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TEDxSP 2009 - Sandro José de Souza
terça-feira, 5 de junho de 2012
Metodologia
A metodologia aplicada á bioinformática
Estes softwares são específicos para a comparação de seqüências biológicas, (nucleotídeos do DNA e aminoácidos de proteínas), visando obter informações sobre função, montagem de genomas e inferências filogenéticas. Exemplos destes tipos de programas são BLAST, CLUSTAL, PHRED, PHRAP, CONSED, CAP3, dentre outros.
Alguns programas têm como objetivo a análise da expressão gênica, visando obter padrões e genes específicos à determinada condição, como, por exemplo, de uma célula tumoral, de outro tipo celular específico ou da resposta de um organismo a uma agressão ambiental. Ex: Bioconductor Project, TIGR T4. Em geral, estes programas são agrupados em pacotes de diversos programas.
Os principais programas utilizados, geralmente, são os softwares desenvolvidos exclusivamente para esta função. Eles são elaborados na plataforma Unix ou Linux, que têm uma interface menos "amigável", ou seja, são mais difíceis de serem operados em relação aos programas convencionais, mas possibilitam uma maior capacidade de intervenção do pesquisador para atender a suas exigências.
O PERL (Practical Extract and Report Language) é uma linguagem de programação, simples e muito rica. Foi criada por Larry Wall, originalmente para produzir relatórios de informações de erros, que a disponibilizou na internet no espírito freeware, pensando que alguém pudesse achá-la útil. Ao longo dos anos esta linguagem conquistou milhares de adeptos e, através de várias colaborações recebidas para seu aprimoramento, o PERL é hoje conceituado como uma linguagem sofisticada, que possui como ponto forte a manipulação de texto, mas que, além disso, possui todas as características de uma linguagem de alto nível genérica. É essa grande facilidade para a manipulação de texto que fez do PERL a linguagem mais utilizada no tratamento de dados de seqüências de DNA e proteínas.
Uma vez obtidos os dados do seqüenciamento das moléculas de DNA, é preciso saber o que representa cada uma das seqüências nucleotídicas produzidas. A anotação consiste simplesmente no processo de identificação dessas seqüências. Em projetos genoma, este processo normalmente é realizado em três etapas: anotação de seqüências de nucleotídeos, de seqüências protéicas e de processos biológicos.
Na primeira etapa trabalham apenas as ferramentas de bioinformática, funcionando em larga escala, como uma fábrica. Assim, as seqüências obtidas passam por uma grande diversidade de programas, que devem ajudar os anotadores a identificá-las e agrupá-las para a próxima fase. A segunda etapa necessita de especialistas que observem os dados obtidos na primeira etapa pelas ferramentas automáticas e que, como curadores de um museu, identifiquem as seqüências de acordo com critérios pré-definidos.
Após a identificação dos genes, é feita a anotação dos processos. Nesse momento deve-se promover a interação entre vários anotadores, bioinformatas e biólogos especialistas em diferentes áreas e no organismo estudado. Nessa fase, deve-se discutir como as informações obtidas nas etapas anteriores podem estar relacionadas com a biologia do organismo em questão.
Exemplo de programa PERL para obter a fita reversa complementar a partir de uma seqüência de DNA desejada:
#!/usr/bin/perl
# Seqüência que se deseja utilizar
$meuDNA= .TTCCGAGCCAATTGTATCAGTTGCCAATAG.;
# Inverte a ordem da seqüência de DNA
$RevCom = reverse $meuDNA;
# Troca as bases produzindo a fita complementar
$RevCom =~ tr/ACGT/TGCA/;
print . Minha seqüência invertida é: \n $RevCom.;
A primeira linha é obrigatória e diz ao programa o caminho onde se encontra o interpretador PERL para que o programa possa achá-lo na hora de sua execução. As linhas seguintes que se iniciam com o sinal de "#" representam linhas de comentário. As variáveis em PERL são sempre seguidas do sinal de "$" e não precisam ser declaradas, cabe ao programador saber como e em que contexto devem ser utilizadas. Os comandos terminam sempre com ponto-e-vírgula e o sinal de "=~" está relacionado à utilização de uma expressão regular.
Revista Biotecnologia Ciência & Desenvolvimento edição 29 / Bioinformática: Manual do Usuário
Principais Sistemas de Gerenciamento de Bancos de dados:
MySQLhttp://www.mysql.org
Acesso livre para download do gerenciador MySQL, como também a várias ferramentas de conexão como:DBI,Java,ODBCeetc. Apresenta documentação completa.
PostgreSQLhttp://www.pgsql.com/
Acesso livre para download do gerenciador PostgreSQL, como também algumas ferramentas. Apresenta documentação completa.
ORACLEhttp://www.oracle.com
Informações comerciais sobre o banco de dados.
