Curso de Verão em Bioinformática

A Bioinformática envolve várias disciplinas da área exatas e biológicas. No curso de verão serão apresentados conceitos e aplicações práticas, os quais são fundamentais para compreensão dos problemas biológicos e soluções computacionais envolvidas.
O curso contribui para a iniciação dos participantes na bioinformática em geral, e em particular como preparação inicial de potenciais candidatos ao programa de mestrado e/ou doutorado em bioinformática, oferecido pela USP.

Curso de Verão em Bioinformática 2009

Visitar este grupo

Patrícia Martorelli

Email: cpgbio@ime.usp.br

Tel/Fax: (11) 3091-9980

Inscrições: 05/12/2008 a 05/01/2009.

30 vagas para área de exatas

30 vagas para área de biológicas

Preencha o formulário de inscrição (PDF ou ODT ou DOC) e envie por e-mail para cpgbio@ime.usp.br ou por fax para (11) 3091-9980.

A ficha será conferida e encaminhada para comissão de organização (inscrições por análise de currículo).

Lista Final dos candidatos selecionados para o curso:

Nome	Área	Situação da Inscrição
Adriana Machado Froes	Biológicas	Confirmado
Adriana Priscila Trapé	Biológicas	Confirmado
Alan Carlos da Paz Troti	Biológicas	Confirmado
Alessandro Tacini	Exatas	Confirmado
Alexandre Videira	Biológicas	Confirmado
Amanda Rusiska Piovezani	Biológicas	Confirmado
André Luiz Barbosa	Biológicas	Confirmado
André Luiz de Oliveira	Biológicas	Confirmado
Anselmo Azevedo dos Santos	Biológicas	Confirmado
Bianca Maria Pedrosa	Biológicas	Confirmado
Carlos Higa	Exatas	Confirmado
Carolina Cappi	Biológicas	Confirmado
Daniel Moreira da Costa Leite	Biológicas	Confirmado
Daniele Jacinto	Exatas	Confirmado
Denise Fagundes Lima	Biológicas	Confirmado
Diogo Guilherme Pereira	Exatas	Confirmado
Ênio José Bassi	Biológicas	Confirmado
Fabio Bernardo da Silva	Exatas	Confirmado
Felipe Klein Ricachenevsky	Biológicas	Confirmado
Felipe Prata Lima	Exatas	Confirmado
Fernanda Marques Câmara Sodré	Biológicas	Confirmado
Franciany Brinkmann Fachinello	Biológicas	Confirmado
Francisco José de Almeida Fernandes	Exatas	Confirmado
Gilson Vieira	Exatas	Confirmado
Guilherme Targino Valente	Biológicas	Confirmado
Gustavo Scalco Isquierdo	Exatas	Confirmado
Igor Pena Lemos	Biológicas	Confirmado
Ivan Ajala	Exatas	Confirmado
Janaína Paula Marques Tanure	Biológicas	Confirmado
Jean Elias de Carvalho	Exatas	Confirmado
João Marcelo Silva	Biológicas	Confirmado
Jose Leandro Dias Mendes	Exatas	Confirmado
Keize Nagamati Junior	Biológicas	Confirmado
Levi Guilherme Gonçalves da Silveira	Biológicas	Confirmado
Liliane Santana Oliveira	Exatas	Confirmado
Luciana Tovo Rodrigues	Biológicas	Confirmado
Luciano Werle Lunardi	Biológicas	Confirmado
Luiza Maria Novais Coutinho	Exatas	Confirmado
Mainá Bitar Lourenço	Biológicas	Confirmado
Marcos Fernando Basso	Biológicas	Confirmado
Maria do Perpetuo Socorro Correa Amador	Biológicas	Confirmado
Maria José de Jesus Silva	Biológicas	Confirmado
Melline Fontes Noronha	Exatas	Confirmado
Michele Alves	Exatas	Confirmado
Miriam Celi de Souza Nunes	Biológicas	Confirmado
Raquel Mattos Bernardo	Biológicas	Confirmado
Renata de Paris	Exatas	Confirmado
Renata Silva Salgado	Biológicas	Confirmado
Renato Diniz Costa	Biológicas	Confirmado
Ricardo Calimanis	Exatas	Confirmado
Ricardo Roberto da Silva	Exatas	Confirmado
Roberto Willians Noda	Biológicas	Confirmado
Saulo Henrique Pires de Oliveira	Exatas	Confirmado
Sérgio Nery Simões	Exatas	Confirmado
Sibele Souza	Biológicas	Confirmado
Simoni Avancini	Biológicas	Confirmado
Taccyanna Mikulski Ali	Biológicas	Confirmado
Tatiana Milani Cordeiro	Biológicas	Confirmado
Ugo da Silva	Exatas	Confirmado
Valeria de Carvalho Santos	Exatas	Confirmado
Vanessa Riesz Salgado	Biológicas	Confirmado
Veruska Ayora	Exatas	Confirmado
Vitor Hugo Louzada Patricio	Exatas	Confirmado
Wagner Paschoal de Andrade Antonio	Biológicas	Confirmado
William Farias Porto	Biológicas	Confirmado

