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Qualificação de Mestrado

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Apresentação da qualificação de mestrado em Ciência da Computação na UNICAMP

Publicada em: Ciências
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Qualificação de Mestrado

  1. 1. Uma abordagem computacional para estudo de polimorfismos de base única. Orientando: Miguel Galves Orientador: Zanoni Dias Instituto de Computaç ão UNICAMP
  2. 2. Roteiro  Contexto  SNPs: Polimorfismos de Base Única  Porque estudar SNPs?  Metodologias de estudo de SNPs:  PCR-RLFP  Abordagem computacional  Etapas para o estudo de SNPs  Alinhamento  Detecç ão  Correlaç ão  Projeto PIPE  Cronograma
  3. 3. Contexto  A informaç ão genética dos seres vivos estácodificada em cadeias de nucleotídeos (A, C, G, T).  Conjunto de sequências = genoma.  Genoma armazenado na forma de DNA ou RNA.  Expressão gênica: geraç ão de proteínas a partir do DNA.  Duas etapas: transcriç ão, traduç ão.
  4. 4. SNPs: Polimorfismos de base única  Polimorfismo: mudanç a de uma ou mais bases em sequências genêticas.  Devem ser observadas em mais de 1% de índividuos de uma populaç ão.  SNP: Polimorfismo que ocorre em apenas uma base em um dado gene.  Poderia ser bi, tri, ou tetra alélico.  Caso mais comum: bi-alélico.
  5. 5. Porque estudar SNPs?  Correspondem a mais de 90% dos polimorfismos nos seres humanos.  Grande parte das doenç as com base genética são causadas por um ou mais SNPs.  Grande interesse das industrias farmacêuticas:  Criaç ão de terapias específicas.  Farmacogenética: interface entre genética e farmacêutica.
  6. 6. Metodologias de estudo de SNPs: PCR-RLFP  RLFP - Restriction Length Fragment Polymorphisms.  Utiliza enzimas de restriç ão para detectar polimorfismos.  Restrito ao estudo de SNPs conhecidos:  Permite detectar apenas SNPs que criem ou destruam sítios de restriç ão.  Depende da disponibilidade de enzimas de restriç ão apropriadas.
  7. 7. Metodologias de estudo de SNPs: Abordagem computacional  Utiliza sequências de DNA obtidas através de métodos de sequenciamento automático.  Se baseia em comparaç ão utilizando ferramentas computacionais.  Método que estáse popularizando com o barateamento do processo de sequenciamento automático.  Se beneficia do grande número de sequências armazenadas em bases de dados públicas.
  8. 8. Etapas para o estudo de SNPs: Alinhamento - Conceitos  Inserç ão de buracos em duas sequências deixando-as com mesmo tamanho:  Permite criar uma pontuaç ão para avaliar os alinhamentos obtidos.  Exemplo: match =1, mismatch = -1, gap = -2.  Exemplo: match =1, mismatch = -1, g = -2, h = -1  Objetivo: obter um alinhamento ó timo entre duas sequências. ACGTTCGGCT A-GTTTG-CT
  9. 9. Etapas para o estudo de SNPs: Alinhamento - Estratégias  Alinhamento global: visa gerar o melhor alinhamento entre duas sequências. ACTGACCTCGGG AC-G-CGT--GG ACTGACCTCGGG ACGCGTGG
  10. 10. Etapas para o estudo de SNPs: Alinhamento - Estratégias  Alinhamento semi-global: utilizado para alinhar sequências incompletas.  Não penaliza a criaç ão de buracos no início e final das sequências. ACTGACC-TCGGG--- ----ACCGTCGGGCGG ACTGACCTCGGG ACCGTCGGGCGG
  11. 11. Etapas para o estudo de SNPs: Alinhamento - Estratégias  Alinhamento local: encontra o melhor alinhamento entre duas sub-sequências.  Retorna apenas o alinhamento dos segmentos que geram a maior pontuaç ão. TCGGG TCGGG ACTGACCTCGGG ACCGTCGGGCGG