MicrosoftSQLServer http://www.microsoft.com/sql/
Informações comerciais sobre o banco de dados.
Revista Biotecnologia Ciência & Desenvolvimento edição 29 / Bioinformática: Manual do Usuário
Bancos de dados mais utilizados em bioinformática:
Genbankhttp://www.ncbi.nlm.nih.gov/
Banco de dados americano de seqüências de DNA e proteínas.
EBI http://www.ebi.ac.uk/
Banco de dados europeu de seqüências de DNA.
DDBJhttp://www.ddbj.nig.ac.jp/
Banco de dados japonês de seqüências de DNA.
PDBhttp://www.rcsb.org/pdb
Armazena estruturas tridimensionais resolvidas de proteínas.
GDBhttp://gdbwww.gdb.org/
Banco de dados oficial do projeto genoma humano.
SWISS-PROThttp://www.expasy.ch/spro/
Armazena seqüências de proteínas e suas respectivas características
moleculares, anotado manualmente por uma equipe de especialistas.
KEGGhttp://www.genome.ad.jp/kegg/
Banco com dados de seqüências de genomas de vários organismos diferentes e informações relacionadas às suas vias metabólicas.
Revista Biotecnologia Ciência & Desenvolvimento edição 29 / Bioinformática: Manual do Usuário
Métodos para identificar e caracterizar proteínas:
MALDI E ESI:
MALDI - Matrix-Assisted Laser Desorption-Ionization:
Uma amostra de proteína ou peptídeo é misturada com um largo excesso de uma matriz, formada por uma substância que absorve no ultra-violeta, e posta para secar. Um laser com um comprimento de onda que seja absorvido pela matriz, em um compartimento sob vácuo, incide sobre a amostra seca e fragmentos ionizados da amostra são carreados pela vaporização da matriz e capturados por um campo elétrico do analisador de massas.
ESI - ElectroSpray Ionization:
Uma voltagem aplicada em uma fina agulha contendo uma solução protéica gera uma névoa de pequenas gotículas da solução, contendo pequeno número de moléculas protéicas. A redução das gotículas por evaporação acaba colocando em fase gasosa as proteínas ionizadas. Elas são então capturadas pelo analisador de massas. A grande vantagem desta técnica é permitir o acoplamento direto de um sistema cromatográfico de alta eficiência ao espectrômetro de massas, possibilitando a análise em fluxo contínuo de misturas protéicas complexas.
Revista Biotecnologia Ciência & Desenvolvimento edição 29 / Bioinformática: Manual do Usuário
Principais softwares utilizados durante a anotação gênica:
RepeatMaskerhttp://repeatmasker.genome.washington.edu/
Utilizado para a identificação e o mascaramento de regiões repetitivas freqüentemente encontradas em genomas.
Genscanhttp://genes.mit.edu/GENSCAN.html
Utilizado para a predição de genes em genomas eucarióticos. Seu método de predição é baseado em cadeias escondidas de Markov.
tRNAscan-SE http://www.genetics.wustl.edu/eddy/tRNAscan-SE/
Utilizado para encontrar genes de tRNA em uma seqüência genômica.
BLASThttp://www.ncbi.nlm.nih.gov/BLAST
Utilizado para encontrar similaridades entre seqüências de nucleotídeos e proteínas contra bancos de dados com grande número de seqüências dos mais diversos organismos. É um dos principais programas utilizados na identificação dos genes.
Interpro http://www.ebi.ac.uk/interpro
Utilizado para realizar buscas contra diferentes bancos de dados de domínios e famílias de proteínas. Integra os serviços do Pfam, PRINTS, ProDom, PROSITE, SMART, TIGRFAMs e SWISS-PROT.
GeneOntologyhttp://www.geneontology.org
Consórcio destinado a produzir um vocabulário comum a ser aplicado para a classificação dos genes presentes em organismos eucarióticos. Cada gene é classificado em três níveis: função molecular, processos celulares e localização celular.
