Navegando por Autor "Morais, Diego Arthur de Azevedo"
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Tese Medusa: um fluxo de trabalho para classificação taxonômica e anotação funcional de metagenomas(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2022-04-14) Morais, Diego Arthur de Azevedo; Dalmolin, Rodrigo Juliani Siqueira; Dalmolin, Rodrigo Juliani Siqueira; https://orcid.org/0000-0002-1688-6155; http://lattes.cnpq.br/4065178015615979; https://orcid.org/0000-0002-7357-3446; http://lattes.cnpq.br/0627546477822130; Souza, Jorge Estefano de Santana; http://lattes.cnpq.br/8058577659019910; Lima, Lucymara Fassarella Agnez; https://orcid.org/0000-0003-0642-3162; http://lattes.cnpq.br/1083882171718362; Guizelini, Dieval; Moreira, Fabiano CordeiroA metagenômica envolve o estudo da comunidade microbiana encontrada numa amostra extraída de um determinado ambiente. Este ambiente pode ser a parede de uma caverna, uma porção de água do oceano, o intestino humano, ou qualquer fonte contendo micro-organismos de interesse. Tais estudos revelam detalhes sobre a composição taxonômica e as funções exercidas por comunidades microbianas. Como uma análise metagenômica completa requer diferentes ferramentas para diferentes propósitos, a escolha e instalação destas ferramentas representa um desafio. Além disto, o conjunto de ferramentas escolhido afeta a precisão, formatação, e os identificadores funcionais informados nos resultados, impactando a interpretação dos resultados e as respostas biológicas obtidas. O presente trabalho tem como objetivo propor um fluxo de trabalho a ser usado em análises taxonômicas e funcionais de metagenomas. Para isto, foram pesquisadas ferramentas do estado da arte disponíveis na literatura, e conjuntos de dados simulados foram criados para realizar comparações. Como resultado, ferramentas adequadas para cada etapa de análise foram selecionadas, e um fluxo de trabalho sensível e flexível para análises metagenômicas foi projetado. MEDUSA, um fluxo de trabalho eficiente para execução de análises metagenômicas completas, realiza pré-processamento, montagem, alinhamento, classificação taxonômica, e anotação funcional de dados shotgun, permitindo o uso de dicionários criados pelos usuários para transferir anotações para qualquer identificador funcional. MEDUSA inclui diversas ferramentas, tais como o Fastp, Bowtie2, DIAMOND, Kaiju, MEGAHIT, e uma nova ferramenta implementada em Python para transferir anotações para resultados de alinhamento BLAST/DIAMOND. Estas ferramentas são instaladas via Conda, e o fluxo de trabalho é gerenciado pelo Snakemake, facilitando a instalação e execução. Comparado com o MEGAN 6 Community Edition, MEDUSA identifica corretamente mais espécies, especialmente as menos abundantes, e é mais adequado para análises funcionais usando identificadores do Gene Ontology.Dissertação Transcriptogramer: pacote em R para análise transcricional(2018-06-29) Morais, Diego Arthur de Azevedo; Dalmolin, Rodrigo Juliani Siqueira; ; ; Souza, Jorge Estefano Santana de; ; Castro, Mauro Antonio Alves;O transcriptograma, um método utilizado na análise de transcriptomas, utiliza dados de interação proteína-proteína para construir uma lista ordenada de genes. Nesta lista, genes são posicionados de forma que a probabilidade de interação entre seus produtos decaia exponencialmente com o aumento da distância entre suas posições. A lista ordenada de genes é então utilizada para calcular o valor de expressão médio de genes funcionalmente associados numa janela com raio configurável, permitindo a expressão diferencial de grupos gênicos não pré-definidos em estudos caso-controle. O objetivo deste estudo é a implementação de um pacote em R que use transcriptogramas e integre funcionalidades de pacotes já conhecidos pela comunidade científica, capaz de realizar: expressão diferencial, enriquecimento funcional, e visualização de rede. O pacote transcriptogramer foi implementado e encontra-se disponível no Bioconductor, um repositório para softwares open source desenvolvidos na linguagem R para utilização em bioinformática. Numa comparação entre o transcriptogramer e um pipeline combinando funcionalidades dos pacotes limma e topGO, observou-se que o transcriptogramer identificou aproximadamente 10 vezes mais termos do Gene Ontology significativamente enriquecidos, dentre os quais foram encontrados a maioria dos termos identificados pelo pipeline convencional.