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Universidade Federal de Santa catarina (UFSC)
Programa de Pós-graduação em Engenharia, Gestão e Mídia do Conhecimento (PPGEGC)
Detalhes do Documento Analisado

Centro: Tecnológico

Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Automação e Sistemas

Dimensão Institucional: Pós-Graduação

Dimensão ODS: Econômica

Tipo do Documento: Tese

Título: UMA ABORDAGEM BASEADA NA TEORIA DE CONTROLE SUPERVISÓRIO PARA CONTROLE DE REDES DE REGULAÇÃO GÊNICA

Ano: 2014

Orientador
  • JOSE EDUARDO RIBEIRO CURY
Aluno
  • FABIO LUIZ BALDISSERA

Conteúdo

Nesta tese, trataremos do problema de controle realimentado de siste- mas biológicos celulares, mais especificamente, do controle das chama- das redes de regulação gênica, segundo uma abordagem fundamentada na teoria de controle supervisório (tcs). a capacidade de reprogramar o comportamento das redes de regulação gênica, elementos determinantes da dinâmica celular, encontra apli- cações em áreas como produção otimizada de biocombustíveis, trata- mento de doenças como o câncer e síntese de tecidos e órgãos humanos in vitro. basicamente, duas abordagens podem ser adotadas para con- trolar redes biológicas intracelulares. uma delas baseia-se no emprego de dispositivos técnicos externos à célula, como equipamentos de mi- croscopia, computadores e sistemas de microfluídica. a segunda estra- tégia prefere fazer uso exclusivo de moléculas sintéticas que, inseridas no meio intracelular, desempenham as funções de sensores, controlado- res e atuadores. utilizaremos a última das abordagens mencionadas e mostraremos como ideias advindas da tcs podem ser empregadas para definir os critérios de projeto de tais moléculas sintéticas controladoras, capazes de alterar a dinâmica de redes de regulação gênica de maneira pré-determinada. para tanto, partiremos de um modelo em autômato finito da rede a ser controlada, adicionando a esse autômato os eventos e estados decorren- tes das possíveis ações de moléculas sintéticas. sobre esse novo modelo, resolveremos uma tarefa de controle conhecida na literatura como atra- ção de estados, em que o sistema deve ser levado de um estado inicial a um conjunto de estados-alvo, mantendo-se ali indefinidamente. o supervisor resultante da resolução do problema será convertido, então, em critérios de projeto de moléculas sintéticas. a tese traz contribuições à tcs e propõe uma formalização inédita para o problema de controle de redes de regulação gênica por molécu- las sintéticas. no campo da tcs, estendemos a resolução do problema de atração de estados para o caso em que os eventos da planta, além de serem particionados em controláveis ou não controláveis, são tam- bém divididos em forçáveis ou não forçáveis e, por fim, preemptáveis ou não preemptáveis. esse rico particionamento, como detalhado na tese, decorre de hipóteses bem fundamentadas biologicamente acerca da di- nâmica dos processos de expressão gênica e da forma de intervenção no comportamento celular por nós adotada. ainda no âmbito do con- trole supervisório, mostramos como conceitos provenientes da teoria de controle hierárquico - como abstração por agregação de estados e consistência hierárquica - naturalmente aparecem na resolução do pro- blema de controle de redes de regulação gênica por moléculas sintéticas. a tese mostra, também, como projetar controladores que induzem o menor consumo de energia celular possível e que sejam realizados por moléculas sintéticas de fácil construção. por sua vez, a formalização do problema de controle de redes gênicas por moléculas sintéticas como um problema da teoria de controle é nova na literatura, haja vista que os estudos correlatos até então divulgados não adotam métodos da teoria de controle para sua resolução, o que dificulta a extensão dessas abordagens para alterar o comportamento de redes de regulação com dinâmicas mais complexas.

Pós-processamento: Índice de Shannon: 3.98399

ODS 1 ODS 2 ODS 3 ODS 4 ODS 5 ODS 6 ODS 7 ODS 8 ODS 9 ODS 10 ODS 11 ODS 12 ODS 13 ODS 14 ODS 15 ODS 16
4,98% 6,07% 7,61% 6,22% 6,53% 5,38% 6,19% 7,84% 7,38% 5,46% 7,53% 5,52% 4,89% 6,73% 5,30% 6,37%
ODS Predominates
ODS 8
ODS 1

4,98%

ODS 2

6,07%

ODS 3

7,61%

ODS 4

6,22%

ODS 5

6,53%

ODS 6

5,38%

ODS 7

6,19%

ODS 8

7,84%

ODS 9

7,38%

ODS 10

5,46%

ODS 11

7,53%

ODS 12

5,52%

ODS 13

4,89%

ODS 14

6,73%

ODS 15

5,30%

ODS 16

6,37%