Integração de dados multi-ômicos e desenvolvimento de métodos computacionais para redução de dimensionalidade e inferência biológica na análise proteômica de células únicas.

• Processo: 25/04523-5
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
• Data de Início da vigência: 01 de junho de 2025
• Data de Término da vigência: 31 de maio de 2026
• Área de conhecimento: Ciências da Saúde - Medicina
• Pesquisador responsável: Adriana Franco Paes Leme
• Beneficiário: Nilson Antonio da Rocha Coimbra
• 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 | Proteômica de células únicas | Proteômica

Resumo

A revolução das tecnologias ômicas possibilitou a investigação em detalhes de genes, transcritos e mutações em sequências de proteínas, que hoje são gerados como rotina nas pesquisas das ciências da vida. Diferentemente das técnicas convencionais que operam em bulk, capturados a partir de um único perfil, as tecnologias ômicas possibilitam a identificação de estados celulares únicos, em trajetórias diferenciais e mecanismos regulatórios finamente controlados conhecida como single-cell transcriptomics, e também, possibilita identificação de variações fenotípicas e funcionais entre células dentro de um mesmo tecido ou sistema biológica, single-cell proteomics. No entanto, tais tecnologias necessitam de métodos computacionais robustos para enfrentar os vários desafios caracterizados pela alta-dimensionalidade das informações que são geradas por elas, tornando a análise computacional um gargalo dentro desse contexto. Assim, o objetivo deste plano de trabalho é desenvolver e impulsionar as estratégias de análises computacionais convencionais aos dados gerados por tecnologias de célula única, possibilitando a análise da organização espacial dos proteomas em tecidos, através da integração multi-ômica de dados de transcriptoma e de imagens de alta resolução de proteomas. Tal conjunto de análises permitirá não somente caracterizar, mas compreender a variação biológica associada às múltiplas populações celulares constituintes de uma amostra, compreendendo não somente a entidade biológica responsável pela patologia, mas também outros subtipos relacionados com o provimento de um microambiente celular competente para o avanço do fenótipo alterado. (AU)