Revista Biotecnologia Ciência & Desenvolvimento edição 29 / Bioinformática: Manual do Usuário
sábado, 2 de junho de 2012
CEBIO - Projetos
Entrem no site para conferir os projeto em andamento sobre BIOINFORMATICA: http://www.cebio.org/content/2012/05/10/projetos-em-andamento-cebio
Topicos :
- Centro de Genômica Vale-FIOCRUZ - Genômica para soluções e inovações biotecnológicas
- Infectious disease genomics and bioinformatics training in Brazil
- Centro de Excelência em Bioinformática
- Rede Genoma
- Schistosoma Epigenetics - Targets, Regulation, New Drugs
- Identificação de transcritos processados por Spliced Leader Trans-splicing em Schistosoma mansoni
- Analise filogenomica do proteoma predito de Schistosoma mansoni
- Núcleo de Bioinformática do BR-BoL
- Informatics training for Brazilian vector and parasitic diseases
- Projeto de atividades da Rede Genoma de Minas Gerais Biênio
- Genome sequencing of Schistosoma haematobium
- Centro de Excelência em Bioinformática- Instalação dos Núcleos de Bioinformática
- Identificação de novos alvos para o combate à esquistossomose
- Isolamento, caracterização bioquímica, avaliação do potencial probiótico e genomas comparativos com ênfase no mapeamento de polimorfismos genotípicos e protéicos relacionados à funcionalidade probiótica
- Pesquisa de biomarcadores das meningites para o desenvolvimento de kits de diagnóstico
- Medinfo, um sistema de apoio à pesquisa e diagnóstico médico
- Diagnóstico de doenças sexualmente transmissíveis e hepatites pela técnica de PCR em tempo real: Desenvolvimento e padronização
Deseja trabalhar com bioinformática ?
Área profissional da bioinformatica
O que é a profissão?
Informática
Biomédica é a área que cuida do desenvolvimento e da pesquisa com
sistemas computacionais voltados às aplicações em biociências. A partir
de uma formação híbrida em Ciência da Computação e Ciências Biomédicas, o
bacharel em informática biomédica desenvolve softwares que otimizam os
trabalhos em hospitais, clínicas médicas, centros de saúde, laboratórios
e núcleos de pesquisa.
Pode
administrar projetos de informatização de centros médicos, desenvolver e
implantar sistemas digitais de transmissão e arquivamento de imagens
radiológicas e atuar na área de bioinformática, criando softwares
específicos para auxiliar os estudos em biotecnologia.
A
Informática Biomédica tem por objetivo a formação de profissionais que
atendam a uma demanda do mercado relacionado à informatização da área de
biociências, correspondente a um amplo espectro de atividades, que
inclui desde a participação ativa em pesquisa médica e biológica, até
atividades em empresas farmacêuticas, de biotecnologia, de equipamentos
médicos, em hospitais, laboratórios de diagnóstico, bem como em vários
setores de gerenciamento e execução de políticas públicas de saúde.
O informata biomédico:
O
informata biomédico é um profissional que vem suprir um conjunto de
necessidades relevantes, no que diz respeito à produção de sistemas
informatizados que envolvem alto nível de complexidade, aplicados à
otimização dos protocolos e processos que caracterizam as peculiaridades
dos ambientes de pesquisa e aplicação das ciências biomédicas.
Este
profissional deverá possuir conhecimentos interdisciplinares das áreas
de computação e biociências, que lhe permitam atuar no desenvolvimento
de sistemas computacionais de qualidade, sendo capaz de interagir com
profissionais de áreas médicas e biológicas específicas e de participar
de equipes de trabalho que exijam estes requisitos de
multidisciplinaridade.
Campos de atuação:
O
crescente processo de informatização de centros públicos e privados
voltados ao atendimento à saúde têm gerado uma importante abertura para a
atuação do informata biomédico, tanto no mercado de trabalho como na
carreira acadêmica.
O
informata biomédico poderá trabalhar em núcleos de desenvolvimento de
sistemas informatizados internos a hospitais, centros médicos, clínicas,
órgãos públicos (tais como secretarias de saúde), centros de pesquisa
relacionados às biociências e empresas privadas cujo mercado de atuação
seja o desenvolvimento de sistemas de informação em saúde. Sua atuação
compreende atividades tais como análise, implementação e gerenciamento
de equipes de desenvolvimento de software.
Informática Biomédica deverá apresentar as seguintes competências e habilidades gerais:
- Identificar problemas, analisar, projetar e implementar soluções tecnologicamente viáveis na área de informática aplicada à saúde e biologia, de acordo com os padrões da ética profissional e as normas nacionais e internacionais.·
- Relacionar-se adequadamente com membros de equipes multiprofissionais, comunicando-se com clareza, de forma a estabelecer um dialogo entre as áreas biológicas e a área da informática e compreender os problemas apresentados por profissionais da área médica.Além disso, o egresso do curso de Informática Biomédica deverá apresentar as seguintes competências e habilidades técnicas específicas:
- Compreender conceitos e processos das Biociências e das Ciências da Computação para desenvolver aplicações de tecnologias de informação e ferramentas computacionais de análise e de apoio à decisão no âmbito dos sistemas e processos de biociências.
- Diagnosticar problemas e necessidades dos profissionais da área da saúde para propor soluções computacionais que atendam aos problemas biomédicos que envolvam banco de dados, redes de computadores, projeto e análise de algoritmos, engenharia de software, inteligência artificial e processamento de sinais e imagens.
