Desenvolvimento de um pipeline para análise computacional de dados de proteômica

• Processo: 13/22801-5
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de abril de 2014
• Data de Término da vigência: 31 de dezembro de 2015
• Área de conhecimento: Ciências da Saúde - Odontologia
• Pesquisador responsável: Adriana Franco Paes Leme
• Beneficiário: Mateus Augusto Bellomo Agrello Ruivo
• Instituição Sede: Centro Nacional de Pesquisa em Energia e Materiais (CNPEM). Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação (Brasil). Campinas , SP, Brasil
• Assunto(s): Biologia de sistemas Plataforma (computação) Pipeline (hardware) Fluxo de trabalho Análise de dados Web Proteômica Espectrometria de massas
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: pipeline de proteômica computacional | Proteômica computacional

Resumo

Na biologia contemporânea, o desenvolvimento de tecnologias e métodos para a identificação e quantificação de proteínas tornou-se uma questão importante para a compreensão dos sistemas biológicos. O uso da espectrometria de massas (MS) tem sido adotado como padrão para a identificação de proteínas e agora fornece a base para a quantificação absoluta e relativa de peptídeos e proteínas, sendo a ferramenta mais abrangente e versátil em proteômica de larga-escala. A necessidade de se caracterizar alterações em expressão gênica no nível da proteína tem levado ao desenvolvimento de diferentes metodologias de quantificação. Cada vez que um novo método experimental é desenvolvido em proteômica, novos algoritmos para a interpretação dos dados também precisam ser implantados. Assim, em muitas situações a análise dos dados torna-se fragmentada uma vez que os programas existentes cobrem apenas uma parte dos métodos, levando os pesquisadores a buscar ferramentas compatíveis para prosseguir com as análises. Nesse contexto, torna-se necessário o desenvolvimento de fluxos de trabalho (pipelines) automatizados e padronizados para a análise de uma variedade de experimentos em proteômica, que possam cobrir a crescente demanda nessa área, abrangendo as seguintes etapas: (I) processamento dos dados brutos gerados a partir de experimentos em larga escala de espectrometria de massas, (II) análise estatística ampla e robusta dos dados, (III) anotação completa dos dados, e (IV) integração dos dados analisados em redes de interação biológicas. Partindo disto, propomos no presente projeto desenvolver um pipeline que nos permitirá realizar a análise de dados proteômicos de forma automatizada e que será oferecido gratuitamente à comunidade em geral através de uma plataforma web.