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

Processo: 20/10876-4
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
Vigência (Início): 01 de setembro de 2020
Vigência (Término): 31 de agosto de 2021
Área do 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

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)