- Atuar junto à organização e aperfeiçoamento do sistema de saúde, por meio de recursos das tecnologias da informação e comunicação, nos diferentes níveis de atendimento. · Dominar diferentes linguagens e paradigmas de programação.Planejar, organizar e gerenciar o desenvolvimento e implantação de sistemas de informação computacionais
As competências e habilidades de formação dos egressos estão focadas em três principais áreas de atuação:
1. Bioinformática: apresentando
soluções a problemas biológicos que envolvam utilização concomitante de
grandes volumes de dados (como resultado e objeto de pesquisa em
genomas, transcriptomas, proteomas, identificação de genes, análise de
redes gênicas, identificação de polimorfismos, entre outras áreas),
análise estrutural (modelagem molecular) e modelos biológicos;
2. Processamento de Imagens e Sinais: desenvolvendo
aplicativos voltados ao apoio à decisão médica, por meio de técnicas
que implementam a obtenção, otimização, tratamento e análise de sinais e
imagens médicas contendo informações anatômicas ou funcionais, como por
exemplo de radiologia, tomografia computadorizada, ressonância
magnética, ultra-sonografia, medicina nuclear e atividade elétrica
cerebral e cardíaca;
3. Sistemas de Informação e Gestão em Saúde:
desenvolvendo aplicações relacionadas com organização, gerenciamento e
representação de dados clínicos (computação clínica), serviços de
informação hospitalar, aplicações à epidemiologia e saúde populacional,
processo de decisão clínica e fluxo de informações médicas.
Bioinformática no Brasil
Bioinformática no Brasil
Uma década depois do projeto de inovações tecnológicas, a dupla de pioneiros, que na época coordenava o Laboratório de Bioinformática (LBI) do Instituto de Computação da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp), ganhou o prêmio Distinguished Innovators, cujo objetivo é reconhecer a contribuição de indivíduos e organizações a fim trazer benefícios econômicos e sociais a seus países.
Meidanis é atualmente professor da Unicamp e presidente de uma empresa privada. Setúbal é professor do Instituto de Bioinformática da Virgínia e do Instituto Politécnico e Universidade Estadual da Virgínia (Virginia Tech), nos Estados Unidos.
“A equipe envolvida com o projeto tinha quase 200 cientistas e 34 centros de pesquisa. Logo no início percebemos que seria produzido um volume imenso de dados. Na época, a maioria dos laboratórios tinha conexão discada à internet, ou simplesmente não tinha acesso. Mas achávamos que o futuro estava a nosso favor e, mais cedo ou mais tarde, todos teriam acesso rápido à web. Essa decisão se mostrou muito feliz”, disse o professor.
Meidanis entrou em contato com a bioinformática quando estudou na Universidade de Wisconsin-Madison, nos Estados Unidos, no início dos anos 90, mas o conceito ainda estava em franco desenvolvimento.
“Fiquei imediatamente interessado, porque, além de perceber que se tratava de uma tendência que seria incontornável no futuro, vi na abordagem da bioinformática a oportunidade de trabalhar com a biologia molecular, que me atraía por ser a parte exata da biologia”, disse.
Trabalho em rede
Em 1992, a fim de disseminar a bioinformática no Brasil, a dupla lançou a obra Introdução à Biologia Computacional, que segundo eles, foi o terceiro livro lançado no mundo todo a respeito desse tema.
“Publicamos o livro na tentativa de angariar alunos e divulgar o tema, mas era muito difícil avançar, pois se tratava de uma área nova demais e os estudantes ainda achavam aquilo tudo muito abstrato. Com o projeto Genoma Xylella vimos a primeira oportunidade para que a bioinformática mostrasse definitivamente o seu potencial. Assim que os biólogos ficaram sabendo que precisariam da informática, lembraram de nós”, afirmou.
João Meidanis conta que os softwares desenvolvidos pela dupla na época são provavelmente utilizados por todos os que sequenciam genoma no Brasil atualmente.
Após a colaboração do projeto da Xylella fastidiosa, várias outras iniciativas foram realizadas no País, como o sequenciamento do verme responsável pela esquistossomose no projeto Schistosoma mansoni.
Referencia : http://agencia.fapesp.br/10344
quarta-feira, 30 de maio de 2012
Máquina sequenciadora
Máquina sequenciadora
Sequenciadores de DNA a laser, totalmente automatizados. Tais máquinas têm com freqüência 96
capilares (tubos minúsculos por onde passam os fragmentos de DNA) e
podem ‘ler’, em média, 550 letras (A, C, G e T) por capilar em cada análise. Há
cerca de 3 bilhões dessas letras no genoma humano. Seqüenciadores ainda mais
potentes, com 384 capilares, podem ‘ler’ mais de um milhão de letras do DNA por
dia.
Imagens de sequenciadores