Os candidatos selecionados deverão confirmar sua inscrição por meio de depósito identificado.

Valor do investimento R$ 150,00

Dados Bancários para depósito:

Banco do Brasil

AG: 3559-9

CC: 33404-9

Beneficiário: AB3C

CNPJ: 07.078.103/0001-13

Preencha o identificador 1 com seu CPF. O identificador 2 e 3 deixem em branco.

Envie cópia do recibo por e-mail: cpgbio@ime.usp.br, aos cuidados de Patrícia Martorelli.

O Prazo máximo para depósito e envio do comprovante é 16/01/2009. Após essa data os candidatos que não confirmarem sua inscrição serão considerados desistentes e será chamado os que estiverem na lista de espera, respeitando a ordem de classificação.

Realização do curso: 02/02/2009 a 06/02/2009.

Horário: Segunda a Sexta-feira 8h30 - 17h30

Local do Evento

Instituto de Matemática e Estatistica da Universidade de São Paulo (IME-USP)

Rua Matão, 1010 - Cidade Universitária

CEP 05508-090 - São Paulo - SP - Brasil

Os certificados serão fornecidos pela AB3C.

Graduados ou concluintes de graduação interessados em cursar Mestrado em Bioinformática.

Mestres ou mestrandos interessados em cursar Doutorado em Bioinformática.

Introdução biológicas:

-Dogma central: DNA, RNA, proteína

-Genoma e organização: procariotos e eucariotos

-Eletroforese

-PCR

-Estrutura primária, secundária e terciária da proteína

-Metabolismo e bioquímica

-Splicing/alternativo

-Transcriptoma a redes metabólicas

-Processamento do RNA.

Introdução a Computação:

-Algoritmos, programas e complexidade computacional

-Banco de dados relacional.

Reconhecimento de Padrões:

-Princípios de reconhecimento de padrões aplicados em problemas de bioinformática.

Estatística Aplicada:

-Revisão de conceitos e aplicações em problemas de bioinformática.

Análise de expressão:

-Técnicas (EST, SAGE e Microarray)

-Caracterização de genes diferencialmente expressos

-Apresentação de um problema biológico relacionado com análise de expressão.

Alinhamento:

-Sentido biológico

-Identidade, similaridade, homologia

-Genes homólogos, ortólogos, parálogos

-Alinhamento para busca de similaridade:

-sistema de scores/gaps, PAMs, BLOSUMs

-Programas do blast (blastn, blastp, ...)

-Alinhamentos locais, globais, semi-globais, múltiplo

-Aplicações.

Filogenia e Evolução:

-Tipos de representação de topologias

-Critérios de filogenia:Parsimonia, distancia e verossimilhança

-Algoritimos de distancia

-Analises de sustentação de topologia.