  12. 12. Etapas para o estudo de SNPs: Alinhamento - Problema  Problema: alinhar cDNA e RNA com DNA genô mico:  DNA muito maior que cDNA.  DNA pode conter regiões de íntrons.
  13. 13. Etapas para o estudo de SNPs: Alinhamento - Objetivos  Estudar os métodos de alinhamento de DNA genô mico e cDNA utilizados por ferramentas de domínio público.  Definir um conjunto de parâmetros ideais para alinhamento de DNA com cDNA utilizando estratégia semi-global.  Executar testes para medir a qualidade dos alinhamentos obtidos.
  14. 14. Etapas para o estudo de SNPs: Detecç ão - Métodos existentes  Análise de cromatograma (polyphred).  Analisa o cromatograma obtido apó s análise sequenciamento.
  15. 15. Etapas para o estudo de SNPs: Detecç ão - Métodos existentes  Análise de sequências alinhadas (polybayes).  Utiliza métodos Bayesianos para determinar SNPs em um alinhamento
  16. 16. Etapas para o estudo de SNPs: Detecç ão - Objetivos  Análise dos métodos existentes para detecç ão de polimorfismos.  Formulaç ão de uma nova metodologia para detecç ão de SNPs.  Montar casos de testes com dados reais para avaliaç ão da metodologia proposta.
  17. 17. Etapas para o estudo de SNPs: Correlaç ão - Motivaç ão  Predisposiç ão a uma doenç a pode ser influenciada por SNPs agindo em conjunto.  LD: associaç ão não-aleató ria de alelos.  Quand um alelo estápresente, o outro também estará, e vice-versa.  Importante ter medidas para quantificar o grau de correlaç ão.
  18. 18. Etapas para o estudo de SNPs: Correlaç ão - Medidas Existentes  D = PAB - PA x PB  Primeira medida proposta.  Não tem muita utilidade.  D’ = D / (máx D)  D’ = 1 representa LD completo.  r2 = D2 /(PA x PA’ x PB x PB’)  r2 = 1 representa LD perfeito.  Medida utilizada para medir a utilidade de um LD.  r2 > 1/3 indica LDs úteis em processos de mapeamento.
  19. 19. Etapas para o estudo de SNPs: Correlaç ão - Objetivos  Análise das medidas utilizadas para avaliaç ão de SNPs.  Formulaç ão de uma metodologia que permita integraç ão destas medidas ao processo de estudo de SNPs
  20. 20. PIPE: Sistema de Identificaç ão de Polimorfismos  Programa de apoio a pequenas empresas de base tecnoló gica.  Concedido à empresa Scylla Bioinformática.  Coordenaç ão: Prof. João Meidanis  Visa desenvolver a ferramenta SIP  Projeto serádesenvolvido nas instalaç ões da empresa.  Trabalho comprenderáa documentaç ão das metodologias desenvolvidas.
  21. 21. Cronograma  I - Estudo e identificaç ão de parâmetros ideais para alinhamento.  II - Testes com os novos métodos de alinhamento obtidos.  III - Escrita dos resultados obtidos nos testes.
  22. 22. Cronograma  IV - Análise dos métodos existentese formulaç ão de uma nova metodologia de correlaç ão de SNPs.  V - Testes computacionais com os novos métodos de correlaç ão de SNPs.  VII - Escrita dos resultados obtidos nos testes.
  23. 23. Cronograma  VII - Análise das metodologias utilizadas e formulaç ão de uma nova metodologia de detecç ão de SNPs.  VIII - Testes computacionais com os novos métodos propostos.  IX - Escrita dos resultados obtidos nos testes.
  24. 24. Cronograma  X - Revisão do texto da dissertaç ão.  XII - Defesa da dissertaç ão

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