Análise de dados de proteômica de células únicas.

• Processo: 23/16779-9
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
• Data de Início da vigência: 01 de março de 2024
• Data de Término da vigência: 28 de fevereiro de 2026
• Área de conhecimento: Ciências da Saúde - Medicina
• Pesquisador responsável: Adriana Franco Paes Leme
• Beneficiário: Fábio Malta de Sá Patroni
• Instituição Sede: Centro Nacional de Pesquisa em Energia e Materiais (CNPEM). Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação (Brasil). Campinas , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 22/11476-5 - EMU científico: aquisição de plataforma para análise proteômica de células únicas, AP.INFRA7.CI
• Assunto(s): Análise de dados Proteômica
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Análise de Dados | Células Únicas | proteômica | Proteômica

Resumo

A análise proteômica de células únicas tem como objetivo identificar e quantificar o proteoma de células individuais isoladas de uma amostra complexa. Para isso, a análise de dados deve ser capaz de superar os desafios decorrentes, por exemplo, de peptídeos com baixa abundância (por baixa representatividade na célula única), resultando em poucos íons fragmentos e dificultando assim a sua identificação. Diferentes ferramentas e algoritmos tem surgido para a análise de dados de SCP, incluindo informações adicionais como o uso do tempo de retenção, anteriormente disponível pela função "match between runs" do programa MaxQuant (Cox and Mann, 2008), e recentemente pelo DART-ID (Data-driven Alignment of Retention Times for IDentification) (Chen et al., 2019) do SCoPE2, o qual implementa frameworks de princípios Bayesianas para o alinhamento global do tempo de retenção e para incorporar essas estimativas de RT para aumentar a confiança em assinalar as sequências de peptídeos aos espectros rigorosamente estimando a taxa de falsos positivos. Assim, o objetivo deste plano de pesquisa é utilizar e/ou adaptar diferentes ferramentas e estratégias de análise de dados de SCP, permitindo caracterizar e compreender a variação biológica associada às múltiplas populações celulares constituintes de uma amostra.