Banco de dados em Bioinformática:

-Introdução a banco de dados

-Aplicações de bancos de dados em problemas de bioinformática.

Anotação automática de seqüências biológicas: ontologias e sistemas de pipelines:

-O que é anotação

-Formatos de anotação (feature table e GFF3)

-Ontologias de seqüências (SO) e de genes (GO)

-Construção de pipelines de anotação automatizada com o uso do sistema EGene2

-Conceitos teóricos deverão ser apresentados e discutidos com o uso de exemplos reais, de maneira que os estudantes possam assimilá-los de forma intuitiva.

Redes de regulação:

-Introdução a Biologia de sistemas e redes complexas

-Técnicas experimentais para caracterização das redes

-Principais métodos de representação de sítios regulatórios

-Ferramentas de bioinformática para manipulação e busca de motivos regulatórios

-Exemplos de aplicação (evolução de famílias gênicas, determinação de casta em abelhas, diferenciação de células-tronco).

RNA não codificante, microRNA e Aplicação:

- mundo do RNA

- O que são ncRNA?

- Diversos Tipos de ncRNA

- Small ncRNA

- O mundo do microRNA.

- Exemplo de aplicação: Predição de ncRNA em Apis e Nasonia.

Apresentação de trabalhos desenvolvidos/em desenvolvimento:

Palestra: Analise da via de regulação gênica por ácido retinóico: uma abordagem por bioinformática e biologia estrutural.

A associação de várias técnicas como a biologia molecular, bioinformática, filogenia, analises estruturais de biomoléculas, mecânica molecular e métodos termodinâmicos tem se mostrado uma poderosa abordagem para compreensão de sistemas biológicos simplificando e agilizando o desenvolvimento do conhecimento cientifico.

- Dr. Tiago J. P. Sobreira.

Palestra: Genes de predição intrinsecamente multivariada.

Um conjunto de genes prediz o comportamento de um dado gene alvo de forma intinsecamente multivariada caso quaisquer de seus subconjuntos propriamente contidos não sejam adequados para predizer o gene alvo, mas o conjunto completo desses genes realizem uma predição bastante acurada. Um estudo analítico que define predição intrinsecamente multivariada (IMP) em termos do Coeficiente de Determinação não-linear (CoD) mostra que existem quatro fatores responsáveis pela formação de conjuntos IMP: alto poder preditivo, pequena covariância entre preditores, preditores com pequeno bias (distribuição de probabilidades próxima da uniforme) e determinadas lógicas de predição. O conceito de IMP foi aplicado para caracterizar o comportamento do gene DUSP1 em dados de melanoma. Tal gene é conhecido por exercer controle sobre uma via central de integração de processos, provendo assim evidências preliminares de que IMP pode ser usado como um critério para descoberta de genes canalizadores, ou seja, genes que possuem alto poder regulatório sobre uma ampla variedade de processos. Um resultado recente mostra que existe uma correlação significativa entre o tamanho do território de um gene e sua capacidade de produzir um conjunto IMP com seus preditores, o que significa que um gene alvo com território extenso tem mais chance de ser IMP com seus preditores e, portanto, podendo ser um gene mestre que controla diversas vias metabólicas.

- Dr. David C. Martins Jr.

Palestra: Seleção natural em ativadores de "splicing" exônicos ("ESEs") usando dados de polimorfismo do genoma humano.

Por muito acreditou-se que apenas mutações que modificam os aminoácidos (mutações não-sinônimas) ou aquelas que criam codons de parada ("stop codons") prematuros seriam alvos da seleção natural. Entretanto, um número crescente de estudos vem demonstrando que mutações sinônimas localizadas em ativadores de "splicing" exônicos ("ESEs") estão associadas à alterações no processamento ("splicing") do RNA primário e à doenças humanas. Os "ESEs" são pequenas regiões (6-12 pb), interna aos exons, que colaboram na regulação do mecanismo de "splicing". Mutações nessas regiões podem induzir a maquinaria de "splicing" à reconhecer junções exon/intron alternativas durante o processamento do RNA primário. Recentemente, foram apresentadas evidências de que a seleção natural atuou removendo mutações que desativam os ESEs. Usando os dados de polimorfismo de base única ("SNPs") de populações humanas disponívies pelo projeto HapMap nós investigamos evidências de seleção natural nos ESEs. Nossa pesquisa procura basicamente responder as seguintes questões: 1 - Os ESEs apresentram um excesso de SNPs de baixa frequencia quando comparados com regiões não-ESEs presentes nos exons ? 2 - Os ESEs de exons alternativos apresentam um ecesso de SNPs de frequencias intermediárias quando comparados com ESEs de exons constitutivos ?

