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Implementação e otimização de plataformas computacionais para o aprimoramento das ferramentas de análise e integração de dados de OMICs

Processo: 19/01798-2
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
Vigência (Início): 01 de abril de 2019
Vigência (Término): 30 de setembro de 2019
Área do conhecimento:Interdisciplinar
Pesquisador responsável:Giuseppe Palmisano
Beneficiário:Renan Spadafora Amaral
Instituição-sede: Instituto de Ciências Biomédicas (ICB). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:14/06863-3 - Modificações pós-traducionais para o diagnóstico de câncer e doenças parasitárias: abordagens metodológicas e implicações biológicas, AP.JP
Assunto(s):Biologia computacional   Softwares   Plataforma (computação)   Mineração de dados   Proteômica   Transcriptômica   Metabolômica

Resumo

O advento de tecnologias com alto poder de processamento em biologia e medicina pavimentaram o caminho para uma melhor compreensão de sistemas biológicos com o objetivo de melhorar a precisão de intervenções médicas, adequando o gerenciamento clínico. Técnicas omicas de larga escala como genômica, transcriptômica, proteômica e metabolômica geraram muitos dados. Esses dados precisam ser integrados para alcançarmos um nível de compreensão requerido para responder perguntas biológicas. Durante o projeto no âmbito da FAPESP "Jovem Pesquisador" projeto N ° 2014 / 06863-3, foram coletaram dados de análise de proteínas e modificações pos-traducionais. Em particular, caracterizamos as alterações proteômicas de três linhagens celulares de leucemia mielóide crônica isogênicas com diferentes capacidades de resistência a drogas. Além disso, estamos atualmente otimizando as condições analíticas para realizar experimentos metabolômicos. A combinação de alterações do proteoma e do metaboloma em todas essas linhas celulares permitirão entender vias específicas envolvidas no fenótipo de resistência a drogas. A integração, visualização e mineração destes dados representará um passo importante deste projeto e o bolsista TT4 utilizará softwares disponíveis para explorar os inúmeros bancos de dados e integrar dados experimentais para compreender a resistência a drogas em células de leucemia mielóide crônica.