Apresentação da qualificação de mestrado em Ciência da Computação na UNICAMP

1. Uma abordagem computacional
para estudo de polimorfismos
de base única.
Orientando: Miguel Galves
Orientador: Zanoni Dias
Instituto de Computaç ão
UNICAMP

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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. Etapas para o estudo de SNPs:
Detecç ão - Métodos existentes
 Análise de cromatograma (polyphred).
 Analisa o cromatograma obtido apó s análise
sequenciamento.

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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. Cronograma
 X - Revisão do texto da dissertaç ão.
 XII - Defesa da dissertaç ão