Bioinform

1
Bioinformática

• Daniel Guariz Pinheiro

Laboratório de Genética Molecular e
Bioinformática ( http//lgmb.fmrp.usp.br
) Departamento de Genética ( http//rge.fmrp.usp.
br ) Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto (
http//fmrp.usp.br ) Universidade de São Paulo (
http//www.usp.br )
2
Sumário

• Introdução
• Revisão Histórica
• Conceitos em Genética Molecular
• Definição de Bioinformática
• Áreas de Aplicação
• Genômica e Proteômica
• Centros de Pesquisa
• Desenvolvimento de Sofwares
• Principais programas
• Análises comuns
• Formação na Área
• Cursos (Graduação / Pós-Graduação)
• Eventos (Congressos, Simpósios, Cursos de Verão,
  ...)
• Perspectivas
• Referências

3
Introdução
4
Revisão Histórica
ENIAC, o 1 computador eletrônico
Experiments in Plant Hybridization
Molecular Structure of Nucleic Acids
The Origin of Species
5
DNA, o código da vida...

• Molecular Structure of Nucleic Acids. April 25,
  1953
• James D. Watson, Francis Crick e Maurice Wilkins
• Prêmio Nobel de Medicina 1962
• Rosalynd Franklin

6
Estrutura Molecular do DNA

• Hélice antiparalela bifilamentar

7
O Genoma

• Definição Informação genética total carregada
  por uma célula ou organismo especificamente, o
  DNA, que carrega esta informação. (Alberts et al.)

• Ser humano 25 diferentes moléculas de DNA
• 24 cromossomos nucleares (1..22,X,Y)
• 1 cromossomo mitocondrial

8
Replicação

• Capacidade que o DNA possui de produzir uma cópia
  de si mesmo.

9
Transcrição

• A transcrição é o processo mediante o qual a
  informação genética de certos segmentos de DNA
  (os genes) especifica a síntese de RNA.

rRNA
tRNA
10
Tradução

• Tradução é o processo pelo qual o mRNA é
  decodificado nos ribossomos para especificar a
  síntese de polipeptídeos (proteínas).

11
Fluxo da Informação Genética

• Dogma Central da Biologia

12
Revisão Histórica
Leroy Hood
Deselvolve o primeiro sequenciador automático
Gilbert Sanger
Desenvolvem um método para o sequenciamento de
DNA
13
Sequenciamento de DNA

• Sequenciamento manual x automático

CCCAACT...
14
Revisão Histórica
Iniciativa pública Projeto Genoma Humano
Publicação do rascunho do Genoma Humano
1990
2001
1999
2000
1997
Rede ONSA Organization for Nucleotide Sequencing
and Analysis
No Brasil Xylella fastidiosa
15
E agora ?
16
Repositórios de Dados Biológicos

• 1965 Atlas of Protein Sequences and Structure
  (Dayhoff et al.) - 1Mb
• 1982 GenBank 1988 NCBI National Center
  for Biotechnology Information
• 1997 EMBL European Molecular Biology
  Laboratory
• 1986 DDBJ DNA Data Bank of Japan

17
International Nucleotide Sequence Database
Colaboration

• 100 Giga bases (Agosto de 2005)

18
Repositórios de Dados Biológicos

• PDB Protein Data Bank
• UniProt Universal Protein Resource (Swiss-Prot,
  TrEMBL, and PIR)
• KEGG Kyoto Encyclopedia of Genes and Genome

19
Análise dos Dados

• Necessidade de sistemas computacionais para
  análise dos dados e interpretação dos resultados.
• Desafios
• Estabelecer relações
• Procurar padrões
• Analisar
• Armazenar
• Filtrar
• Tornar possível a visualização
• Integrar
• Etc.

