as chaperonas que atuarão enovelando a limoneno sintase. Além do grupo controle onde não havia a adição de chaperonas, temos em triplicata proteínas onde cada chaperona atuaria separadamente (Ibp,ClpB e dnaK) como também aos pares e em trio. Na tabela, observam-se o quanto haviam de proteínas enoveladas corretamente (e portanto solúveis) e o quanto havia de proteínas enoveladas incorretamente ou não enoveladas (insolúveis) depois da adiçao das chaperonas.

Tabela 1: Dados simulados que mostram a quantidade de diferentes chaperonas utilizadas e a solubilidade posterior da limoneno sintase. (TABELA 1)

Para que fosse possível a analise dos dados, primeiramente dividimos o valor OD solúvel pelo OD insolúvel e assim quanto maior a razão, melhor a atividade da chaperona. Considerando que em casos ideias pudéssemos nos deparar com uma chaperona que transformasse toda a proteína em solúvel e assim teríamos uma razão infinita, pois o insolúvel tende a zero. Este seria o tipo de dado difícil de analisar graficamente, portanto pensamos então em usar o rendimento (%) como outra forma de analise e assim temos uma distancia apenas de 0-100. O rendimento usado foi obtido através da relação: $$%=100 soluvel/(soluvel+insoluvel) (1)$$

Tabela 2: Combinações de chaperonas relacionando com a razão solubilidade/insolubilidade e o rendimento (TABELA 2)

Para visualizar como esse grande conjunto de combinações se relacionam entre si em termos do rendimento utilizamos um modelo de análise hierárquica de Cluster na página da web, que pode ser encontrada na referencia (link), de onde foi feito os cálculos utilizados na criação do dendograma da Figura 1. Essa análise basicamente agrupa dados que estão mais próximos e separa dos que estão mais distantes, ou seja, conforme podemos observar os valores obtidos com todas as chaperonas atuando juntas, aqui denominada de “Todas”, estão mais isoladas das demais combinações por ser o maior valor dentre as demais e por isso está estatisticamente mais ‘distante’ dos demais grupos. Da mesma forma observamos as duplas “Ibp+Clpb” e “Ibp+dnaK” agrupadas no mesmo ramo, assim concluímos que seus valores são próximos e por isso podem ser separado dos demais. (DENDOGRAMA)

Juntamente com a figura 1 obtemos também o coeficiente de correlação cofenética de 0.841345528026065. Esse coeficiente mede quão fiel são as distâncias calculadas no dendograma entre seus pontos.

Pode-se observar que a combinação de “todas” as chaperonas juntas está mais distante das demais, o que era esperado já que seu rendimento apresentou o maior valor. Já as combinações “Ibp+Dnak” e “Ibp+clpb” estão juntas em um ramo, indicando que seus valores de rendimento são muito próximos, além de estarem em um ramo próximo da combinação das três indicando que seus rendimentos não são tão altos quanto da atuação de todas as chaperonas juntas, mas suficiente próximos. Isso pode indicar que caso não se possa utilizar as todas juntas numa bactéria as combinações “Ibp+Dnak” ou “Ibp+clpb” seriam muito boas substitutas.

Como é possível observar, o rendimento das chaperonas atuando em conjunto não é nada trivial, já que sofrem interações mutuas é muito difícil de prever qual será o seu comportamento em conjunto com base em valores individuais.

Para que seja possível tentar prever essa interferência entre elas, equacionamos todas as combinações possíveis de rendimento correspondente para cada combinação e multiplicamos elas por um fator matemático \(x_i\). O objetivo é interpretar os valores dessas constantes, para que fosse possível comparar a influência que cada componente de chaperona isolado influencia no conjunto das combinações.

Onde cada índice \(x_i\) representa uma combinação das três chaperonas estudadas, assim \(x_1 \rightarrow Ibp \);\(x_2\rightarrow Clbp);\(x_3\rightarrow Dnak\);\(x_4\rightarrow Ibp+Clbp\);\(x_5\rightarrow Ibp+Dnak\);\(x_6 \rightarrow Clbp+Dnak\);\(x_7 \rightarrow Ibp+Dnak+Clpb\).

O resultado obtido da resolução deste sistema foi :

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