- Me. Rodrigo Fernandes Ramalho.

Um novo modelo para o cálculo de probabilidade de paternidade.

Nesta palestra são apresentados um novo modelo estatístico para cálculo de probabilidade de paternidade e sua implementação em software. O modelo proposto utiliza o genótipo como informação básica, em contraste com outros modelos que usam alelos. Por esta diferença, o modelo proposto resulta mais abrangente, mas que, sob certas restrições, reproduz os resultados dos modelos que usam alelos. Este modelo foi implementado em um software que recebe descrições da genealogia e dos marcadores em uma linguagem dedicada a isso e constrói uma rede bayesiana para cada marcador. O usuário pode definir livremente a genealogia e os marcadores. O cálculo da probabilidade de paternidade é feito, sobre as redes construídas, por um software para inferência em redes bayesianas e a probabilidade de paternidade combinada considerando todos os marcadores é calculada, resultando em um "índice de paternidade.

- Dr. Fábio Nakano.

Caracterização In Silico e Análise de Expressão de Transcritos Intrônicos em Humano e Camundongo.

Diversos estudos têm revelado que uma porção significativa das mensagens transcritas nos organismos superiores é composta por RNAs não codificadores de proteínas (ncRNA). Nosso grupo vem caracterizando duas novas classes de longos RNAs não codificadores (RNAs TIN, RNAs totalmente intrônicos não codificadores e RNAs PIN, parcialmente intrônicos não codificadores) que têm demonstrado apresentar papéis regulatórios importantes no genoma humano. Embora alguns estudos já tenham sido realizados a fim de elucidar suas funções, ainda há uma enorme escassez de informações ligadas à biologia destes transcritos, sendo necessária uma análise mais extensa e detalhada acerca de como eles são regulados e quais os seus reais papéis na regulação transcricional de regiões gênicas codificadoras ou não codificadoras de proteínas. Desta forma, o presente trabalho tem como objetivo realizar uma extensa caracterização in silico destes transcritos em humanos e camundongos, além de realizar um estudo de expressão gênica em diferentes tecidos de ambas espécies, a partir de bases de dados públicas obtidas via Massively Parallel Signature Sequencing (MPSS).

- Vinicius R. H. M. Coutinho.

SAMPA: System for comparative Analysis of Metabolic PAthways.

Desenvolvimento de um sistema composto por 5 ferramentas e um banco de dados com o objetivo de comparar vias metabólicas de um conjunto de organismos, utilizando grafos como estrutura de dados, sendo que os dados biológicos de interesse são oriundos do KEGG (Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes).

- Me. Oberdan de Lima Cunha.

