| Processo: | 15/02844-7 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Mestrado |
| Data de Início da vigência: | 01 de agosto de 2015 |
| Data de Término da vigência: | 30 de abril de 2016 |
| Área de conhecimento: | Ciências da Saúde - Medicina - Clínica Médica |
| Acordo de Cooperação: | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) |
| Pesquisador responsável: | Houtan Noushmehr |
| Beneficiário: | Tiago Chedraoui Silva |
| Instituição Sede: | Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto (FMRP). Universidade de São Paulo (USP). Ribeirão Preto , SP, Brasil |
| Assunto(s): | Aprendizado computacional Neoplasias Biologia computacional Glioma Genomas |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Aprendizado de Máquina | bioinformática | câncer | Epigenoma | Genoma | glioma | câncer |
Resumo O câncer configura uma das maiores causas de mortalidade no mundo, caracterizando-se como uma doença complexa orquestrada por alterações genômicas e epigenômicas capazes de alterar a expressão gênica e a identidade celular. Nova evidência obtida por meio de um estudo genômico em larga escala e cujos dados encontram-se disponíveis no banco público do TCGA sugere que um em cada dez pacientes portadores de câncer pode ser classificado com maior eficácia tendo como base a taxonomia molecular quando comparada à histologia. Dessa maneira, nós hipotetizamos que o estabelecimento de mapas genômicos exibindo a localização de sítios de ligação de fatores de transcrição combinada à identificação de regiões diferencialmente metiladas e perfis alterados de expressão gênica possa nos auxiliar a caracterizar e explorar, ao nível molecular, fenótipos associados ao câncer. Avanços tecnológicos e bancos de dados públicos a exemplo do The Cancer Genome Atlas (TCGA), The Encyclopedia of DNA Elements (ENCODE) e o NIH Roadmap Epigenomics Mapping Consortium (Roadmap) têm proporcionado um recurso inestimável para interrogar o (epi)genoma de linhagens de células tumorais em cultura, bem como de tecidos normais e tumorais em alta resolução. Todavia, a informação biológica encontra-se armazenada em diferentes formatos e não há ferramentas computacionais para integrar esses dados, evidenciando um cenário atual que requer, com urgência, o desenvolvimento de ferramentas de bioinformática e softwares capazes de direcionar a solução deste obstáculo. Nesse contexto, o objetivo principal deste estudo consiste em implementar o desenvolvimento do pacote biOMICs, o qual será codificado usando-se a licença de código aberto GNU GPL e a linguagem de programação R e que, ao final do estudo, será submetido à comunidade científica do projeto Bioconductor. Nossa expectativa é que o pacote biOMICs possa automatizar com acurácia a pesquisa, o download e a análise dos dados (epi)genômicos que se encontram atualmente disponíveis nas bases de dados públicas dos consórcios internacionais TCGA, ENCODE e Roadmap, além de integrá-los facilmente aos dados genômicos e epigenômicos gerados por pesquisadores por meio de experimentos em larga escala. Por fim, realizaremos também o processamento e a análise manual dos dados que serão automatizados pela ferramenta biOMICs, visando validar sua capacidade em descobrir assinaturas epigenômicas que possam redefinir subtipos de gliomas. (AU) | |
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