introdução à bioinformática universidade federal de pelotas faculdade de agronomia eliseu maciel...

Introdução à Bioinformática

Universidade Federal de PelotasFaculdade de Agronomia Eliseu Maciel

Programa de Pós-Graduação em AgronomiaCENTRO DE GENOMICA E FITOMELHORAMENTO

Luciano C. da MaiaEngenheiro AgrônomoProfessor Dep. de FitotecniaFAEM/UFPel

Introdução – Parte 2

Competências gerais da Bioinformática

2) TÉCNOLOGIA – aplicação do conhecimento – produto -conhecer genes proteinas

> alvos para silenciamento, super-expressao (plantas)novos cultivares

> alvos para drogas (medicamentos/farmacos)saúde/doenças....

1) NÃO TECNOLOGICO - CIÊNCIA BÁSICA - natureza da biologia molecular-que informação está contida nos genomas -como se faz para sequencia-como se faz para montar um genoma/anotar-gerar conhecimento-responder perguntas de “ciência pura”-etc...

• Manutenção e gerenciamento das informações obtidas em seqüenciamentos

Qualidade das seqüências

Armazenamento das seqüências

Alinhamento/Montagem

Disponibilização

Análises

…

1) DURANTE O SEQUENCIAMENTO...

Bioinformática: Seqüenciamento...

– Montagem de fragmentos

– Predição de genes

– Anotação de genomas

– Análise de dados de expressão gênica

– Previsão de estruturas de proteínas

– Análise de interação entre genes

– Estudo do sistema de transdução de sinais (fatores trans- e/ou cis-)

2) PÓS seqüenciamento

1) Aplicação: GENOMA

Tratamento inicial de seqüências

base-calling / trimming / assembly

Aplicações da Bioinformática

1)PRIMEIRA GERAÇÃO: Grande Escala::: Base-callerPHRED

:: Vector sequence maskingCross-Match

:: AssemblerPHRAP, CAP3, TIGR Assembler

:: VisualizadoresCONSED, AutoFinish

:: DepósitosDataBase

2)NGS (Next-generation sequencing):: mesmas etapasNOVAS ESTRATÉGIAS


ASSEMBLY

2) Aplicação: GENOMA

Predição de genes / anotação


PREDIÇÃO DE GENES - VISÃO GERAL

ACGGTTAA.........................................GCCTTAA1 200.000

QUAIS GENES ESTÃO AQUI??NÚMERO DE INTRONsNÚMERTO DE EXOsNÚMERO DE UTRsNÚMERO DE CDSs

?


PREDIÇÃO DE GENES - VISÃO GERAL

ANOTAÇÃO DE GENOMAS - VISÃO GERAL


3) Aplicação: TRANSCRIPTOMA

base-calling / trimming / assembly

Predição de genes / anotação

AssemblyCAP3/phrap

Biblioteca EST Redundant sequence


>contig1

>contig2

>contig3

>contig4

>contig5

>contig6

>contig7

>singlet1

>singlet2

>singlet3

Uniquesnon-redundant sequence


AssemblyCAP3/phrap

>contig1

CONTIG/CLUSTER de EST



ANOTAÇÃO

>contig1

>contig2

>contig3

>contig4

>contig5

>contig6

>contig7

>singlet1

>singlet2

>singlet3

non-redundant EST

estrutura Domínio/função

Pathway

Process GO:0017038 protein import Function GO:0005524 ATP binding Component GO:0016020 membrane

Annotation

http://www.ebi.ac.uk/QuickGO/GTerm?id=GO:0017038




4) Aplicação:

Genomica estrutural e comparativa


Schwartz et ali, Human–Mouse Alignments with BLASTZ Genome Research, Vol 13, Issue 1, 103-107, January 2003


