1. HISTÓRICO DA ÁREA:

A Bio-informática e a Biologia Computacional são dois campos que se abriram de forma espantosa para a pesquisa em Computação nos útimos anos.

Aqui no Brasil, a "febre" genômica se iniciou com o projeto da FAPESP para o seqüenciamento da Xyllela fastidiosa, um patógeno ataca os laranjais, provocando a doença conhecida como amarelinho. O sucesso do projeto, que foi até capa da revista Nature, trouxe a sede por mais e mais projetos, que hoje se multiplicam por todo o Brasil através das chamadas redes regionais.

O Nordeste entrou na era da Bio-informática através de um acordo de cooperação entre a FACEPE e a FAPESP, dentro do Projeto SUCEST, o que acarretou na instalação do BioLab, Laboratório de Bio-informática da UFPE. Hoje o BioLab tem competência para realizar projetos envolvendo

• Montagem de fragmentos de DNA,
• Alinhamentos de seqüências de DNA e de Proteínas, e
• Análise Comparativa de Seqüências de DNA.

Atualmente estamos trabalhando em dois projetos dentro do ProGeNE (Programa Genoma Nordeste) da FACEPE:

• Seqüenciamento EST da Leishmania chagasi

  Seqüenciamento de cadeias EST (Expressed Sequence Tags) da Leishmania chagasi
  (Em colaboração com o Departamento de Genética da UFPE)

   

• DNA PROSPECT - Computação para Genoma, Proteoma e Moleculona

  O objetivo deste projeto é o desenvolvimento de programas e ferramentas computacionais para auxiliar na pesquisa em Biologia Molecular, em problemas como: A identificação de seqüências reguladoras e a predição de estruturas de proteínas, mas também das demandas que se apresentam para o futuro.

  A era pós-genômica, que se inicia agora, quando genomas eucariotes inteiros, não só o humano mas vários outros, se tornam disponíveis, é um desafio, que demanda a determinação dos processos e interferências mútuas na expressão gênica.

  A proteômica estuda o conjunto das proteínas expressas por um genoma, ou sintetizadas dentro de um tipo de célula, tecido ou num certo estágio de desenvolvimento. Ela busca caracterizar a funcionalidade das proteínas, identificar proteínas que se expressam em menor quantidade ou têm um papel especializado, e determinar os diversos tipos de interações entre os genes, tais como causalidade, mediação, ativação e inibição.

  Um passo adiante encontra-se a visão molecular, que objetiva analisar a correlação do DNA, RNA e proteínas com outras biomoléculas relevantes, como carboidratos e lipídeos, com o propósito de construir uma visão mais sistêmica da ação biológica.

  O nosso projeto propõe desenvolver ferramentas de auxílio à pesquisa bio-molecular, explorando modelos probabilísticos, como cadeias de Markov ou redes Bayeseanas, associados a técnicas algorítmicas, como aprendizagem de máquina, que se presta bem á modelagem de situações em que há uma grande quantidade de dados e pouca teoria, e autômatos celulares, uma abordagem para modelar interações e comportamento colaborativo.

Página pessoal de Katia Guimarães

Página da área de Teoria