Banca de QUALIFICAÇÃO: ELISEU JAYRO DE SOUZA MEDEIROS

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : ELISEU JAYRO DE SOUZA MEDEIROS
DATA : 28/01/2021
HORA: 14:00
LOCAL: Google Meet
TÍTULO:

USANDO INFORMAÇÃO MÚTUA PARA A IDENTIFICAÇÃO DE REGIÕES RELEVANTES NO 16S rRNA PARA CLASSIFICAÇÃO TAXONÔMICA

PALAVRAS-CHAVES:

Métodos de Clusterização; Análise Metagenômica; Sequências não Classificadas

PÁGINAS: 35
RESUMO:

A Metagenômica, que é a análise do material genético recuperado a partir de amostras ambientais, tem se tornado parte dos grandes assuntos e análises em bioinformática, devido a sua alta capacidade de fornecer informações para a criação de novos conceitos biológicos assim como aplicações práticas para a saúde humana, agricultura, animal e meio ambiente. Contudo, um dos maiores desafios dessa área de estudo está relacionado com a capacidade de interligar as informações de leituras de sequenciamento com sua identificação taxonômica Em amostras bacterianas, as estratégias de classificação desses microrganismos estão ligadas na amplificação do 16S rRNA, que são agrupados através de técnicas de binning e identificados através de análises de similaridades com sequências de referência. Porém, esta estratégia se limita a identificação apenas daquelas espécies presentes nesses bancos, o que torna, nesse sentido, os procedimentos de clusterização uma boa estratégia no agrupamento de sequências provenientes de organismos que ainda não são taxonomicamente caracterizados. Dado o exposto, o objetivo deste projeto foi de avaliar diferentes métricas de cálculo de matriz de distância, modelos de agrupamento e regiões do 16S rRNA, a fim de encontrar um agrupamento hierárquico que melhor reflete a classificação taxonômica. Para isso, foi utilizada informações tratadas do banco de dados de 16S de bactérias do RDP, selecionando uma sequência representativa por família, totalizando 350 sequências. O alinhamento destas sequências foi submetido a 17 ferramentas de cálculo de matriz de distância, e a 7 modelos de agrupamento hierárquico que geraram diferentes estruturas de classificação, que foram ranqueadas de acordo com o cálculo de similaridade de Informação Mútua ajustada entre o modelo esperado e o observado pelos classificadores. A classificação foi realizada também utilizando subconjuntos do alinhamento obtidos a partir de uma janela deslizante de tamanhos 100 e 200 sítios com o passo de 10 sítios. Os resultados de análises encontrados sugerem que regiões que correspondem as posições entre 9707 e 13180 do 16S alinhado, disponibilizado pelo RDP, são as que mais contribuem para a obtenção dos agrupamentos que melhor corrobora com a classificação taxonômica. Os resultados apresentados podem auxiliar no agrupamento de sequências não classificadas, de maneira a sugerir classes taxonômicas para elas. Isto permitirá a obtenção de informações mais diversificadas e precisas extraída das amostras ambientais analisadas.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 3063244 - TETSU SAKAMOTO
Interno - 347628 - ADRIAO DUARTE DORIA NETO
Interna - 1149647 - LUCYMARA FASSARELLA AGNEZ LIMA