Predição do perfil de expressão de fatores de transcrição via moléculas de comunicação celular

Abstract

A comunicação parácrina envolve interações complexas entre células emissoras e receptoras, mediadas por proteínas sinalizadoras, conhecidas como ligantes. Esses sinais são transmitidos através de vias de sinalização específicas, afetando a atividade de fatores de transcrição (TFs) e redes regulatórias de genes.

Os TFs desempenham um papel essencial na resposta das células aos sinais de comunicação, e diferentes conjuntos de ligantes resultam em diferentes perfis de TFs. No entanto, os TFs são difíceis de detectar em dados proteômicos devido à sua baixa abundância e a expressão não correlacionada com sua atividade funcional.

O trabalho visa criar uma ferramenta computacional capaz de prever conjuntos de TFs em células receptoras usando dados de expressão de ligantes das células emissoras num conjunto de dados. Para essa finalidade, foi utilizado dados de transcriptoma de célula-única de linfonodos, bem como dados espaciais de transcriptoma para considerar a interação parácrina entre células.