Trabalho da Biomind agora é capítulo de livro

From: Jamie Cuticchia
Date: Tue, Mar 10, 2009 at 9:30 AM
Subject: CAMDA 2006

We are pleased to announce that Method of Microarray Data Analysis VI has been published.  The citation to the book is:

McConnell, P, Lim, S., and A.J. Cuticchia,  Methods of Microarray Data Analysis VI.  (Scotts Valley, California:  CreateSpace Publishing, 2009).

Thank you for your participation in the conference and your submission
to this publication.

A.  Jamie Cuticchia, PhD
Duke University Medical Center

Parabéns Biominders :-)

O blog anda quieto, a gente sabe. É que estamos atolados de serviço.

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A proteína verde fluorescente

Essa semana houve as premiações do Nobel e também igNobel. ;-)

Desta vez, um dos grupos vencedores do Nobel foram os microscopistas: “pela descoberta e desenvolvimento da GFP ou (Green Fluorescent Protein)” (tradução minha).

A GFP é uma protéina encontrada em uma água-viva. Essa proteína, quando excitada com luz azul, a converte em luz verde e a emite.

A GFP vem sendo usada extensivamente para marcar proteínas que queremos observar dentro de células. Basta ligá-la à sua proteína de interesse e depois é só “iluminar” a célula para saber onde a proteína está.

Na foto, vemos algumas células cancerígenas (em azul) produzindo uma proteína em grande quantidade (verde).

Essa técnica é boa por três motivos: nào é preciso fixar a célula para fazer o experimento, não é preciso usar anticorpos para encontrar sua proteína de interesse e é possível verificar o comportamento em tempo real de proteínas (se antes eram feitas fotos, com a GFP são feitos *vídeos* do que se passa dentro da célula!).

Dizem até que existe a microscopia antes e depois da GFP. Leia mais sobre a história da GFP aqui!

Um fato curioso dessa história da descoberta da GFP é que o cientista que isolou o gene da GFP,  David Prasher, é atualmente um motorista de ônibus e não levou o prêmio!

Décadas atrás, David Prasher cedeu o gene para os atuais ganhadores do Nobel, entre eles, Roger Tsien. Naquele momento ele estava, segundo o próprio, com muito azar na vida científica, com diversos projetos rejeitados pelo NIH (Instituto Nacional de Saúde Americano). Passou então a vender carros e dirigir como motorista para sobreviver. :-(

Já o Tsien teve uma história bem mais “colorida”. Conseguiu modificar a GFP em diversas outras proteínas que emitem todo o espectro de cores e levou o Nobel por isso:

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Biocuradores – quem são esses caras?

Saiu na Nature de 4 de setembro de 2008 e na PLoS Computational Biology de 27 de agosto , alguns artigos e comentários sobre o papel dos biocuradores (“biocurators”) na ciência atual.

Mas por que surgiram, quem são e o que fazem esses biocuradores?

Pra começar, eles nasceram com essa grande avalanche de dados, muito falada atualmente, iniciada na última década e com o acesso rápido a todos esses dados por meios eletrônicos.

Um exemplo legal do artigo da Nature: mais de 18 milhões de artigos científicos estão indexados no PubMed, mais de de 260.000 espécies de organismos têm sequências de nucleotídeos depositadas em bases de dados online e foi anunciado recentemente que irão sequenciar 1.000 genomas humanos em três anos para o estudo de SNPs! É realmente um monte de informação pra analisar!

Biocuradores geralmente são biólogos que possuem uma mescla de habilidades que variam desde realizar pesquisas científicas anvançadas, passando por uso e administração de bancos de dados, conhecimento de múltiplos sistemas operacionais e linguagens de script.

Essas habilidades são necessárias exatamente para lidar com essa grande quantidade de dados. Biocuradores lidam com o “raw data”, extraem informações de publicações científicas, marcam, formatam e categorizam os dados e disponibilizam a informação online no final.

Na Plos são citados dois exemplos de biocuradores. Um atua no PDB curando e validando os modelos tri-dimensionais de proteínas lá depositados. Outro no IEDB, um banco de dados sobre imunologia, onde ele extrai informações sobre as sequências desse banco.

