Bioinformática aplicada na análise de dados de EST de fruto em café

• Autor(a) principal: Arabori, Bruno Hideki
• Data de Publicação: 2012
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))
• Texto Completo: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/28314
• topic: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO; Bioinformática; Serviços da Web; Café; Bioinformatics; Web services; Coffee

O cafeeiro dispõe de uma base de dados de transcriptoma, cujo uso já trouxe alguns resultados promissores na caracterização de genes de interesse biotecnológico. Porém o potencial da análise a que esses dados submetidos ainda é incipiente. Em particular, para pesquisas moleculares ao longo do desenvolvimento de frutos e folhas, pouco foi explorado com direcionamento para aplicações biotecnológicas. O uso da bioinformática através do desenvolvimento de programas e bancos de dados pode ajudar nesta tarefa, tanto na análise dos dados disponíveis, quanto na geração de novos conhecimentos. A implementação de uma ferramenta pode inclusive, servir de base para a organização e comparação de dados em outras culturas que já dispõem de informações de seqüenciamento de DNA, como citros e cana-de-açúcar, e garantir a liderança brasileira em programas de melhoramento destas culturas. O presente projeto apresenta o resultado do desenvolvimento de um sistema de bioinformática tomando como ponto de partida os dados de ESTs em Coffea arábica (CA) e Coffea canephora (CC) disponíveis em bancos de dados públicos e, principalmente, de Mondego et al. (2011). O obketivo desse trabalho foi explorar esta análise de transcriptoma, tendo como foco os estágios de desenvolvimento de frutos em Coffea canephora. Com base nesses dados, foram implementados scripts em linguagem Java e banco de dados PostgreSQL, que possibilitam o uso do algoritmo BLAST para avaliação de genes em larga escala e realizam a filtragem destes dados, restando-se assim apenas sequências de interesse com expressão em uma determinada condição, que servirão de base para a identificação de genes com interesse biotecnológico. Como produto final foi desenvolvido um sistema web que possibilita que o usuário consulte toda essa análise feita e também possa alinhar suas sequências de interesse contra os dados de sequências de Coffea canephora, dados específicos de seus frutos (em cinco estágios de desenvolvimento 18, 22, 30, 42 e 46 semanas) e sequências de Coffea arabica. O sistema ainda permite aplicação de diversos filtros para diferentes análises de interesse do usuário e também download dos dados consultados.