Desenvolvimento e implementação de pipelines de análises genômicas para identificação de regiões de interesse farmacológico através das abordagens de estudos de associação.

• Processo: 24/05436-6
• 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 janeiro de 2026
• Área de conhecimento: Ciências Biológicas - Genética - Genética Humana e Médica
• Pesquisador responsável: Kelly Nunes
• Beneficiário: Hemanoel Passarelli Araujo
• CNAE: Outras atividades de prestação de serviços de informação não especificadas anteriormente ; Pesquisa e desenvolvimento experimental em ciências físicas e naturais ; Atividades de apoio à gestão de saúde
• Vinculado ao auxílio: 23/11678-0 - Desenvolvimento e implementação de módulos de data-mining para identificação de alvos farmacológicos na Plataforma gen-t de genômica da população brasileira., AP.PIPE
• Assunto(s): Descoberta de drogas Farmacogenética Biologia computacional
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: big-data | Data-Mining | drug discovery | Farmacogenômica | Genômica População Brasileira | Bioinformática

Resumo

A gen-t está criando uma plataforma inovadora de P&I na área de farma/biotec contendo dados genômicos e de saúde de participantes voluntários do Brasil. A proposta de trabalho consiste no desenvolvimento e na implementação de pipelines através de ferramentas de bioinformática e da mineração de dados (data mining) para a identificação de potenciais alvos terapêuticos e a previsão da resposta de medicamentos para clientes. Nesse módulo do projeto principal, o bolsista irá usar como ferramenta para data mining três principais abordagens: (i) associação ampla do genoma (GWAS); (ii) mapeamento por mistura (admixture mapping) e (iii) mapeamento fino (fine mapping). Os pipelines desenvolvidos para cada abordagem serão implementados após testes de otimização e automação para garantir o melhor custo/benefício. Uma vez implementados, os pipelines serão aplicados em fenótipos de interesse para identificar loci candidatos, os quais serão catalogados tanto para notação funcional como para potenciais interações farmacológicas.