| Processo: | 17/02842-0 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico |
| Data de Início da vigência: | 01 de abril de 2017 |
| Data de Término da vigência: | 31 de março de 2019 |
| Área de 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 |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | bioinformática | cana-de-açúcar | Cana-energia | redes regulatórias | Bioinformática |
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) | |
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