Desenvolvimento de ferramentas de bioinformática para a plataforma SUCEST-FUN

• Processo: 17/02842-0
• Linha de fomento: Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
• Vigência (Início): 01 de abril de 2017
• Vigência (Término): 31 de março de 2019
• Área do conhecimento: Interdisciplinar
• Pesquisador responsável: Glaucia Mendes Souza
• Beneficiário: Felipe ten Caten
• Instituição-sede: Instituto de Química (IQ). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 14/50921-8 - Redes regulatórias e sinalização associadas à cana energia, AP.BIOEN.TEM
• Assunto(s): Cana-de-açúcar Genomas Biologia computacional Aplicação web

Resumo

A bioinformática é um campo em expansão que requer ferramentas computacionais de alto desempenho para análise do imenso volume de dados gerados. O laboratório de Transdução de Sinal do Instituto de Química da USP contribui para a Biologia de Sistemas da cana-de-açúcar e para isso analisa e disponibiliza resultados obtidos no sequenciamento do genoma, análise do transcriptoma e metaboloma dessa gramínea. Além da utilização de ferramentas e disponibilização para uso público e de colaboradores, é previsto o desenvolvimento de novas ferramentas para execução de tarefas específicas, de acordo com os dados obtidos ao longo do projeto. Uma das ferramentas desenvolvidas pelo laboratório é uma aplicação web (http://sucest-fun.org/wsapp) para acesso e análise dos dados do banco SUCEST-FUN DB. Essa ferramenta tem o font-end desenvolvido em linguagem Java e diversos scripts desenvolvidos nas linguagens Perl e R que fazem análise dos dados e inserção dos resultados no banco de dados, utilizando a linguagem SQL. Adicionalmente, diversos scripts precisam ser constantemente desenvolvidos para formatação e tratamento de dados provenientes dos estudos na bancada. Com o desenvolvimento de um genoma referência da cana pelo grupo, e de dados provenientes de outras análises do genoma como RNA-Seq (Sequenciamento de RNA) e ESTs, que contêm milhões de reads resultantes de diferentes plataformas de sequenciamento, a análise desses dados precisa ser feita a partir de ferramentas computacionais robustas e de alta performance, de preferência que utilizem diversos processadores para execução de tarefas em paralelo. Os pontos críticos da bioinformática serão a análise estatística coerente dos dados, e a eficiência dos algoritmos desenvolvidos para execução dessas análises. (AU)

Publicações científicas

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

DINIZ, AUGUSTO LIMA; RODRIGUES DA SILVA, DANIELLE IZILDA; LEMBKE, CAROLINA GIMILIANI; LAMAS COSTA, MAXIMILLER DAL-BIANCO; TEN-CATEN, FELIPE; LI, FORREST; VILELA, ROMEL DUARTE; MENOSSI, MARCELO; WARE, DOREEN; ENDRES, LAURICIO; SOUZA, GLAUCIA MENDES. Amino Acid and Carbohydrate Metabolism Are Coordinated to Maintain Energetic Balance during Drought in Sugarcane. INTERNATIONAL JOURNAL OF MOLECULAR SCIENCES, v. 21, n. 23 DEC 2020. Citações Web of Science: 0.

SOUZA, GLAUCIA MENDES; VAN SLUYS, MARIE-ANNE; LEMBKE, CAROLINA GIMILIANI; LEE, HAYAN; MARGARIDO, GABRIEL RODRIGUES ALVES; HOTTA, CARLOS TAKESHI; GAIARSA, JONAS WEISSMANN; DINIZ, AUGUSTO LIMA; OLIVEIRA, MAURO DE MEDEIROS; FERREIRA, SAVIO DE SIQUEIRA; NISHIYAMA, MILTON YUTAKA; TEN-CATEN, FELIPE; RAGAGNIN, GEOVANI TOLFO; ANDRADE, PABLO DE MORAIS; DE SOUZA, ROBSON FRANCISCO; NICASTRO, GIANLUCCA GONCALVES; PANDYA, RAVI; KIM, CHANGSOO; GUO, HUI; DURHAM, ALAN MITCHELL; CARNEIRO, MONALISA SAMPAIO; ZHANG, JISEN; ZHANG, XINGTAN; ZHANG, QING; MING, RAY; SCHATZ, MICHAEL C.; DAVIDSON, BOB; PATERSON, ANDREW H.; HECKERMAN, DAVID. Assembly of the 373k gene space of the polyploid sugarcane genome reveals reservoirs of functional diversity in the world's leading biomass crop. GIGASCIENCE, v. 8, n. 12 DEC 2019. Citações Web of Science: 3.

DINIZ, AUGUSTO L.; FERREIRA, SAVIO S.; TEN-CATEN, FELIPE; MARGARIDO, GABRIEL R. A.; DOS SANTOS, JOAO M.; BARBOSA, GERALDO V. DE S.; CARNEIRO, MONALISA S.; SOUZA, GLAUCIA M. Genomic resources for energy cane breeding in the post genomics era. COMPUTATIONAL AND STRUCTURAL BIOTECHNOLOGY JOURNAL, v. 17, p. 1404-1414, 2019. Citações Web of Science: 0.