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Introdução à Bioinformática

Introdução à Bioinformática
by

Raquel Minardi

on 1 June 2012

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Transcript of Introdução à Bioinformática

Células de diferentes organismos variam em
forma, tamanho e comportamento, mas
possuem em comum certas características
essenciais para a vida Constituídas de estruturas tridimensionais
de várias formas:

DNA






Proteínas Desenvolver modelos e algoritmos
para resolver problemas biológicos BIOINFORMÁTICA Como podemos descrever os atores e processos que ocorrem dentro de uma célula viva?
O que pode ser determinado ou inferido sobre o comportamento celular?
Que dados estão disponíveis para este propósito?
Quais são os maiores problemas em Bioinformática e como eles estão sendo resolvidos?
Quais áreas da Ciência da Computação mais se relacionam à Bioinformática? 1995
10 anos para sequenciar
o genoma humano em
todos os grandes centros 2006
Esboço do genoma humano
com alta qualidade em cerca de
6 meses em apenas um centro 2010
Geração de dados brutos
cobrindo o genoma humano em apenas 1 semana por sequenciador Como recuperar o texto original? Tecnologias de sequenciamento de DNA clássicas
permitem ler fragmentos de entre 500 e 700
nucleotídeos

Como montar o genoma completo a partir destes
fragmentos?

Problema:
encontrar a menor supersequência das
leituras Problema da menor supersequência:
Dado um conjunto de sequências, encontrar a
menor sequência que contem todas elas

entrada: sequências s1, s2, s3, ..., sn.
saida: a sequência s que contem todas as
sequências s1, s2, s3, ..., sn como subsequências
e cujo comprimento e o menor possível 010 CONCEITOS E DADOS MODELOS E ALGORITMOS Montagem Sequenciamento Alinhamento de sequências Grafos Anotação Otimização Problema do
Enovelamento de Proteínas Interação proteína-ligante Computação Natural Força bruta Assinatura Estrutural LABORATÓRIO DE
BIOINFORMÁTICA
E SISTEMAS PESSOAS COMO COMEÇAR PRÓXIMOS PASSOS.......... 27/08/2010 Bancos de dados e integração de dados biológicos

Dra. Maíra Ribeiro Rodrigues
(Pós-doc no Laboratório de Diversidade Genética Humana)

10/09/2010 e-Science e Bioinformática

Prof. Carlos Henrique da Silveira (UNIFEI)

24/09/2010 Seleção de atributos para classificação

Prof. Martín Gómez Ravetti (Depto. de Engenharia de Produção / UFMG)

08/10/2010 Recuperação de informação utilizando Álgebra Linear

Prof. Marcos Augusto dos Santos (Depto. de Ciência da Computação / UFMG)

22/10/2010 Computação natural e Bioinformática

Profa. Gisele Lobo Pappa (Depto. de Ciência da Computação / UFMG)

12/11/2010 Quimioinformática

Bernardo Figuerêdo Domingues
(Doutorando em Bioinformática / Núcleo de Estudos em Quimioinformática)

26/11/2010 Redes biológicas

Douglas Eduardo Valente Pires
(Doutorando em Bioinformática / Laboratório de Bioinformática e Sistemas / e-Speed) PESQUISADORES

Raquel Cardoso de Melo Minardi (DCC/UFMG)

Marcelo Matos Santoro (Depto. de Bioquímica e Imunologia / UFMG)

Wagner Meira Jr. (DCC/UFMG)

Carlos Henrique da Silveira (UNIFEI)

Marcos Augusto dos Santos (DCC/UFMG)

Frederico Ferreira Campos Filho (DCC/UFMG)

Gisele Lobo Pappa (DCC/UFMG)


ESTUDANTES DE DOUTORADO

Angelo Bruno Nunes Oliveira (Bioinformatica / UFMG)
Douglas Eduardo Valente Pires (Bioinformatica / UFMG)
Felipe Ferre (Bioinformatica / UFMG)
Valdete Maria Gonçalves Almeida (Bioinformatica / UFMG)

