Desenvolvimento de um software modular para a análise de expressão gênica

• Processo: 03/02103-0
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas - PIPE
• Data de Início da vigência: 01 de junho de 2004
• Data de Término da vigência: 28 de fevereiro de 2005
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
• Pesquisador responsável: Daniel Oliveira Dantas
• Beneficiário: Daniel Oliveira Dantas
• Empresa: Sunset Informática Ltda
• Município: São Paulo
• Assunto(s): Softwares Expressão gênica
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Analise De Imagens | Banco De Dados | Clustering | Expressao Genica | Normalizacao | Reducao De Dimensionalidade

Resumo

Este projeto visa desenvolver um software modular para a análise de expressão gênica, medida por microarrays, arrays de membrana, sage ou outras técnicas. O software deverá ser composto pelos módulos análise de imagens, banco de dados, normalização, clustering e redução de dimensionalidade. O módulo de análise de imagens permite medir a expressão a partir de imagens de microarray ou array de membrana. O módulo de banco de dados armazena a arquitetura do chip analisado, os genes associados a cada spot e permite organizar e recuperar informação de diversos experimentos relacionados. Como o próprio nome indica, o módulo de normalização atribui medidas para vários experimentos com a mesma referência, possibilitando assim comparar os resultados. O módulo de clustering torna possível o grupamento de sinais semelhantes, obtidos em experimentos de medida de expressão temporal ou de stress progressivo, crescente ou decrescente. O módulo de redução de dimensionalidade permite descobrir um conjunto mínimo de genes, cujo sinal possibilite diferenciar pelo menos dois estados biológicos de interesse. Esse software apresenta algumas características inovadoras em relação a outros conhecidos, entre as quais: o método de análise de imagens baseia-se em uma técnica de segmentação precisa dos spots; as bases de dados podem armazenar famílias de experimentos e não apenas um experimento, como é o usual; os procedimentos de redução de dimensionalidade aplicados são técnicas inovadoras desenvolvidas pelo próprio grupo. (AU)