1. Biologia Computacional LivreBiologia Computacional Livre
Alex Camargo
alexcamargoweb@gmail.com
UNIVERSIDADE DA REGIÃO DA CAMPANHA
CENTRO DE CIÊNCIAS EXATAS E AMBIENTAIS
CURSO DE SISTEMAS DE INFORMAÇÃO
FLISOL/BRASIL
Abril/2017Logo Flisol POP-C
Autor: Xavier Araque - xavieraraque.com
2. 2
I. Organização da palestra
Esta apresentação está organizada da seguinte maneira:
Apresentação
Objetivos
O que é Biologia Computacional?
Tecnologias para Biologia Computacional livre
Quer estudar?
Agradecimentos
Referências
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4. 4
II. Apresentação
Formação acadêmica:
Bacharel em Sistemas de Informação (URCAMP, 2011)
TCC: Web sistema integrado a uma rede social para
academias de ginástica.
Orientador: Prof. Abner Guedes
Especialista em Sistemas Distribuídos com Ênfase em
Banco de Dados (UNIPAMPA, 2013)
TCC: Interligando bases de dados do sistema Controle de
Marcas e Sinais utilizando o MySQL Cluster.
Orientador: Prof. Érico Amaral
Coorientador: Prof. Rafael Bastos (IDEAU)
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5. 5
II. Apresentação
Formação acadêmica:
Mestre em Engenharia de Computação (FURG, 2017)
Dissertação: EN-MUTATE: predição do impacto de mutações
pontuais em proteínas utilizando Ensemble Learning.
Orientadora: Profa. Karina Machado
Coorientador: Prof. Adriano Werhli
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6. 6
II. Apresentação
Experiência profissional:
Programador web
Local: Prefeitura Municipal de Bagé
Setor: Núcleo de Tecnologia da Informação - NTI
Professor
Local: Capacitar Escola Técnica
Disciplinas: Banco de Dados e Análise de Sistemas
Professor
Local: Universidade Federal do Pampa - UNIPAMPA
Disciplinas: Algoritmos e Programação, Laboratório de
Programação I e Laboratório de Programação II
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7. 7
II. Apresentação
Projetos acadêmicos:
Bioinformática Estrutural de Proteínas: modelos,
algoritmos e aplicações biotecnológicas.
Universidade: FURG/UFMG/UFPB
Área: Bioinformática
Algo+: um portal para o apoio ao ensino de Algoritmos.
Universidade: UNIPAMPA
Área: Informática na educação
Revisor do periódico ICCEEg (ISSN 2236-0093)
Universidade: FURG
Área: Multidisciplinar
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8. 8
III. Objetivos da palestra
Dentre os objetivos, podem ser elencados:
Compreender os desafios enfrentados pela Biologia
Computacional.
Explorar tecnologias no contexto de software livre.
Motivar novos bioinformatas.
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"Aprender o que eu já sei não tem graça." - Prof. Gerson Leiria (UNIPAMPA)
9. 9
1. O que é Biologia Computacional?
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1.1. Introdução
A Biologia Computacional pode ser definida como o emprego de
ferramentas computacionais no estudo de problemas e questões
biológicas, abrangendo diversas áreas do conhecimento.
Bioinformática tradicional: problemas relacionados a
sequências de nucleotídeos e aminoácidos.
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1.1. Introdução
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Figura 1: Representação de sequências de nucleotídeos e aminoácidos.
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1.1. Introdução
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Figura 2: From human beings to DNA
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1.1. Introdução
A Biologia Computacional pode ser definida como o emprego de
ferramentas computacionais no estudo de problemas e questões
biológicas, abrangendo diversas áreas do conhecimento.
Bioinformática tradicional: problemas relacionados a
sequências de nucleotídeos e aminoácidos.
Bioinformática estrutural: questões biológicas de um ponto
de vista tridimensional.
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1.1. Introdução
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Figura 3: Representação do fluxo de informação em sistemas biológicos.
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Figura 4: Representação de estruturas tridimensionais de proteínas.
16. 16
1.1. Introdução
Podemos traçar como momento chave o início da década de 1950,
quando a revista Nature publicou o trabalho sobre a estrutura em
hélice da molécula de DNA por Watson e Crick.
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1.1. Introdução
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Figura 5: Watson e Crick em frente a um modelo da hélice de DNA.
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1.1. Introdução
Podemos traçar como momento chave o início da década de 1950,
quando a revista Nature publicou o trabalho sobre a estrutura em
hélice da molécula de DNA por Watson e Crick.
Projeto Genoma Humano - PGH (1990-2000).
SEQUENCIAR É UMA COISA, ENTENDER É OUTRA.
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1.1. Introdução
Podemos traçar como momento chave o início da década de 1950,
quando a revista Nature publicou o trabalho sobre a estrutura em
hélice da molécula de DNA por Watson e Crick.
Projeto Genoma Humano - PGH (1990-2000).
SEQUENCIAR É UMA COISA, ENTENDER É OUTRA.
Estratégias de planejamento de fármaco$.
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21. 21Biologia Computacional Livre Alex Camargo
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Figura 7: How are drugs designed and developed?
22. 22
1.1. Introdução
Podemos traçar como momento chave o início da década de 1950,
quando a revista Nature publicou o trabalho sobre a estrutura em
hélice da molécula de DNA por Watson e Crick.
Projeto Genoma Humano - PGH (1990-2000).
SEQUENCIAR É UMA COISA, ENTENDER É OUTRA.
