Ferramentas de bioinformática para integração de dados na plataforma SUCEST-FUN

• Processo: 20/10876-4
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
• Data de Início da vigência: 01 de setembro de 2020
• Data de Término da vigência: 31 de agosto de 2021
• Área de conhecimento: Interdisciplinar
• Pesquisador responsável: Glaucia Mendes Souza
• Beneficiário: Geraldo Cesar Cantelli
• 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): Biologia computacional Genomas Transcriptoma Metaboloma Epigenômica Proteoma Cana-de-açúcar
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Análises integrativas | cana-de-açúcar | Estudos multi-ômicos em larga escala | Implementação de ferramentas | Bioinformática

Resumo

A bioinformática das -ômicas 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 dados e resultados obtidos no sequenciamento do genoma, do transcriptoma e metaboloma dessa gramínea (http://sucest-fun.org/wsapp). Análises integrativas que associam dados do genoma, epigenoma, transcriptoma, proteoma e metaboloma aos perfis fenotípicos, prometem fornecer insights mais abrangentes sobre os sistemas biológicos em estudo. Em particular, seria desejável reconstruir os fatores subjacentes que impulsionam a variação observada entre as amostras, além de lidar com desafios enfrentados nos métodos existentes: escalabilidade computacional para grandes volumes de dados, manipulação de dados ausentes e modalidades de dados com distribuições não gaussianas. Deste modo, pretendemos incorporar abordagens para integração de -ômicas como iOmicsPASS e Multi-Omics Factor Analysis (MOFA), os quais detectam um conjunto esparso de interações moleculares preditivas sem perda da precisão da predição, fornecendo uma assinatura e interpretação mecanística de rede do perfil multi-ômico para diferentes grupos de amostras ou condições experimentais. Espera-se que o bolsista possa desenvolver scripts e pipelines para processamento de dados de RNA-seq e Metabolômica e ferramentas integrativas na plataforma Sucest-Fun. (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)

SANTINI, LUCIANE; YOSHIDA, LEONARDO; DE OLIVEIRA, KAIQUE DIAS; LEMBKE, CAROLINA GIMILIANI; DINIZ, AUGUSTO LIMA; CANTELLI, GERALDO CESAR; NISHIYAMA-JUNIOR, MILTON YUTAKA; SOUZA, GLAUCIA MENDES. Antisense Transcription in Plants: A Systematic Review and an Update on cis-NATs of Sugarcane. INTERNATIONAL JOURNAL OF MOLECULAR SCIENCES, v. 23, n. 19, p. 21-pg., 2022-10-01. (08/52146-0, 20/07851-0, 20/10876-4, 14/50921-8, 18/09867-0, 17/02270-6)