Banca de QUALIFICAÇÃO: RODRIGO LIMA ANDRADE

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : RODRIGO LIMA ANDRADE
DATA : 20/07/2026
HORA: 14:00
LOCAL: Google Meet
TÍTULO:

GTx-GUT: Um Pipeline Automatizado para Análise e Interpretação Clínica de Dados de Microbioma Intestinal Humano

PALAVRAS-CHAVES:

Microbioma intestinal; sequenciamento 16S rRNA; bioinformática; automação; pipeline; inteligência artificial; QIIME 2; Snakemake

PÁGINAS: 53
RESUMO:

O microbioma intestinal desempenha papel fundamental em diversos processos fisiológicos do hospedeiro, estando associado a diferentes condições patológicas, incluindo obesidade, diabetes tipo 2, doenças inflamatórias intestinais e transtornos neuropsiquiátricos. Nesse contexto, a análise de dados de sequenciamento do microbioma tem se tornado uma abordagem relevante para a caracterização de comunidades microbianas e para a investigação de seus impactos sobre a saúde humana. Entretanto, o processamento bioinformático desses dados envolve múltiplas etapas, ferramentas e parâmetros, o que dificulta a padronização das análises, compromete a reprodutibilidade e torna complexa a interpretação dos resultados. Diante desse cenário, este trabalho apresenta o desenvolvimento do GTX-GUT, um pipeline automatizado voltado à análise do microbioma intestinal a partir de dados de sequenciamento do gene 16S rRNA. O sistema integra, em um fluxo único e reprodutível, etapas de controle de qualidade com BBDuk, processamento bioinformático com QIIME 2 e DADA2, classificação taxonômica com GreenGenes 13.8, cálculo de métricas de diversidade alfa, comparação estatística com uma população de referência composta por 530 amostras de indivíduos saudáveis, análise de associações com condições clínicas e geração automatizada de relatórios em formato Word. O pipeline incorpora ainda suporte de inteligência artificial por meio dos modelos GPT-4o e GPT-4o-mini para síntese e interpretação textual dos achados. A validação funcional com amostra ZymoBIOMICS demonstrou que a etapa de pré-processamento reduz distorções na classificação taxonômica. A aplicação a uma amostra humana real produziu um relatório clínico completo, com índice de Shannon de 3,264, razão F/B de 0,36, classificação como Enterótipo 1 e identificação de associações bacterianas em 11 categorias clínicas. O GTX-GUT apresenta-se como uma contribuição metodológica para a bioinformática aplicada ao microbioma intestinal, combinando automação computacional, padronização analítica e apoio à interpretação científica em um fluxo reprodutível orquestrado pelo Snakemake e executado em contêineres Singularity.

MEMBROS DA BANCA:
Interno - 2170415 - JORGE ESTEFANO SANTANA DE SOUZA
Presidente - 1939184 - SANDRO JOSE DE SOUZA
Interno - 3063244 - TETSU SAKAMOTO