Faculdade de Computação - FACOMP/ICEN
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Navegando Faculdade de Computação - FACOMP/ICEN por Orientador "FRANCÊS, Regiane Silva Kawasaki"
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Trabalho de Curso - Graduação - Monografia Acesso aberto (Open Access) Um estudo comparativo de ferramentas de binning de metagenomas utilizando dados simulados microbianos(2019) PARÁ, Rodrigo de Britto Pontes Rodrigues; OLIVEIRA, Renato Renison Moreira; http://lattes.cnpq.br/4392006636286456; FRANCÊS, Regiane Silva Kawasaki; http://lattes.cnpq.br/1572121571522063A Metagenômica é uma derivação do ramo tradicional da Genômica que estuda o genoma de comunidades de microrganismos retirados diretamente do seu habitat, eliminando a necessidade do cultivo laboratorial. A reconstrução da cadeia de DNA de um genoma é feita através do processo de sequenciamento onde são criados fragmentos menores de DNA, que serão posteriormente montados em sequências maiores a fim de se chegar no genoma original. Para dados metagenômicos, esse processo de montagem é mais trabalhoso, dado que vários genomas de organismos diferentes estão presentes na amostra. Separar as sequências obtidas no processo de montagem em categorias distintas de acordo com o nível taxonômico dos organismos é um processo denominado binning, e é importante para facilitar a posterior análise da composição da amostra, para a descoberta de relações filogenéticas e de novos genes. Este trabalho busca comparar os resultados de ferramentas de binning através da definição de um pipeline de análise de dados metagenômicos, utilizando dois conjuntos de dados simulados de 10 e 100 espécies de bactérias. Utilizou-se o software Metaquast para a comparação de três softwares de montagem (IDBA_UD, Megahit e MetasSPAdes) e dois softwares de binning (MetaBAT-2.12.1 e MaxBin-2.2.4). A qualidade dos bins gerados por cada ferramenta foi comparada através da construção de uma Matriz de Confusão e da comparação das métricas de Acurácia, Sensibilidade, Especificidade e Precisão. Como resultado, o MetaBAT se sobressai ao MaxBin na qualidade dos bins gerados em ambos os conjuntos de dados, provando ser uma boa opção na realização do binning de metagenomas.Trabalho de Curso - Graduação - Monografia Acesso aberto (Open Access) Modelagem da via de regulação gênica de ácidos graxos da bactéria Escherichia coli K12 utilizando redes booleanas(2018-03-01) SANTOS, Wendel Renan Macedo dos; FRANCÊS, Regiane Silva Kawasaki; http://lattes.cnpq.br/1572121571522063Biologia de sistemas é a ciência que descreve o comportamento de um sistema por meio da modelagem matemática e computacional. É uma área multidisciplinar e recente na bioinformática. Utilizando uma abordagem holística, ela busca entender a complexidade biológica dos seres vivos. Em um nível biológico, podemos representar nosso organismo como um conjunto de redes metabólicas integradas que formam o todo. A biologia de sistemas estuda essas redes metabólicas para entender o comportamento do organismo e propor hipóteses, modelos computacionais e contribuir com o estudo das funções biológicas. Neste trabalho, é estudado a rede de regulação da expressão gênica de ácidos graxos do organismo modelo Escherichia coli k12. Regulação da expressão gênica é um mecanismo de controle celular que garante que os genes em um organismo sejam expressos de acordo com a necessidade, governando a capacidade do indivíduo de responder a estímulos e se adaptar ao ambiente. Podemos simplificar esse processo afirmando que a regulação da expressão gênica controla a ativação ou repressão dos genes. A partir desse princípio, foi detectada uma similaridade entre o processo de regulação gênica e uma técnica computacional de modelagem chamada Redes Booleanas. Estas redes trabalham com os valores binários 0 e 1. Na modelagem booleana utilizamos as operações básicas AND, OR e NOT para representar as transições que ocorrem no modelo biológico. Essas operações agrupadas formam as redes booleanas. Neste trabalho utilizamos este princípio para modelar a via metabólica do organismo modelo, partindo de informações contidas no genoma disponíveis em bancos de dados biológicos. Os resultados obtidos apresentam as relações entre os genes da via dos ácidos graxos de acordo com a base de dados KEGG na forma de redes booleanas.Trabalho de Curso - Graduação - Monografia Acesso aberto (Open Access) Modelos ocultos de markov para predição de genes NIF11 em cianobactérias da região amazônica(2017-04) NAZARÉ, Anderson Furtado de; SOUZA, Nicoli da Silva Pereira de; LIMA, Alex Ranieri Jerônimo; http://lattes.cnpq.br/8601923708135760; FRANCÊS, Regiane Silva Kawasaki; http://lattes.cnpq.br/1572121571522063As cianobactérias possuem uma alta variabilidade estrutural e diversidade fenotípica, assim