20
Bioinformática
The mathematical, statistical and computing
methods that aim to solve biological problems
using DNA and amino acid sequences and related
information.
Fredj Tekaia ( Institut Pasteur )
21
Biologia Computacional
Computational biology is not a field, but an
approach involving the use of computers to
study biological processes and hence it is an
area as diverse as biology itself.
Paul J Schulte ( University of Washington )
22
As Bases da Bioinformática
23
Áreas de Aplicação
24
Genômica

• Genômica Estrutural
• Construção de mapas genéticos, físicos e de
  transcrição de um organismo.
• Genômica Funcional
• Caracterização das propriedades funcionais do
  conjunto gênico e padrão de Expressão Gênica.
• Genômica Comparativa
• Genômica Clínica

25
Projeto Genoma Humano

• The International Human Genome Sequencing
  Consortium
• 30.000 a 40.000 genes

26
Filme do Projeto Genoma Humano
27
Estratégias (Pública x Privada)
HUMAN GENOME PROJECT
CELERA GENOMICS
100.000 fragmentos (1000b) - 3 a 4 milhões de
bases (Genoma de uma Bactéria)
28
Proteômica

• Como regra geral, as proteínas são estudadas
  isoladamente.
• A Proteômica engloba o estudo amplo de todas as
  propriedades das proteínas, isoladamente e em
  interação com o organismo.
• Espectrometria de Massa
• Oferece informação qualitativa e quantitativa
  sobre a composição atômica e molecular de
  materiais inorgânicos e orgânicos.
• Determina a presença, o peso, a composição e a
  estrutura de uma molécula.

29
Genômica e ProteômicaxPesquisa Clássica em
Genética e Bioquímica
30
Bioinformática Clássica

• Análises de Seqüências
• Principais interesses
• Armazenar
• Recuperar
• Analisar
• Predizer
• Simular

31
Bioinformática Atual

• Análise dos resultados obtidos através da
  Genômica e Proteômica.
• Análise dos dados obtidos através de novas
  técnicas de laboratório.
• Desenvolvimento de modelos de simulação de redes
  de interações gênicas.
• Desenvolvimento de metodologias para o
  reconhecimento de padrões na expressão gênica que
  determinam um fenótipo.
• Análise entre os dados clínicos de pacientes e os
  obtidos através da pesquisa genômica e
  proteômica.
• Integração dessas Informações.

32
Centros de Pesquisa
33
No mundo...
National Center for Biotechnology
Information http//www.ncbi.nlm.nih.gov Bethesda
- US
European Bioinformatics Institute http//www.ebi.a
c.uk Hinxton - UK
Center for Information Biology http//www.cib.nig
.ac.jp Mishima - JP
Celera Genomics Group http//www.celera.com
Rockville - US
South African National Bioinformatics
Institute http//www.sanbi.ac.za Tygerberg - ZA
34
Companhias de Bioinformática
35
e no Brasil...
Ludwig Institute for Cancer Research São Paulo
Branch http//www.ludwig.org.br São Paulo - BR
Laboratório Nacional de Computação
Científica http//www.lncc.br Petrópolis - BR
Embrapa http//www.nbi.cnptia.embrapa.br
Campinas - BR
Centro de Terapia Celular (BiT) http//ctc.fmrp.us
p.br Ribeirão Preto - BR
Departamento de Bioquímica - Instituto de Química
- USP http//verjo19.iq.usp.br/pt_index.php São
Paulo - BR
Bioinformatics Laboratory - Universidade Católica
de Brasília (BioFoco) http//bioinformatica.ucb.br
Brasília - BR
Laboratory for Bioinformatics
UNICAMP http//www.lbi.dcc.unicamp.br Campinas -
BR
Alellyx Applied Genomics http//www.alellyx.com.br
Campinas - BR
Scylla Bioinformática http//www.scylla.com.br
Campinas - BR
36
Desenvolvimento de Softwares
37
Plataforma de Desenvolvimento

• Sistemas Operacionais Linux, UNIX, MacOS,
  Windows
• Linguagens de Programação Perl (Practical
  Extract and Report Language), C/C, Java
• Sistemas de Gerenciamento de Bancos de Dados
  MySQL, PostgreSQL

38
Considerações

• A Bioinformática estima, você é que afirma.
• G.I.G.O. - Garbage in, garbage out Entra lixo,
  sai lixo.
• Quanto mais informações corretas você puder dar,
  melhor será o resultado.
• Sempre há um resultado, pode ser bom ou ruim, mas
  como julgar?
• Não há fuga da bancada.
• Se você torturar os dados o suficiente, eles irão
  confessar qualquer coisa.