Estratégias de planejamento de fármaco$.
Emprego de ferramentas computacionais.
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1.2. Problemas alvo
Considerando o tipo de informação manipulada, os problemas e
questões abordados pela Biologia Computacional podem ser
agrupados em:
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1.2. Problemas alvo
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Figura 9: Metodologias que lidam com sequências (verde) e metodologias envolvidas com
estruturas tridimensionais (laranja).
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1.2. Problemas alvo
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Figura 10: Integração das áreas de conhecimento.
27. 27
1.3. Tendências e desafios
Como uma área em rápido desenvolvimento, a Biologia
Computacional exige de seu praticante uma constante atenção a
novas abordagens, métodos, requerimentos e tendências.
Manipulação de dados
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1.3. Tendências e desafios
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Figura 11: Genoma Humano em um arquivo.
29. 29
1.3. Tendências e desafios
Como uma área em rápido desenvolvimento, a Biologia
Computacional exige de seu praticante uma constante atenção a
novas abordagens, métodos, requerimentos e tendências.
Manipulação de dados
Processamento paralelo
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1.3. Tendências e desfios
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Figura 12: Dinâmica molecular de proteínas
31. 31
1.3. Tendências e desafios
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Figura 13: Comparação entre tempo de execução em software para dinâmica molecular
(CPU versus GPU)
32. 32
1.3. Tendências e desafios
Como uma área em rápido desenvolvimento, a Biologia
Computacional exige de seu praticante uma constante atenção a
novas abordagens, métodos, requerimentos e tendências.
Manipulação de dados
Processamento paralelo
Aprendizado de máquina
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1.3. Tendências e desfios
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Figura 14: Etapas que constituem o processo de KDD (Knowledge Discovery in Databases).
34. 34
1.4. Biologia computacional na prática
"Two months in the lab can easily save an afternoon on the
computer." - Dr. Alan Bleasby
Avanços tecnológicos = Carreiras em alta.
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1.4. Biologia computacional na prática
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Figura 15: As 20 carreiras em alta (Guia Veja, 2011).
36. 36
1.4. Biologia computacional na prática
"Two months in the lab can easily save an afternoon on the
computer." - Dr. Alan Bleasby
Avanços tecnológicos = Carreiras em alta.
A bioinformática e a genética avançam no diagnóstico e
tratamento de doenças.
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1.4. Biologia computacional na prática
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Figura 16: Unicamp utiliza sequenciadores para estudos de genomas e pequenas listas de
genes. Foto: Divulgação/Unicamp.
38. 38
1.4. Biologia computacional na prática
"Two months in the lab can easily save an afternoon on the
computer." - Dr. Alan Bleasby
Avanços tecnológicos = Carreiras em alta.
A bioinformática e a genética avançam no diagnóstico e
tratamento de doenças.
Cientistas revelam estrutura do vírus da zika pela primeira vez.
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Figura 17: Representação da estrutura do vírus da zika.
41. 41
2.1. Bio-Linux
O Bio-Linux é baseado no Ubuntu e oferece mais de 500 programas
com foco na bioinformática.
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hFF8E2A - rgb 255,142,042
h0055D4 - rgb 000,085,212
hCCFF00 - rgb 204,255,00
Figura 18: DistroWatch.com: Bio-Linux.
42. 42
2.2. Open Bioinformatics Foundation
É um grupo sem fins lucrativos dedicado a promover a prática e
filosofia de desenvolvimento Open Source e Open Science dentro
da comunidade de pesquisa biológica.
Realização anual da Bioinformatics Open Source Conference
(BOSC).
Apoio a eventos "Hackathon" centrados no desenvolvimento.
Cresceu a partir dos projetos voluntários BioPerl, BioJava e
BioPython.
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2.2.1 BioPHP
O objetivo deste projeto é compartilhar conhecimentos usando um
serviço Wiki-like. Classes, funções e mini-ferramentas podem ser
editados por usuários registrados.
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2.2.2 BioPython
É uma coleção open source de ferramentas. Contém classes para
representar sequências biológicas, sendo capaz de ler e gravar em
uma variedade de formatos de arquivo.
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2.2.3 BioJS
É um projeto open source para dados de bioinformática na web.
Seu objetivo é desenvolver uma biblioteca de componentes
JavaScript para visualização de dados biológicos.
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3. Quer estudar?
Está interessado no assunto?
Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada
(UNIPAMPA)
Mestrado
http://cursos.unipampa.edu.br/cursos/ppgcap/
Programa de Pós-Graduação em Computação (FURG)
Mestrado
http://ppgcomp.c3.furg.br/
Programa Interunidades de Pós-Graduação em
Bioinformática (UFMG)
Mestrado e Doutorado
http://pgbioinfo.icb.ufmg.br
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Figura 29: Programa Interunidades de Pós-Graduação em Bioinformática (UFMG).
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IV. Agradecimentos
Deem graças em todas as circunstâncias, pois esta é a vontade de
Deus para vocês em Cristo Jesus. 1 Tessalonicenses 5:18
DASI - URCAMP
Profa. Maria Elaine Leon
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65. Biologia Computacional LivreBiologia Computacional Livre
Alex Camargo
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UNIVERSIDADE DA REGIÃO DA CAMPANHA
CENTRO DE CIÊNCIAS EXATAS E AMBIENTAIS
CURSO DE SISTEMAS DE INFORMAÇÃO
FLISOL/BRASIL
Abril/2017Logo Flisol POP-C
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