ORTÓLOGOS / PARÁLOGOS


RiceFoxtail milletSorghum

MaizeTriticeae

Pearl millet

1.4

7.1

7.4L S

5.2

5.7

T

1pt

1. 1

1.2

1.3

1.4

B T

2.1

2.52.4

2.6B2pt

2pt

2pt

2pt1pt

T

3.1

3.2

B3pt

3pt

1pt

T

4.1

4.2

4.3

4pt

T

5.1 5pt

5.5

5.6B

5pt

5pt

4pt

4pt

T

B

B

T

7pt

7pt

6

5.2

5pt

8

3

10

2119

7

4

12

15 6

VIIIpt

IIIpt

VII

IIpt

VIII

I

IV

VI

IXpt

IIpt

IXpt

I

G

E H

A

D

J

B

8pt

3

9pt

6pt

1pt 7pt

7pt

4

5pt

1pt

6

5pt5pt

2pt

2pt

5pt

3

5.1

5.3

5.4

5.5

2.1

2.2

2. 3

2.4

1.1

1.2

1.3

7.2

7.3

5.65.8

8pt

5pt

9pt

1pt

1pt

5pt

Cpt

Cpt

4

7pt

2pt

Fpt

10pt2pt

2pt

7pt

Fpt

10pt

6pt

9pt

1pt

5pt

B4.4

5.3

2.3

5.42.2

SS L S

L L

SS

LS

LS

LSL

LS

L

S

S

LS

L

T

BT

B

B

T

B

T

BT

B

T

T

B

T

B

TB

T

B T

B B

T

T

B

B

TB

T

T

BB

TB

TB

TL

S

S

L

S

L

S

LS

L

SS

L

S

L

L

S

L

S

SL

SS L

L

S

L

L

S

L

S

Shattering

Waxy

GA-insdwarfing

Ligule-less

Photoperiodsensitivity

Do Plants Have a One-Way Ticket to Genomic Obesity?Aplicações da Bioinformática

5) aplicação:

Ontologia

Promotores/Cis-elementos

Metabolismo

6) aplicação:

Cristalográfia / Proteômica

Bioinformática estrutural(# de genômica estrutural)


CRISTALOGRAFIA – desvendar as estruturas 3D

7) aplicação: MINERAÇÃO DE DADOS

utilização de informações disponíveisdata mining

genes candidatos

-idéia é associar variações alélicas em genes candidatos com variações do fenótipo

-idéia tornou-se palpável a partir do desenvolvimento da Genômica

marcadores moleculares – anônimos/randomicos

-RFLP, AFLP, RAPD, SSRS…-idéia é associar variações em regioes anonimas do genoma (genótipo) com as variações do fenótipo

USO DA BIOINFORMATICA PARA PROSPECÇÃO DE MARCADORES


Genes candidatos! O que são?

Dormência, Viviparidade, Estresse biótico e abiótico


Encontrar uma rota e buscar todosos diferentes trans-critos da rota numbanco de dados

>meu_gene_no_trigoGAATTCCGGTCGGGGTTCGCCCGGCGCAGTTGTTGAGAGGCAAGGCAAACTCAGGCGACTGAGCTAAAGA AGCCGCACTAGTATGGGGGTGACGAAGGCGGAGGCGGTTGCCGCGACGGGGAAGGTGGTGGACGACATCG AGGCGCTCGCCGATCTCAGAAAGGAGCCAGCATGGAAAAAGTTTTTGTCCCACATTGGACCAGGCTTTAT GGTCTGTTTGGCTTACCTCGATCCTGGAAATATGGAGACTGATCTACAAGCTGGTGCCAATCACAAATAT GAGCTTCTTTGGGTGATTTTGATTGGCCTGATCTTTGCACTGATTATACAATCATTATCGGCTAATCTTG GAGTGGTGACAGGGCGCCATCTTGCTGAGCTGTGCAAGACTGAATATCCAGTATGGGTGAAAACCTGCTT ATGGCTGCTAGCAGAACTAGCTGTGATTGCTTCCGATATTCCAGAAGTTATAGGTACAGGATTTGCTTTC AACCTTTTGTTCCACATACCAGTGTGGACCGGGGTTCTCATTGCTGGCTCTAGCACGCTTCTTCTTCTTG GACTGCAAAGATATGGGGTAAGGAAACTGGAGGTTGTGGTCGCGCTATTGGTGTTTGTCATGGCAGGGTG CTTCTTCGTGGAGATGAGCATAGTCAAGCCTCCGGTTAATGAGGTCCTTCAAGGATTATTCATCCCCAGG CTCAGTGGGCCCGGTGCCACAGGAGACTCCATTGCCCTTCTTGGGGCTCTTGTAATGCCGCACAATCTAT TCTTGCACTCTGCCCTGGTGCTGTCGAGGAATACACCCGCATCAGCAAAAGGAATGAAGGATGCCTGTAG GTTCTTCCTCTTTGAGAGTGGGATAGCTCTTTTCGTGGCTCTGCTTGTCAACATTGCAATCATCTCTGTC TCCGGCACTGTATGTAATGCAACCAACCTTTCACCAGAAGATGCTGTAAAATGCAGCGACCTTACATTGG

Primers

Validação


Marcadormolecular

Transformação

MAPEAMENTOSELEÇÃO ASSISTIDA

TRANSGENIA

GANHO GENÉTICO

[email protected]

???!!!

[email protected]

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