39
Seqüências

• Cadeias de caracteres (IUB/IUPAC)

A Alanine Ala N Asparagine Asn
B Aspartic acid or Asparagine Asx P Proline Pro
C Cysteine Cys Q Glutamine Gln
D Aspartic acid Asp R Arginine Arg
E Glutamic acid Glu S Serine Ser
F Phenylalanine Phe T Threonine Thr
G Glycine Gly V Valine Val
H Histidine His W Tryptophan Trp
I Isoleucine Ile X Unknown Xxx
K Lysine Lys Y Tyrosine Tyr
L Leucine Leu Z Glutamic acid or Glutamine Glx
M Methionine Met
A Adenine S C or G (strong)
C Cytosine Y C or T (pyrimidine)
G Guanine K G or T (keto)
T Thymine V A or C or G
U Uracil H A or C or T
M A or C (amino) D A or G or T
R A or G (purine) B C or G or T
W A or T (weak) N A or G or C or T (any)
40
Formatos
GenBank LOCUS NM_000518 626
bp mRNA linear PRI 15-JAN-2006 DEFINITION
Homo sapiens hemoglobin, beta (HBB),
mRNA. ACCESSION NM_000518 VERSION
NM_000518.4 GI28302128 KEYWORDS . SOURCE
Homo sapiens (human) ORGANISM Homo sapiens
Eukaryota Metazoa Chordata Craniata
Vertebrata Euteleostomi Mammalia
Eutheria Euarchontoglires Primates
Catarrhini Hominidae
Homo. REFERENCE 1 (bases 1 to 626) AUTHORS
Piras,I., Vona,G., Falchi,A., Latini,V.,
Ristaldi,S., Vacca,L., Varesi,L. and
Calo,C.M. TITLE Beta-globin cluster
haplotypes in normal individuals and
beta(0)39-thalassemia carriers from Sardinia,
Italy JOURNAL Am. J. Hum. Biol. 17 (6),
765-772 (2005) PUBMED 16254903 REMARK
GeneRIF Chromosomes carrying beta(0)39 mutation
are characterized by a prevalence of
haplotype II (- - ) (52) relative to
haplotype I (- - - - ) (29).
FASTA gtgi28302128refNM_000518.4 Homo sapiens
hemoglobin, beta (HBB), mRNA ACATTTGCTTCTGACACAACT
GTGTTCACTAGCAACCTCAAACAGACACCATGGTGCATCTGACTCCTGA
GGAGAAGTCTGCCGTTACTGCCCTGTGGGGCAAGGTGAACGTGGATGAAG
TTGGTGGTGAGGCCCTGGGC AGGCTGCTGGTGGTCTACCCTTGGACCCA
GAGGTTCTTTGAGTCCTTTGGGGATCTGTCCACTCCTGATG
CTGTTATGGGCAACCCTAAGGTGAAGGCTCATGGCAAGAAAGTGCTCGGT
GCCTTTAGTGATGGCCTGGC TCACCTGGACAACCTCAAGGGCACCTTTG
CCACACTGAGTGAGCTGCACTGTGACAAGCTGCACGTGGAT
CCTGAGAACTTCAGGCTCCTGGGCAACGTGCTGGTCTGTGTGCTGGCCCA
TCACTTTGGCAAAGAATTCA CCCCACCAGTGCAGGCTGCCTATCAGAAA
GTGGTGGCTGGTGTGGCTAATGCCCTGGCCCACAAGTATCA
CTAAGCTCGCTTTCTTGCTGTCCAATTTCTATTAAAGGTTCCTTTGTTCC
CTAAGTCCAACTACTAAACT GGGGGATATTATGAAGGGCCTTGAGCATC
TGGATTCTGCCTAATAAAAAACATTTATTTTCATTGC
FEATURES Location/Qualifiers
source 1..626
/organism"Homo sapiens"
/mol_type"mRNA"
/db_xref"taxon9606"
/chromosome"11"
/map"11p15.5" gene 1..626
/gene"HBB"
/note"synonyms HBD, CD113t-C, hemoglobin"
/db_xref"GeneID3043"
/db_xref"HGNC4827"
/db_xref"HPRD00786"
/db_xref"MIM141900 CDS
51..494 /gene"HBB"
/go_component"hemoglobin complex"
/go_function"heme binding
iron ion binding metal ion
binding oxygen binding oxygen transporter
activity pmid 1971109"
/go_process"oxygen transport
transport" /note"hemoglobin
beta chain beta globin chain
haemoglobin A beta chain hemoglobin delta
Etolia variant"
/codon_start1
/product"beta globin"
/protein_id"NP_000509.1"
/db_xref"GI4504349"
/db_xref"CCDSCCDS7753.1"
/db_xref"GeneID3043"
/db_xref"HGNC4827"
