Simulação computacional e análise de um modelo fenotípico de evolução viral
Uma grande quantidade dos vírus de importância médica, como o HIV, o vírus sincicial respiratório, o vírus da hepatite C, o vírus influenza A (H1N1), e o vírus da poliomielite, possui genoma RNA. Estes vírus apresentam taxas mutacionais extremamente altas, rápida cinética replicativa, população nume...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2011 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP) |
| Repositorio: | Repositório Institucional da UNIFESP |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.unifesp.br:11600/10085 |
| Acceso en línea: | https://repositorio.unifesp.br/handle/11600/10085 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Branching processes Computer simulation Quasispecies Viral evolution Viruses Mutation Processos de ramificação Modelos genéticos Simulação computacional Replicação viral Vírus de RNA Variação genética |
| Sumario: | Uma grande quantidade dos vírus de importância médica, como o HIV, o vírus sincicial respiratório, o vírus da hepatite C, o vírus influenza A (H1N1), e o vírus da poliomielite, possui genoma RNA. Estes vírus apresentam taxas mutacionais extremamente altas, rápida cinética replicativa, população numerosa de partículas, e grande diversidade genética. Manifestas durante o processo infeccioso, tais características permitem a população viral adaptar-se rapidamente a ambientes dinâmicos, escapar ao sistema imunológico, desenvolver resistência às vacinas e drogas antivirais, e exibir dinâmica evolutiva complexa cuja compreensão representa um desafio para a genética de populações tradicional e para as estratégias de intervenção terapêutica efetiva. Para descrever biológica e matematicamente a evolução dos vírus RNA, modelos teóricos de evolução viral têm sido propostos, e muitas de suas predições foram confirmadas experimentalmente. O presente trabalho teve como objetivo simular computacionalmente e analisar um modelo de evolução viral que represente relações evolutivas existentes entre a população viral de genoma RNA e as diferentes pressões seletivas exercidas sobre ela na sua interação com o organismo hospedeiro. Também objetivou desenvolver um software de simulação computacional personalizado para o modelo de evolução viral, e demonstrar a possibilidade de descrever o modelo como um processo de ramificação de Galton-Watson. Entre os resultados e discussões delineados, encontram-se um critério analítico para estudo do tempo de recuperação e do regime crítico de um processo de ramificação de Galton-Watson aplicado à evolução viral; predições sobre a correlação entre fatores do organismo hospedeiro e a dinâmica evolutiva da população viral; predições sobre a contribuição da taxa mutacional, do tamanho e da capacidade replicativa máxima da população viral para o prognóstico e quatro fases da infecção: o tempo de recuperação, o equilíbrio mutação-seleção, o limiar da extinção, e a mutagênese letal. |
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