ESTUDANTES DE MESTRADO

Elisa Boari de Lima (Ciencia da Computaçao / UFMG)

ESTUDANTES DE GRADUAÇAO

Elizabeth Luiza Maynarte de Oliveira (Ciencia da Computaçao / UFMG)
Leandro Andrade Couto Fonseca (Engenharia Eletrica / UFMG)
www.lbs.dcc.ufmg.br
www.twitter.com/lbs_dcc_ufmg Disposição para aprender e cruzar os compartimentos do conhecimento
Interesse em cursar disciplinas de diferentes áreas: Computação, Biologia, Química, Física

DISCIPLINAS

Algoritmos para Bioinformática + AEDS I, II e III
Introdução a Bioquimica e Biologia Molecular
Tópicos em Bioinformática : Algoritmos para Bioinformática Estrutural
Tópicos em Bioinformática : Introdução a Bioinformática Estrutural


INICIAÇÃO CIENTÍFICA

POC (Projeto Orientado em Computação)

MESTRADO EM BIOINFORMÁTICA

DOUTORADO EM BIOINFORMÁTICA A assinatura estrutural de uma proteína é o conjunto de características que não só a identifica univocamente, mas também identifica a sua conformação estrutural e a natureza das interações que ela pode estabelecer com outras proteínas ou ligantes.

Grandes bases de dados
Descoberta de padroes complexos Mineração de dados Integração e proveniência
de dados biológicos CONGRESSOS B I O I N F O R M Á T I C A Obtenção de assinaturas estruturais baseadas em padrões relevantes de redes de contatos

Mineração em grafos de contatos buscando por subgrafos discriminantes

Possíveis abordagens:

Mineração de subgrafos frequentes
Amostragem inteligente de subgrafos (ACO)
Classificação / agrupamento dos grafos com base nos subgrafos ou em outros atributos {000,001,010,011,100,101,110,111} 0001110100 000 011 110 001 111 101 100 Menor supersequência Definimos grafo por G=(V,E),
onde V é um conjunto de vértices
e E é o conjunto de arestas que
conectam estes vértices Problema do Caminho Euleriano:
Encontrar um ciclo no grafo no qual cada
aresta é visitada apenas uma vez

entrada: um grafo G
saida: um ciclo em G que visita cada
aresta uma única vez Problema do Caminho Hamiltoniano:
Encontrar um ciclo no grafo no qual cada
vértice é visitado apenas uma vez

entrada: um grafo G
saída: um ciclo em G que visita cada
vértice uma única vez Problema do Caixeiro Viajante
Encontrar o menor caminho entre um conjunto
de cidades, visitando cada cidade uma única vez

entrada: um grafo rotulado G
saída: uma sequência de arestas visitadas que
leva à visitação de cada vértice uma única vez Predição de genes Programação dinâmica:

técnica de programação que visa organizar a
computação de subproblemas evitando a
recomputação dos mesmos valores e reduzindo o
tempo de execução Exemplo: sequência de Fibonacci

F(0) = 0
F(1) = 1
F(n) = F(n-1) + F(n-2) F(5)
= F(4) + F(3)
= (F(3) + F(2)) + (F(2) + F(1))
= ((F(2) + F(1)) + (F(1) + F(0))) + ((F(1) + F(0)) + F(1))
= (((F(1) + F(0)) + F(1)) + (F(1) + F(0))) + ((F(1) + F(0)) + F(1)) Programaçao dinamica Predição de genes:

consiste em localizar os genes em uma sequência
genômica Anotar um gene consiste em identificar e
registrar o produto e a função do mesmo

Normalmente isto é feito com base na homologia entre sequências Modelagem de estruturas Marcelo Matos Santoro e Raquel C. de Melo Minardi 13 de agosto de 2010
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