/db_xref"HPRD00786"
/db_xref"MIM141900"
/translation"MVHLTPEEKSAVTALWGKVNVDEVGGEALGRLLVVY
PWTQRFFE SFGDLSTPDAVMGNPKVKAH
GKKVLGAFSDGLAHLDNLKGTFATLSELHCDKLHVDPE
NFRLLGNVLVCVLAHHFGKEFTPPVQAAYQKVVAGVANAL
AHKYH" polyA_signal 602..607
/gene"HBB" polyA_site 626
/gene"HBB" ORIGIN
1 acatttgctt ctgacacaac tgtgttcact agcaacctca
aacagacacc atggtgcatc 61 tgactcctga
ggagaagtct gccgttactg ccctgtgggg caaggtgaac
gtggatgaag 121 ttggtggtga ggccctgggc
aggctgctgg tggtctaccc ttggacccag aggttctttg
181 agtcctttgg ggatctgtcc actcctgatg ctgttatggg
caaccctaag gtgaaggctc 241 atggcaagaa
agtgctcggt gcctttagtg atggcctggc tcacctggac
aacctcaagg 301 gcacctttgc cacactgagt
gagctgcact gtgacaagct gcacgtggat cctgagaact
361 tcaggctcct gggcaacgtg ctggtctgtg tgctggccca
tcactttggc aaagaattca 421 ccccaccagt
gcaggctgcc tatcagaaag tggtggctgg tgtggctaat
gccctggccc 481 acaagtatca ctaagctcgc
tttcttgctg tccaatttct attaaaggtt cctttgttcc
541 ctaagtccaa ctactaaact gggggatatt atgaagggcc
ttgagcatct ggattctgcc 601 taataaaaaa
catttatttt cattgc //
EMBL ID AY509193 standard mRNA HUM 647
BP. XX AC AY509193 XX SV AY509193.1 XX DT
20-JAN-2004 (Rel. 78, Created) DT 16-APR-2005
(Rel. 83, Last updated, Version 2) XX DE Homo
sapiens hemoglobin beta mRNA, complete cds. XX KW
. XX OS Homo sapiens (human) OC Eukaryota
Metazoa Chordata Craniata Vertebrata
Euteleostomi Mammalia OC Eutheria
Euarchontoglires Primates Catarrhini
Hominidae Homo. XX FH Key
Location/Qualifiers FH FT source
1..647 FT /db_xref"taxon9606"
FT /mol_type"mRNA" FT
/organism"Homo sapiens" FT
/isolation_source"recovered SARS
patient" FT /cell_type"lymphocy
te"
FT CDS 51..494 FT
/codon_start1 FT
/db_xref"GOAQ6R7N2" FT
/db_xref"HSSP1BAB" FT
/db_xref"InterProIPR000971" FT
/db_xref"InterProIPR002337" FT
/db_xref"InterProIPR012292" FT
/db_xref"UniProtKB/TrEMBLQ6R7N2" FT
/note"differentially expressed in
lymphocyte of SARS FT
patient" FT /product"hemoglobin
beta" FT /protein_id"AAR96398.
1" FT /translation"MVHLTPEEKSAV
TALWGKVNVDEVGGEALGRLLVVYPWTQRLFES FT
FGDLFTPDAVMGNPKVKAHGKKVLGAFSDGPAHLDNLKGTFATLS
ELHCDKLHVDPENF FT
RLLGNVLVCVLAHHFGKEFTPPVQAAYQKVVAGVANALAHKYH" XX SQ
Sequence 647 BP 159 A 158 C 165 G 165 T 0
other acatttgctt ctgacacaac tgtgttcact
agcaacctca aacagacacc atggtgcacc 60
tgactcctga ggagaagtct gccgttactg ccctgtgggg
caaggtgaac gtggatgaag 120 ttggtggtga
ggccctgggc aggctgctgg tggtctaccc ttggacccag
aggctctttg 180 agtcctttgg ggatctgttc
actcctgatg ctgttatggg caaccctaag gtgaaggctc
240 atggcaagaa agtgctcggt gcctttagtg
atggcccggc tcacctggac aacctcaagg 300
gcacctttgc cacactgagt gagctgcact gtgacaagct
gcacgtggat cctgagaact 360 tcaggctcct
gggcaacgtg ctggtctgtg tgctggccca tcactttggc
aaagaattca 420 ccccaccagt gcaggctgcc
tatcagaaag tggtggctgg tgtggctaat gccctggccc
480 acaagtatca ctaagctcgc tttcttgctg
tccaatttct attaaaggtt cctttgttcc 540
ctaagtccaa ctactaaact gggggatatt atgaagggcc
ttgagcatct ggattctgcc 600 taataaaaaa
catttatttt cattgaaaaa aaaaaaaaaa aaaaaaa
647 //
41
Apresentação dos Dados
UCSC Genome Browser ( http//genome.ucsc.edu/ )
42
Base-Calling

