Gene expression analysis platform (GEAP) : uma plataforma flexível e intuitiva para análise de transcriptoma

• Autor(a) principal: Nunes, Itamar José Guimarães
• Data de Publicação: 2018
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/197555
• topic: Genes; Transcriptoma; Gene; Expression; Transcriptomics; Bioinformatics

Atualmente, diversas técnicas em biologia molecular estão disponíveis com o propósito de auxiliar na observação de processos biológicos. Dentre essas técnicas, estão as análises de transcriptoma, que possibilitam quantificar a expressão de praticamente todos os genes em uma amostra sob uma determinada condição. Ao analisar transcriptomas, e possível explorar um grande volume de informações sobre fenômenos biológicos, inclusive de diversas doenças. Felizmente, muitos dados de transcriptoma estão disponíveis no banco de dados do Gene Expression Omnibus (GEO). Porém, analisar estes dados não é uma tarefa simples, sendo necessário um software especıfico para o Kit experimental utilizado na análise ou, alternativamente, conhecimento na linguagem de programação R. Os softwares de transcriptoma costumam suportar apenas arquivos do próprio fabricante, e podem não oferecer opções flexíveis para manipular seus dados. Por outro lado, aprender uma linguagem de programação não e trivial, e mesmo usuários com maior experiência podem ter dificuldades ao lidar com vários formatos de arquivos do GEO, considerando as milhares de plataformas presentes. Além disso, diminuir os requisitos de informática nesse tipo de análise pode acelerar a eficiência de obter seus resultados. Neste sentido, o programa Gene Expression Analysis Console (GEAP) foi desenvolvido com o propósito de analisar transcriptomas de forma visual e intuitiva, tendo maior foco em dados de microarranjo. Através do GEAP, o usuário pode: (i) baixar dados de séries e amostras do GEO sabendo apenas seu código de serie (Geo Series, ou GSE) ou de amostra (Geo Sample, ou GSM), sejam estes dados brutos ou previamente tratados; (ii) ler arquivos de transcriptoma pertencentes a milhares de plataformas atualmente disponíveis; (iii) permitir a criação de seu próprio conjunto de dados customizado, sendo uma ferramenta eficaz para lidar com formatos de arquivo de tabela; (iv) preparar e tratar estatisticamente os dados com algoritmos documentados pela literatura; (v) verificar a qualidade dos dados de forma visual e detalhada através de diagramas representativos; (vi) comparar a diferença de expressão entre as amostras e automatizar este processo seguindo metodologias bem consolidadas; (vii) visualizar os resultados de expressão diferencial por meio de tabelas otimizadas e diferentes tipos de gráficos que respondem a interação do usuário; e (viii) filtrar e organizar os resultados de forma personalizada, permitindo encontrar genes significantes. Por fim, este software foi desenvolvido tentando reunir os melhores atributos dos programas de microarranjo e da programação em R, com a finalidade de que qualquer usuário possa ter fácil acesso a analises de expressão genica por transcriptoma, ao mesmo tempo permitindo uma forte flexibilidade de manipulação dos dados, que até então era alcançada apenas com o R.