Aqui na Vetta, acho que posso dizer que eu o Lúcio e o Kenji compomos o time de biocuradores da Biomind (apesar de eu ser o único biólogo). ;-)

Nas atividades que participo, nós analisamos informações de sets de dados de microarrays, lidando e formatando tabelas com milhares de genes, muitas vezes tentando encontrar notações não redundantes para cada gene e colocando tudo em um formato adequado para rodar as análises de classificação por machine learning. Como diria o Lúcio, é preciso ‘crunchar’ os dados antes de analisar. ;-)

Depois é necessário verificar os resultados, checando as funções de diversos genes em diversas bases de dados, analisando a literatura científica e cruzando as informações pra ver se os resultados obtidos fazem algum sentido biológico.

Dá muito trabalho mas é bastante gratificante, principalmente quando dá certo! ;-)

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Bússolas ambulantes

Essa é tão engraçada que merece um post. Saiu na PNAS de 25 de Agosto: gado doméstico (as famosas vacas) e veados campeiros (roe deer) costumam alinhar seus eixos corporais de acordo com o campo magnético da Terra, na direção norte-sul, enquanto pastoreiam ou dormem !

Como isso foi descoberto? Imagens de satélite e também observações de campo. Foram ~8.500 vacas e ~3.000 veados campeiros. Engraçado que ninguém nunca havia reparado esse fenômeno antes.

E ainda não se sabe o porque desse comportamento. Algum resquício da evolução quando eles eram animais migratórios? Será que existe algum sensor em seus cérebros que detectam o campo magnético da Terra?

Agora, se alguém ficar totalmente perdido e sem orientação no campo, já sabe. Olhe uma vaca pastoreando. Sua cabeça provavelmente estará apontando para o norte. ;-)

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Systems biology – com ‘b’ minúsculo

Apesar da modelagem e simulações de sistemas ser uma prática bastante antiga, o grande aumento de dados e informações sobre sistemas biológicos, especialmente na última década, fez surgir um ‘ramo’ da bioinformática denominado Systems Biology.

Trabalhar com systems biology significa criar modelos e simulações que tentam descrever o funcionamento de moléculas, reações bioquímicas e até sistemas celulares inteiros!

Um dos grandes problemas atualmente na system biology é na modificação e reuso de modelos pré-existentes. Parece que os modelos já criados são muito específicos e de difícil entendimento para quem não participou na sua criação. Na tentativa de sanar tal problema, surgiu a SBML, ou Systems Biology Markup Language, que é um formato comum de troca de dados, que usa XML.

A little b, o assunto do post de hoje, é, diferentemente da SBML, uma linguagem de programação open source desenvolvida no intuito de se criar modelos matemáticos de fácil troca e reúso. Criado na Bauer Center for Genomics Research, little b foi desenvolvida em LISP. A escolha da linguagem foi explicada assim: LISP parece conseguir tratar de problemas de grande complexidade com mais facilidade que outras linguagens.

Mais especificamente, LISP parece abstrair a complexidade biologica mais facilmente em linhas de código de fácil entendimento – acho que os computeiros podem explicar melhor , tem algo a ver com o sistema de macros :-)

Para exemplificar melhor, vai abaixo um exemplo interessante de código little b, que pode ser acessado em um curso-rápido disponibilizado: a isomeração de Glucose 6P (G6P) em Frutose 6P (F6P), reação reversível e parte da via glicolítica, catalizada pela enzima Glucose 6P Isomerase (G6PI) – os bioquímicos vão adorar ;-)

G6P + G6PI <-> G6PI + F6P

Para saber mais sobre little b, acessem diretamente o paper publicado ou então a home page. E boa modelagem a todos!

PS: enquanto isso estou esperando uma resposta do Aneil Mallavarapu, um dos autores da linguagem, pra saber por que a linguagem se chama little b :-)

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Pra que se exercitar?! Tome as pílulas do Dr. Evans!

Antes eu havia falado da pílula contra o envelhecimento, agora a novidade pode ser o surgimento das pílulas do exercício! E elas têm coisas em comum.

O Dr. Ronald M. Evans, do Salk Institute em San Diego- EUA, foi o cientista que liderou um estudo usando duas drogas, a Aicar e a GW1516, em camundongos. O experimento consistia em administrá-las e depois medir a resistência física de camundongos em esteiras elétricas.

A Aicar se mostrou tão efetiva no aumento da resistência como são os exercícios físicos. Ela parece sinalizar ao organismo para que sejam mais produzidos músculos com fibras do tipo 2 (com mais mitocôndrias, boas para resistir à fadiga). Dessa forma os camundongos aumentaram sua resistência muscular sem fazer esforço. Surpreendente. :-D

Já a GW1516 também mostrou aumento na resistência física, porém os camundongos precisavam fazer um pouco de exercício para que houvesse um efeito similar ao da Aicar.