• Phred http//www.phrap.com/phred/
• Lê o arquivo do cromatograma da seqüência de DNA
  e analisa os picos para descrever as bases,
  associando um valor de qualidade para cada base
  descrita.

43
Alinhamento de Seqüências

• Determinar se as seqüências apresentam
  similaridade.
• Uma similaridade significativa é um forte
  argumento para homologia.
• Definição dos termos
• - Similaridade é uma medida da qualidade do
  alinhamento entre as seqüências, baseada em algum
  critério de comparação.
• - Homologia refere-se à relação evolutiva entre
  as seqüências.

44
Alinhamento de SeqüênciasGlobal x Local

• Alinhamento Global
• As seqüências envolvidas devem ser alinhadas de
  um extremo ao outro.
• ClustalW

Seq X C A T T A G C A G C C T
Seq Y - A G T A - A G C - -

• Alinhamento Local
• Procura-se alinhar apenas as regiões mais
  similares, independente da localização relativa
  de cada região.
• Blast, Blat

Seq X A T T A Seq Y A G T A
Seq X A G C Seq Y A G C
45
Mascaramento de Vetores

• Mascaramento das regiões que representam,
  normalmente, partes dos vetores de clonagem onde
  as seqüências de interesse foram inseridas ou
  pedaços de DNA adaptadores utilizados durante a
  construção das bibliotecas.
• Cross_match

