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). 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.

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)

TRINO ALBANO, LUCIANA D.; GRANATO, DANIELA C.; ALBANO, LUIZ G. S.; PATRONI, FABIO M. S.; SANTANA, ALINE G.; CAMARA, GUILHERME A.; DE CAMARGO, DAVI H. S.; MORES, ANA L.; BRANDAO, THAIS B.; PRADO-RIBEIRO, ANA C.; et al. Noninvasive and Sensitive Biosensor for the Detection of Oral Cancer Prognostic Biomarkers. SMALL, v. N/A, p. 15-pg., 2025-07-29. (18/12194-8, 18/18496-6, 18/15535-0, 23/16779-9, 17/25553-3, 16/24664-3, 22/14348-8)