estando presentes em vários habitats. A grande diversidade no bioma da região amazônica somada aos estudos sobre bacteriocinas peptídeos produzidos por vários microrganismos, inclusive cianobactérias são de grande importância para várias indústrias, dentre elas a farmacêutica e alimentícia. Outro fator relevante para pesquisas com bacteriocinas é sua relação com genes do domínio nif11, presentes em cianobactérias da região amazônica. O presente trabalha utiliza-se de técnicas e ferramentas da bioinformática como alinhamentos múltiplos, softwares de visualização e a modelagem de perfis por inferência, para este último foram utilizados os Modelos Ocultos de Markov (Hidden Markov Model – HMM), onde um perfil foi desenvolvido e treinado para identificação de sequências dos genes nif11 em sete genomas. Posteriormente a eficácia do modelo desenvolvido foi verificada ao serem comparados os resultados obtidos com os gerados pelo modelo TIGR03798, onde foi constatado um aumento de sensibilidade na identificação das sequências alvos.Trabalho de Curso - Graduação - Monografia Acesso aberto (Open Access) Montagem dos genomas da cultura não-axênica de nostoc sp. CACIAM 19 utilizando técnicas de metagenômica(2017-04-24) GARCIA, Ariane Elizabeth Nunes; LIMA, Alex Ranieri Jerônimo; http://lattes.cnpq.br/8601923708135760; FRANCÊS, Regiane Silva Kawasaki; http://lattes.cnpq.br/1572121571522063A bioinformática consiste no estudo computacional que pode obter, organizar e analisar informações biológicas a partir do conhecimento de sequências de biomoléculas. É uma nova ciência que tem raízes em ciências da computação, estatísticas e na biologia molecular. Foi desenvolvida para organizar os resultados obtidos no sequenciamento de genes, que cada vez mais se aprimoram e produzem quantidades cada vez maior de dados sobre sequências. Com o avanço tecnológico de plataformas de sequenciamento genômico, torna-se possível aumentar significativamente o processamento de milhares de bases do DNA em uma única execução, diminuindo os custos e acelerando a velocidade de sequenciamento. Este avanço tecnológico possibilita também obter conhecimento a partir de dados biológicos retirados direto de uma comunidade microbiana, caracterizando os estudos de metagenômica. As técnicas metagenômicas consistem na extração do DNA, sequenciamento, montagem, separação e classificação dos genomas. Junto com avanço tecnológico dos sequenciadores surgiram novas abordagens de montagem que sejam capazes de processar uma grande escala de dados com alta cobertura. Neste trabalho, objetivou-se em montar os genomas presente na amostra de cultura não-axênica de cianobactéria Nostoc sp. CACIAM 19, utilizando abordagens metagenômicas. Como resultados, foram separados e classificados genomas de seis gêneros na amostra, com a presença do genoma da cianobactéria em menor abundância.Trabalho de Curso - Graduação - Monografia Acesso aberto (Open Access) Sarcasm - uma ferramenta semiautomática para reconstrução e análise de matrizes estequiométricas(2018-02-22) SOUZA, Ronald Assunção; FRANCÊS, Regiane Silva Kawasaki; http://lattes.cnpq.br/1572121571522063A Biologia de sistemas é a análise do comportamento e interação entre os componentes de um sistema biológico, sendo uma área que vem crescendo bastante e que permite diversos tipos de análises, como a modelagem de processos biológicos e simulações. A análise do balanço de fluxo (FBA) é um método matemático utilizado para analisar o fluxo de metabólitos de uma rede metabólica, permitindo prever a taxa de crescimento de um organismo ou a taxa de produção de um metabólito de interesse. Para o cálculo do FBA, faz-se necessário e essencial o uso de matriz estequiométrica, estrutura que indica os diversos componentes que participam de uma reação (reagentes e produtos) e suas proporções moleculares relativas. Esta matriz acaba sendo difícil de ser construída manualmente, pois demanda tempo pelo fato de que uma via metabólica possui muitas reações e componentes. Em nosso estudo desenvolvemos o sARCASM (semi-Automatic Recontruction and Analysis of Stoichometric Matrix), um conjunto de scripts escrito em Python cujo objetivo é automatizar, padronizar e diminuir o tempo do cálculo comparado a outros pipelines que utilizam o FBA. O sARCASM ajuda na reconstrução in silico de vias metabólicas de interesse e utiliza as informações de anotação de um genoma alvo para que por meio do banco de dados do KEGG, sejam obtidos os grupos de genes ortólogos, assim como o modelo estequiométrico, geração do modelo no formato SBML e aplicação do método FBA. Foi utilizado como testes a via metabólica da biossíntese de ácidos graxos e o organismo estudado foi a Exiguobacterium antarcticum B7 e os resultados obtidos foram bastante aproximados quando comparados com um trabalho de referência.