gtCloneX TGAGATCACTTCCCTTGCACAGTTTGGAAGGGAGAGCACTTT
ATTACAGACCTTGGAAGCAAGAGGATTG CATTCAGCCTAGTTCCTGGT
TGCTGGCCAAAGGGATCATGGACATTGAAGCATATTTTGAAAGAATTGGC
TATAAGAACTCTAGGAACAAATTGGACTTGGAAACATTAACTGACATT
CTTGAGCACCAGATCCGGGCTG TTCCCTTTGAGAACCTTAACATGCAT
TGTGGGCAAGCCATGGAGTTGGGCTTAGAGGCTATTTTTGATCA
CATTGTAAGAAGAAACCGGGGTGGGTGGTGTCTCCAGGTCAATCAACTT
CTGTACTGGGCTCTGACCACA GACGATTCACGTGTGGGTCTATGTTCAG
GTCCT
gtCloneXmasked TGAGATCACTTCCCTTGCACAGTTTGGAAGGGAGAG
CACTTTATTACAGACCTTGGAAGCAAGAGGATTG
CATTCAGCCTAGTTCCTGGTTGCTGGCCAAAGGGATCATGGACATTGAA
GCATATTTTGAAAGAATTGGC TATAAGAACTCTAGGAACAAATTGGAC
TTGGAAACATTAACTGACATTCTTGAGCACCAGATCCGGGCTG
TTCCCTTTGAGAACCTTAACATGCATTGTGGGCAAGCCATGGAGTTGGG
CTTAGAGGCTATTTTTGATCA CATTGTAAGAAGAAACCGGGGTGGGTG
GTGTCTCCAGGTCAATCAACTTCTGTACTGGGCTCTGACCACA XXXXXX
XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX
46
Agrupamento de seqüências

• Montagem dos pequenos fragmentos seqüenciados em
  seqüências maiores. Considera-se um mosaico de
  partes da seqüências que são agrupadas, como
  regiões de alta qualidade e onde a sobreposição.
• Montagem Phrap, CAP3
• Visualização Consed

Consensus Seq A Seq B Seq C Seq D
ACAGTACGACAGTACGACCAGTACGATAGCAGTACGATACGACCGA
TCCAGTACGATAGCAGTACGATCAG
GCACAGTACGACCAGTACGATACAGGAAC
CAGGTACGATACGACGGACGGGG ACAGTACGACAGTAC
GAAAC
47
Análise de SNP

• SNP - Single Nucleotide Polymorphism
• polybayes

Anemia Falciforme
Glutamato (GAG) / Valina (GTG)
Gene HBB
48
Predição Gênica

• Identificação de estruturas de genes em DNA
  genômico
• O programa determina a estrutura gênica mais
  provável baseado em um modelo probabilístico de
  um gene estrutural e de propriedades
  composicionais no DNA genômico de determinado
  organismo que caracterizam um gene.
• GenScan, Glimmer

49
Análises de Expressão Gênica
50
Modelagem molecular

• Predição da estrutura terciária de uma proteína
• Abordagens mais eficazes
• NMR (Ressonância Magnética Nuclear)
• Cristalografia por difração de raios-X.
• Programas para a predição de estruturas
  secundárias
• Jpred, PSA, ...

51
Análise Filogenética

• Inferência de Filogenias
• Reconstruir o parentesco entre as espécies
  associando essas informações a uma escala
  temporal
• PHYLIP, MEGA

52
O processo de anotaçãogênica

• Onde está localizado ?
• O quê ele faz ?
• Como ele faz ?

53
Genome Data Mining

• http//gdm.fmrp.usp.br

• GEAP Sistema para Anotação Automática de ESTs
• H2G Análise de Expressão
• Gênica
• SNPIndex Identificação de
• Polimorfismos de Base Única
• ClusterMining Agrupamento de Genes com perfis
  relacionados de expressão gênica temporal

54
Formação na Área
55
Graduação

• Informática Biomédica USP
• 3 principais áreas
• Bioinformática
• Processamento de Imagens e sinais
• Informática na Gestão à Saúde

56
Pós-Graduação

• Bioinformática USP
• Genética (Genética Molecular e Bioinformática)
  USP
• Bioinformática UFMG
• Biotecnologia UFSCAR

57
Curso de Verão em Bioinformática

• Objetivo principal apresentar um cenário real
  de elaboração e execução de um projeto em
  Bioinformática
• Público alvo alunos de graduação e/ou
  pós-graduação da área de exatas e/ou da área
  biológicas
• http//lgmb.fmrp.usp.br/cvbioinfo/

