A integração de diferentes camadas de dados ômicos, como genômica, transcriptômica, proteômica e metabolômica, é um desafio fundamental na biologia de sistemas. Um dos obstáculos é a alta dimensionalidade dos dados, o que pode dificultar a interpretação e levar a correlações espúrias. Estratégias como a redução de dimensionalidade (por exemplo: PCA), correlação entre dados distintos e a construção de redes de interação ajudam a identificar padrões biológicos significativos e inferir relações funcionais entre genes, proteínas e metabólitos. Diante desse contexto, qual das alternativas a seguir apresenta corretamente um benefício da construção de redes de coexpressão gênica na integração de dados multiômicos?
- A A construção de redes de coexpressão gênica permite identificar módulos funcionais, agrupando genes que apresentam padrões de expressão correlacionados, o que pode sugerir regulação compartilhada e participação em vias biológicas específicas.
- B análise de redes de coexpressão reduz automaticamente a dimensionalidade dos dados, eliminando genes não expressos e garantindo que todos os genes no módulo tenham papel funcional relevante.
- C Redes de coexpressão gênica garantem que genes altamente expressos sejam priorizados nas análises, uma vez que a abundância de transcritos é o principal fator determinante para a funcionalidade biológica.
- D A utilização de redes de coexpressão evita a necessidade de análises estatísticas adicionais, pois os genes agrupados em um mesmo módulo necessariamente interagem fisicamente entre si.
- E Em redes de coexpressão, a inclusão de dados metabolômicos ou proteômicos não influencia os resultados, pois a regulação gênica ocorre apenas no nível da transcrição, sem necessidade de outras camadas de informação.