Bioinformática
O potencial incomensurável apresentado pelo desenvolvimento da biologia molecular, de ferramentas de engenharia genética, avanços computacionais e novas tecnologias de sequenciamento de DNA e espectroscopia de líquido / massa têm permitido avanços culminando na criação das tecnologias ‘ômicas’. Paralelamente aos avanços da biologia molecular nas últimas décadas, os métodos de análise de dados foram desenvolvidos em um ritmo acelerado para permitir a interpretação da grande quantidade de informações geradas principalmente por tecnologias de sequenciamento de DNA que produziram o crescimento exponencial de conhecimentos de genômica e transcriptômica.
A genômica é uma área que visa descobrir e explorar a estrutura, função e a evolução de genomas aplicando ferramentas de bioinformática para explorar genomas sequenciados. A Metagenômica é uma técnica técnica comumente usada para sequenciar DNA diretamente de uma comunidade microbiana inteira em seu ambiente. O sequenciamento Whole Shotgun Metagenomic (WSM) permite o estudo de qualquer microbioma no sentido de estrutura populacional e função. Explorar esta diversidade é interessante para descobrir novos genes e microrganismos com diversas capacidades metabólicas e funções biológicas que podem ser de interesse para o campo da biotecnologia.
As moléculas de RNA são componentes vitais de todas as células vivas devido aos seus papéis fundamentais como intermediários entre a informação genômica e o proteoma (RNAs mensageiros, ou mRNAs), como elementos funcionais que atuam na regulação da expressão gênica (RNAs não codificantes, ou ncRNAs), ou como catalisadores de reações bioquímicas (ribozimas). O conjunto de moléculas de RNA expresso constitui o transcriptoma, que pode ser investigado usando tecnologias de sequenciamento de RNA de alto rendimento (RNA-Seq), microarrays e marcadores de sequência expressa (EST).
Assim como estudamos o RNA, muitos projetos identificaram e caracterizaram conjuntos de proteínas, além de prever suas funções, localização e até mesmo suas interações. Essas proteínas compõem um proteoma e podem vir de uma célula, de uma organela, de um tecido ou mesmo de toda uma organismo, dependendo do objetivo da pesquisa. Além das proteínas, muitos metabólitos são produzidos nas reaçōes químicas internas à célula e o conjunto desses metabólitos também compōe uma importante ômica, a metabolomica.
Aqui temos um infográfico mostrando as principais etapas para a produção do etanol de segunda geração (2G): produção de biomassa, duas etapas para a desconstrução da biomassa (pré-tratamento e hidrólise enzimática) e fermentação alcoólica por leveduras. Embora já existam algumas indústrias 2G operando no mundo (duas deles no Brasil), ainda existem muitos desafios a serem superados para diminuir os custos de produção e aumentar produtividade do etanol. Nesse contexto, a bioinformática desempenha um papel fundamental, a análise de ômicas pode auxiliar nas diversas etapas do processo, produzindo informações sobre as bases moleculares dos vários organismos, como marcadores moleculares para melhoramento assistido de plantas, novas enzimas para biomassa desconstrução, simulações computacionais para orientar a engenharia genética de leveduras, etc.
O potencial incomensurável apresentado pelo desenvolvimento da biologia molecular, de ferramentas de engenharia genética, avanços computacionais e novas tecnologias de sequenciamento de DNA e espectroscopia de líquido / massa têm permitido avanços culminando na criação das tecnologias ‘ômicas’. Paralelamente aos avanços da biologia molecular nas últimas décadas, os métodos de análise de dados foram desenvolvidos em um ritmo acelerado para permitir a interpretação da grande quantidade de informações geradas principalmente por tecnologias de sequenciamento de DNA que produziram o crescimento exponencial de conhecimentos de genômica e transcriptômica.
A genômica é uma área que visa descobrir e explorar a estrutura, função e a evolução de genomas aplicando ferramentas de bioinformática para explorar genomas sequenciados. A Metagenômica é uma técnica técnica comumente usada para sequenciar DNA diretamente de uma comunidade microbiana inteira em seu ambiente. O sequenciamento Whole Shotgun Metagenomic (WSM) permite o estudo de qualquer microbioma no sentido de estrutura populacional e função. Explorar esta diversidade é interessante para descobrir novos genes e microrganismos com diversas capacidades metabólicas e funções biológicas que podem ser de interesse para o campo da biotecnologia.
As moléculas de RNA são componentes vitais de todas as células vivas devido aos seus papéis fundamentais como intermediários entre a informação genômica e o proteoma (RNAs mensageiros, ou mRNAs), como elementos funcionais que atuam na regulação da expressão gênica (RNAs não codificantes, ou ncRNAs), ou como catalisadores de reações bioquímicas (ribozimas). O conjunto de moléculas de RNA expresso constitui o transcriptoma, que pode ser investigado usando tecnologias de sequenciamento de RNA de alto rendimento (RNA-Seq), microarrays e marcadores de sequência expressa (EST).
Assim como estudamos o RNA, muitos projetos identificaram e caracterizaram conjuntos de proteínas, além de prever suas funções, localização e até mesmo suas interações. Essas proteínas compõem um proteoma e podem vir de uma célula, de uma organela, de um tecido ou mesmo de toda uma organismo, dependendo do objetivo da pesquisa. Além das proteínas, muitos metabólitos são produzidos nas reaçōes químicas internas à célula e o conjunto desses metabólitos também compōe uma importante ômica, a metabolomica.
Aqui temos um infográfico mostrando as principais etapas para a produção do etanol de segunda geração (2G): produção de biomassa, duas etapas para a desconstrução da biomassa (pré-tratamento e hidrólise enzimática) e fermentação alcoólica por leveduras. Embora já existam algumas indústrias 2G operando no mundo (duas deles no Brasil), ainda existem muitos desafios a serem superados para diminuir os custos de produção e aumentar produtividade do etanol. Nesse contexto, a bioinformática desempenha um papel fundamental, a análise de ômicas pode auxiliar nas diversas etapas do processo, produzindo informações sobre as bases moleculares dos vários organismos, como marcadores moleculares para melhoramento assistido de plantas, novas enzimas para biomassa desconstrução, simulações computacionais para orientar a engenharia genética de leveduras, etc.
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