58
AB3C

• Servir a comunidade científica brasileira e
  internacional influenciando as políticas
  governamentais e científicas
• Representar a comunidade brasileira de
  Bioinformática e Biologia Computacional junto aos
  poderes públicos, influenciando as políticas de
  governo em ciência e tecnologia
• Congregar a comunidade brasileira de
  Bioinformática e Biologia Computacional,
  possibilitando um maior relacionamento social e
  profissional entre seus membros
• Organizar encontros e publicações de alta
  qualidade na área de Bioinformática e Biologia
  Computacional
• Distribuir informação sobre treinamento,
  educação, emprego e notícias relevantes de áreas
  correlatas.

59
International Society for Computational Biology

• Fortaleza, Brasil Agosto 2006
• 14ª Conferência Anual Internacional Em Sistemas
  Inteligentes Para Biologia Molecular (ISMB)
• 2ª Conferência Anual da AB3C

60
Perspectivas
61
... para a Bioinformática

• Consolidar-se definitivamente como ciência.
• Disciplina obrigatória na área de Genética
  Molecular.
• No Brasil, novos cursos de graduação, extensão e
  pós-graduação. Em universidades públicas e
  privadas.
• No Brasil, deve desenvolver-se também em outros
  estados.
• Desenvolvimento da Bioinformática Proteômica.
• Desafio do futuro integrar todo o conhecimento
  adquirido.
• Exigir e promover ainda mais a multidisciplinaried
  ade e a integração entre os profissionais das
  diferentes áreas envolvidas.
• Conquistar o mercado.
• No Brasil, a área ainda tem muito espaço pra
  crescer.
• Mais investimentos na área.

62
e para o bioinformata

• No Brasil
• Área acadêmica.
• Bolsas de Estudo de Instituições de fomento à
  Pesquisa.
• Poucos cursos e treinamento para capacitação.
• América do Norte e Europa
• Grandes centros de Bioinformática financiados por
  instituições governamentais e privadas.
• Carreira de Bioinformática - salário médio anual
  de US95,000 (The Long Road to Riches in the Life
  Sciences. The Scientist 151830, Sep. 17,
  2001).
• Cursos e treinamentos especializados para a
  capacitação.

63
Referências
64
Referências

• STRACHAN, T READ, A P. Genética Molecular
  Humana.  Artmed. 2002.
• Alberts, B Johnson, A Lewis J Raff, M
  Roberts, K Walter, A. Biologia Molecular da
  Célula. Ed. Artmed. 2004.
• Prosdocimi F et. al. Bioinformática manual do
  usuário . Biotec. Ci. Des. 29 18-31, 2002.
• O DNA Vai à Escola,
• http//www.odnavaiaescola.com
• Wikipedia,
• http//en.wikipedia.org/wiki/Main_Page
• Revista ComCiência,
• http//www.comciencia.br
• Genome News Network,
• http//www.genomenewsnetwork.org
• Folha Online,
• http//www1.folha.uol.com.br
• Bioinformatics.Org
• http//bioinformatics.org
• Genome (NHGRI)
• http//www.genome.gov

65
Links Úteis e Interessantes

• Google (http//www.google.com)
• NCBI (http//www.ncbi.nlm.nih.gov)
• Softwares Livres (http//www.softwarelivre.org.br,
  http//www.fsf.org)
• CPAN - Comprehensive Perl Archive Network
  (http//www.cpan.org)
• BioPerl (http//bioperl.org)
• Os livros editados pela OREILLY
  (http//www.oreilly.com)
• W3C - World Wide Web Consortium
  (http//www.wc3.org)
• Latex (http//www.latex-project.org)

66
Perguntas...

• Daniel Guariz Pinheiro
• daniel_at_lgmb.fmrp.usp.br
• http//scarecrow.fmrp.usp.br/daniel/
• Laboratório de Genética Molecular e
  Bioinformática
• http//lgmb.fmrp.usp.br
• MUITO OBRIGADO !!!