Uma abordagem computacional
para estudo de polimorfismos
de base única.
Orientando: Miguel Galves
Orientador: Zanoni Dias
Instituto de Computação
UNICAMP
Roteiro
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Contexto
SNPs: Polimorfismos de Base Única
Porque estudar SNPs?
Metodologias de estudo de SNPs:
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Etapas para o estudo de SNPs
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PCR-RLFP
Abordagem computacional
Alinhamento
Detecção
Correlação
Projeto PIPE
Cronograma
Contexto

A informação genética dos seres vivos
está codificada em cadeias de
nucleotídeos (A, C, G, T).
Conjunto de sequências = genoma.
 Genoma armazenado na forma de DNA ou
RNA.


Expressão gênica: geração de proteínas
a partir do DNA.

Duas etapas: transcrição, tradução.
SNPs:
Polimorfismos de base única

Polimorfismo: mudança de uma ou mais
bases em sequências genêticas.

Devem ser observadas em mais de 1% de
índividuos de uma população.
SNP: Polimorfismo que ocorre em apenas
uma base em um dado gene.
 Poderia ser bi, tri, ou tetra alélico.


Caso mais comum: bi-alélico.
Porque estudar SNPs?



Correspondem a mais de 90% dos
polimorfismos nos seres humanos.
Grande parte das doenças com base genética
são causadas por um ou mais SNPs.
Grande interesse das industrias farmacêuticas:


Criação de terapias específicas.
Farmacogenética: interface entre genética e
farmacêutica.
Metodologias de estudo
de SNPs: PCR-RLFP
RLFP - Restriction Length Fragment
Polymorphisms.
 Utiliza enzimas de restrição para detectar
polimorfismos.
 Restrito ao estudo de SNPs conhecidos:

Permite detectar apenas SNPs que criem ou
destruam sítios de restrição.
 Depende da disponibilidade de enzimas de
restrição apropriadas.

Metodologias de estudo de SNPs:
Abordagem computacional




Utiliza sequências de DNA obtidas através de
métodos de sequenciamento automático.
Se baseia em comparação utilizando
ferramentas computacionais.
Método que está se popularizando com o
barateamento do processo de sequenciamento
automático.
Se beneficia do grande número de sequências
armazenadas em bases de dados públicas.
Etapas para o estudo de SNPs:
Alinhamento - Conceitos


Inserção de buracos em duas sequências
deixando-as com mesmo tamanho:
ACGTTCGGC
T
A-GTTTG-CT
Permite criar uma pontuação para avaliar os
alinhamentos obtidos.



Exemplo: match =1, mismatch = -1, gap = -2.
Exemplo: match =1, mismatch = -1, g = -2, h = -1
Objetivo: obter um alinhamento ótimo entre
duas sequências.
Etapas para o estudo de SNPs:
Alinhamento - Estratégias

Alinhamento global: visa gerar o melhor
alinhamento entre duas sequências.
ACTGACCTCG
GG
ACGCGTGG
ACTGACCTCGGG
AC-G-CGT--GG
Etapas para o estudo de SNPs:
Alinhamento - Estratégias

Alinhamento semi-global: utilizado para
alinhar sequências incompletas.

Não penaliza a criação de buracos no início e final
das sequências.
ACTGACCTCG
GG
ACCGTCGGGC
GG
ACTGACC-TCGGG----ACCGTCGGGCGG
Etapas para o estudo de SNPs:
Alinhamento - Estratégias

Alinhamento local: encontra o melhor
alinhamento entre duas sub-sequências.

Retorna apenas o alinhamento dos segmentos
que geram a maior pontuação.
ACTGACCTCG
GG
ACCGTCGGGC
GG
TCGG
G
TCGG
G
Etapas para o estudo de SNPs:
Alinhamento - Problema

Problema: alinhar
cDNA e RNA com
DNA genômico:


DNA muito maior que
cDNA.
DNA pode conter
regiões de íntrons.
Etapas para o estudo de SNPs:
Alinhamento - Objetivos
Estudar os métodos de alinhamento de
DNA genômico e cDNA utilizados por
ferramentas de domínio público.
 Definir um conjunto de parâmetros ideais
para alinhamento de DNA com cDNA
utilizando estratégia semi-global.
 Executar testes para medir a qualidade
dos alinhamentos obtidos.

Etapas para o estudo de SNPs:
Detecção - Métodos existentes

Análise de cromatograma (polyphred).

Analisa o cromatograma obtido após análise
sequenciamento.
Etapas para o estudo de SNPs:
Detecção - Métodos existentes

Análise de sequências alinhadas (polybayes).

Utiliza métodos Bayesianos para determinar SNPs
em um alinhamento
Etapas para o estudo de SNPs:
Detecção - Objetivos
Análise dos métodos existentes para
detecção de polimorfismos.
 Formulação de uma nova metodologia
para detecção de SNPs.
 Montar casos de testes com dados reais
para avaliação da metodologia proposta.

Etapas para o estudo de SNPs:
Correlação - Motivação
Predisposição a uma doença pode ser
influenciada por SNPs agindo em
conjunto.
 LD: associação não-aleatória de alelos.



Quand um alelo está presente, o outro
também estará, e vice-versa.
Importante ter medidas para quantificar o
grau de correlação.
Etapas para o estudo de SNPs:
Correlação - Medidas Existentes

D = PAB - PA x PB



Primeira medida proposta.
Não tem muita utilidade.
D’ = D / (máx D)

D’ = 1 representa LD completo.
 r2 =



D2 /(PA x PA’ x PB x PB’)
r2 = 1 representa LD perfeito.
Medida utilizada para medir a utilidade de um LD.
r2 > 1/3 indica LDs úteis em processos de
mapeamento.
Etapas para o estudo de SNPs:
Correlação - Objetivos
Análise das medidas utilizadas para
avaliação de SNPs.
 Formulação de uma metodologia que
permita integração destas medidas ao
processo de estudo de SNPs

PIPE: Sistema de Identificação
de Polimorfismos

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Programa de apoio a pequenas empresas de
base tecnológica.
Concedido à empresa Scylla Bioinformática.

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Coordenação: Prof. João Meidanis
Visa desenvolver a ferramenta SIP
Projeto será desenvolvido nas instalações da
empresa.
Trabalho comprenderá a documentação das
metodologias desenvolvidas.
Cronograma
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I - Estudo e identificação de parâmetros ideais para
alinhamento.
II - Testes com os novos métodos de alinhamento
obtidos.
III - Escrita dos resultados obtidos nos testes.
Cronograma
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IV - Análise dos métodos existentese formulação de
uma nova metodologia de correlação de SNPs.
V - Testes computacionais com os novos métodos de
correlação de SNPs.
VII - Escrita dos resultados obtidos nos testes.
Cronograma
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

VII - Análise das metodologias utilizadas e formulação
de uma nova metodologia de detecção de SNPs.
VIII - Testes computacionais com os novos métodos
propostos.
IX - Escrita dos resultados obtidos nos testes.
Cronograma
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
X - Revisão do texto da dissertação.
XII - Defesa da dissertação