Dra. Helaine Carrer - ESALQ - USP

Dr. Alan Mitchell Durham - IME - USP

Dr. Arthur Gruber - ICB - USP

Dra. Aline Maria da Silva - IQ - USP

Dr. Sergio Russo Matioli - IB - USP

Dra. Ariane Machado Lima - IME/IPq - USP

Dr. Ricardo Z. N. Vêncio - FMRP - USP

Dr. Alexandre dos Santos Cristino - Bioinformática - USP

Dr. Fábio Nakano - Bioinformática - USP

Dr. Luciano Vieira Araújo - Bioinformática - USP

Dr. Bruno A. N. Travençolo - Bioinformática - USP

Dr. Tiago J. P. Sobreira - Bioinformática - USP

Dra. Beatriz Stransky - Pós-Doutoranda - DCC - IME - USP

Dr. David C. Martins Jr. - Pesquisador - IME - USP

Me. Alexandre Rossi Paschoal - Doutorando em Bioinformática - USP

Me. Fabrício Martins Lopes - UTFPR/Doutorando em Bioinformática - USP

Me. Maximiller Dal-Bianco Lamas Costa - Doutorando em Bioquímica - IQ - USP

Me. Rodrigo Fernandes Ramalho - Doutorando do IB - USP

Me. Oberdan de Lima Cunha - Mestre - LNCC

Márcio A. A. de Almeida - Doutorando em Bioinformática - USP

Vinicius R. H. M. Coutinho - Doutorando em Bioinformática - USP

	02/02		03/02	04/02	05/02	06/02
8:30	Apresentação do programa e Abertura do Curso. Dra. Helaine Carrer - ESALQ - USP		Nivelamento - Biológicas. Dra. Aline Maria da Silva - IQ - USP	Banco de dados biológicos. Dr. Luciano Vieira de Araújo - Bioinformática - USP	Expressão gênica - teoria e prática. Márcio A. A. de Almeida - Doutorando em Bioinformática - USP	Genes de predição intrinsecamente multivariada. Dr. David C. Martins Jr. - Pesquisador - IME - USP Identificação de elementos regulatórios da cana-de-açúcar com análise de ChIP-Seq. Me. Maximiller Dal-Bianco Lamas Costa - Doutorando em Bioquímica - IQ - USP
9:00	Introdução - Biológicas. Dra. Helaine Carrer - ESALQ - USP	Introdução - Exatas. Dr. Alan Mitchell Durham - IME - USP
10:30	Coffe-break
10:45	Continuação.	Continuação.	RNA não codificante, microRNA e Aplicação Me. Alexandre Rossi Paschoal - Doutorando em Bioinformática - USP	Continuação.	Reconhecimento de Padrões Aplicado à Bioinformática. Me. Fabrício Martins Lopes - UTFPR / Doutorando em Bioinformática - USP	Seleção natural em ativadores de "splicing" exônicos ("ESEs") usando dados de polimorfismo do genoma humano. Me. Rodrigo Fernandes Ramalho - Doutorando do IB - USP SAMPA: System for comparative Analysis of Metabolic PAthways. Me. Oberdan de Lima Cunha - Mestre - LNCC
12:30	Almoço
13:30	Estatística Aplicada a Bioinformática. Dr. Ricardo Z. N. Vêncio - FMRP - USP		Filogenia e Evolução Dr. Sergio Russo Matioli - IB - USP	Anotação automática de seqüências biológicas: ontologias e sistemas de pipelines. Dr. Arthur Gruber - ICB - USP	Redes de regulação. Dr. Alexandre dos Santos Cristino - Bioinformática - USP	Um novo modelo para o cálculo de probabilidade de paternidade. Dr. Fábio Nakano - Bioinformática - USP Análise estrutural das regiões de regulação gênica: uma abordagem computacional através de dinâmica molecular Dr. Tiago J. P. Sobreira - Bioinformática - USP
15:30	Coffe-break
15:45	Continuação.		Alinhamentos. Dra. Ariane Machado Lima - IME/IPq - USP	Continuação.	Métodos computacionais para a caracterização e análise da relação entre anatomia e expressão gênica em sistemas biológicos. Dr. Bruno A. N. Travençolo - Bioinformática - USP *Caracterização In Silico* e Análise de Expressão de Transcritos Intrônicos em Humano e Camundongo** Vinicius R. H. M. Coutinho - Doutorando em Bioinformática - USP	Apresentação de um modelo multi-escala para simular a dinâmica de população celular. Dra. Beatriz Stransky - Pós-Doutoranda - DCC - IME - USP Palestra de Encerramento. Dr. Arthur Gruber - ICB - USP
17:30	Encerramento das atividades do dia.