Técnicas espectroscópicas raman associada à bioinformática aplicada a fenotipagem de células musculares esqueléticas de camundongos

• Processo: 24/07162-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
• Data de Início da vigência: 01 de junho de 2024
• Data de Término da vigência: 31 de março de 2026
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Física - Física da Matéria Condensada
• Pesquisador responsável: Anderson Zanardi de Freitas
• Beneficiário: André Mourão Batista
• Instituição Sede: Instituto de Pesquisas Energéticas e Nucleares (IPEN). Secretaria de Desenvolvimento Econômico (São Paulo - Estado). São Paulo , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 23/04564-8 - Caracterização fenotípica por microscopia raman, ters e snom em fibras musculares esquelética de camundongos, AP.R
• Assunto(s): Espectroscopia Raman Biofísica
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Análise Espectral Raman | caracterização de fibras musculares | espectroscopia Raman | fenotipagem celular | Biofísica

Resumo

O trabalho do bolsista TT-4A consistirá na aplicação de ferramentas da Bioinformática, focado na Bioestatística e Biofotônica, utilizadas para fenotipagem de células músculo esqueléticas de camundongos, através do uso de dados da caracterização espectroscópica Raman de células previamente mapeadas por ensaios de imunofluorescência clássica. O trabalho será realizado com a parte experimental de análises de microscopia ¼-Raman, Tip Enhanced Raman Spectroscopy (TERS), Scanning near-field optical microscopy (SNOM), Atomic Force microscopy (AFM) com co-localização TERS, e posteriormente o tratamento de dados dos espectros Raman, comparando a semelhança espectral das amostras com os dados de referência (média dos espectros Raman que seja representativo dos tipos de fibras musculares) por software KnowItall® e utilização de ferramentas de linguagem de programação Python ou Rpara aplicação de análise multivariada como, análise de componente principal (PCA) e análise discriminante com calibração multivariada por mínimos quadrados parciais (PLS-DA), no intuito de encontrar padrões analíticos capazes de reconhecer e distinguir os tipos de fibras musculares.