Genômica translacional: integrando dados clínicos e biomoleculares

Abstract

"Nossa maior fraqueza está em desistir. O caminho mais certo para vencer é tentar mais uma vez" Thomas Edison 4 Aos meus pais, Newton e Suely À minha irmã, Stephanie À minha namorada, JulianaPor todo amor, dedicação e paciência 5 AGRADECIMENTOS Agradeço a Deus por mais esta realização e pelas oportunidades e desafios que me fazem progredir sempre.Aos meus pais, Newton e Suely, e minha irmã Stephanie, por todo apoio, amor e sacrifícios que fazem para tornar meus sonhos realidade. Agradeço também a todos meus familiares que compartilham e comemoram comigo mais esta etapa de minha vida, me apoiando sempre.À minha namorada Juliana, pelo carinho, ternura, companheirismo e incentivo de todos os dias, sem os quais, com certeza, não teria realizado este trabalho. Também por contribuir essencialmente durante a revisão da dissertação.Aos colegas e amigos de laboratório, Marlon, Gisele, Yuri, Rômulo, Lulu, Amanda e Ana Lívia, que compartilharam comigo esses quase 3 anos de mestrado.Ao meu orientador, Joaquim, por mais esta oportunidade de trabalho, pela confiança, paciência e por todos os conselhos dados não só relativamente ao projeto mas quanto a carreira acadêmica.Ao professor Wilson e a equipe do BiT, em especial ao Daniel, por contribuírem de forma essencial para elaboração do projeto, pelo disponibilização dos dados e pela ajuda constante.Á Patrícia por ser sempre muito atenciosa e paciente nos auxiliando, sempre com muita boa vontade, nas questões administrativas e burocráticas. RESUMOA utilização do conhecimento científico para promoção da saúde humana é o principal objetivo da ciência translacional. Para que isto seja possível, faz-se necessário o desenvolvimento de métodos computacionais capazes de lidar com o grande volume e com a heterogeneidade da informação gerada no caminho entre a bancada e a prática clínica. Uma barreira computacional a ser vencida é o gerenciamento e a integração dos dados clínicos, sócio-demográficos e biológicos. Neste esforço, as ontologias desempenham um papel essencial, por serem um poderoso artefato para representação do conhecimento. Ferramentas para gerenciamento e armazenamento de dados clínicos na área da ciência translacional que têm sido desenvolvidas, via de regra falham por não permitir a representação de dados biológicos ou por não oferecer uma integração com as ferramentas de bioinformática. Na área da genômica existem diversos modelos de bancos de dados biológicos (tais como AceDB e Ensembl), os quais servem de base para a construção de ferramentas computacionais para análise genômica de uma forma independente do organismo de estudo. Chado é um modelo de banco de dados biológicos orientado a ontologias, que tem ganhado popularidade devido a sua robustez e flexibilidade, enquanto plataforma genérica para dados biomoleculares. Porém, tanto Chado quanto os outros modelos de banco de dados biológicos não estão preparados para representar a informação clínica de pacientes. Este projeto de mestrado propõe a implementação e validação prática de um framework para integração de d...

Optimized Fragmentation for Quantitative Analysis of Fucosylated N-Glycoproteins by LC-MS-MRM

“…Alteration of N-glycans has been observed in various diseases and, specifically, fucosylation of the N-glycoproteins has been frequently associated with the diseases of the liver. [1][2][3][4][5][6][7] In human tissues, fucosylation of N-glycans takes place on the innermost GlcNAc (core fucosylation) by α−1,6 linkage, or on the outer arms by an α−1,2 linkage to a galactose (often terminal), or α−1,3 or α−1,4 linkage to the mostly subterminal GlcNAc based on the activity of specific fucosyltransferases. 8 The linkage of fucose, especially the core versus outer arm fucosylation, is an important determinant of the N-glycoprotein interactions and activities.…”