Integration of multi-omics data and development of computational biology methods for dimensionality reduction and biological inference in single-cell proteomic analysis.

• Grant number: 25/04523-5
• Support Opportunities: Scholarships in Brazil - Technical Training Program - Technical Training
• Start date: June 01, 2025
• End date: May 31, 2026
• Field of knowledge: Health Sciences - Medicine
• Principal Investigator: Adriana Franco Paes Leme
• Grantee: Nilson Antonio da Rocha Coimbra
• Host Institution: Centro Nacional de Pesquisa em Energia e Materiais (CNPEM). Campinas , SP, Brazil
• Associated research grant: 22/11476-5 - Scientific EMU: Acquisition of a platform for single cell proteomics analysis, AP.INFRA7.CI

Abstract

A revolução das tecnologias ômicas possibilitou a investigação em detalhes de genes, transcritos e mutações em sequências de proteínas, que hoje são gerados como rotina nas pesquisas das ciências da vida. Diferentemente das técnicas convencionais que operam em bulk, capturados a partir de um único perfil, as tecnologias ômicas possibilitam a identificação de estados celulares únicos, em trajetórias diferenciais e mecanismos regulatórios finamente controlados conhecida como single-cell transcriptomics, e também, possibilita identificação de variações fenotípicas e funcionais entre células dentro de um mesmo tecido ou sistema biológica, single-cell proteomics. No entanto, tais tecnologias necessitam de métodos computacionais robustos para enfrentar os vários desafios caracterizados pela alta-dimensionalidade das informações que são geradas por elas, tornando a análise computacional um gargalo dentro desse contexto. Assim, o objetivo deste plano de trabalho é desenvolver e impulsionar as estratégias de análises computacionais convencionais aos dados gerados por tecnologias de célula única, possibilitando a análise da organização espacial dos proteomas em tecidos, através da integração multi-ômica de dados de transcriptoma e de imagens de alta resolução de proteomas. Tal conjunto de análises permitirá não somente caracterizar, mas compreender a variação biológica associada às múltiplas populações celulares constituintes de uma amostra, compreendendo não somente a entidade biológica responsável pela patologia, mas também outros subtipos relacionados com o provimento de um microambiente celular competente para o avanço do fenótipo alterado.