Ambas as drogas atuam ativando uma proteína, a PPAR-delta, que está relacionada na sinalização para a célula queimar gordura. O mais interessante é que o Resveratrol também participa na ativação da PPAR-delta. E também já foi provado que doses grandes de resveratrol aumentam bastante a resistência física de camundongos na esteira.

Bom, ainda existe muita pesquisa a ser feita e essas drogas ainda não foram testadas em seres humanos (apesar do resveratrol já ser vendido como suplemento alimentar em alguns países). Agora já podemos pensar duas vezes antes de usar a frase “no pain, no gain”. ;-)

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Na Biologia, a moda agora é criar um Wiki

Há um mês atrás eu postei sobre o WikiProteins, que é um Wiki biológico destinado à anotação de proteínas.

Mais recentemente, no início desse mês, a PloS Biology publicou um artigo sobre o Wiki Genes. O Wiki Genes é algo bastante parecido como o WikiProteins, mas voltado para prover informação sobre genes. E é voltado para ser implementado na própria WikiPedia!

A idéia dos caras foi a de colocar uma entrada na WikiPedia pra cada gene humano (e ainda pra alguns organismos modelo como o camundongo). A premissa foi a de que editores de Wikis preferem editar entradas já existentes do que criar novas. Dessa forma, a geração desses stubs (entradas no Wiki com pequenas coleções de informações) deverá alavancar a edição de genes humanos na WikiPedia.

O que eles fizeram foi parsear as entradas de todos os genes presentes no Entrez Gene e gerar cerca de 7500 stubs. Melhor do que as meras 650 entradas que existiam anteriormente. ;-) Aparentemente o resto das entradas ainda está sendo gerado – o Entrez Gene contém informação de 39950 genes humanos – não que esse seja o número total de genes humanos, mas essa é outra história. ;-)

O parser, que foi feito em Java, produz um stub diretamente em “wiki-text” e o código-fonte está disponível.

Também na PLoS saiu bem recentemente um outro artigo sobre um Wiki na área de biologia, dessa vez o Wiki Pathways. Os pathways, na biologia, são uma representação de uma miríade de interações, reações e regulações, seja entre genes, proteínas ou compostos biológicos. Por serem extremamente complexos e difíceis de curar e compilar, a estratégia foi também a de gerar um Wiki.

Aparentemente, com essa enxurrada de dados biológicos sendo gerados à todo vapor (vide as “ômicas” da vida – genômicas, proteômicas,metabolômicas, etc.), a corrente agora é para a integração desses dados, em ferramentas que permitem updates rápidos e fáceis.

E pelo visto, esses novos Wikis são o tipo de ferramenta que vêm a calhar nesse momento, pois tornam os dados acessíveis e editáveis aos curadores especialistas bem como para a comunidade em geral.

Vamos ver se a moda pega.

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A Nova Panacéia Universal: o “Dilúvio de Dados”

Recentemente, um artigo na Wired, escrito pelo seu próprio editor, o Chris Anderson, fez uma declaração bombástica: a de que o método científico está obsoleto porque os “algoritmos do Google” podem achar correlação de qualquer coisa com qualquer coisa. Ok, quem ler o artigo vai ver que eu estou supersimplificando e comprimindo tudo em uma frase, mas eu não diria que a versão descomprimida e complicada soa menos bombástica ou mais aceitável. Pelo contrário! :)

Nem bem uma semana passou após a emissão dessa opinião, uh, digamos, polêmica, e vários artigos pipocaram pela Internet dizendo basicamente duas coisas: que o método científico continua muito bem, obrigado, e que o autor provavelmente não tem uma noção conceitual muito clara do que é Ciência. Um exemplo particularmente bem-humorado desse contra-ataque é o artigo do Daily Galaxy. Não vou chover muito no molhado e só vou ressaltar um argumento bem interessante que vi por aí para desconstruir essa alegada “obsolescência do método científico”:

Primeiro, vamos desconsiderar as limitações do Google e outros search engines – sim, apesar de impressionantes, eles são ferramentas de domínio e capacidade limitados, feitas especificamente para produzir resultados de buscas de páginas Web (e outros tipos de documentos online) que satisfaçam a maioria das pessoas. Mas vamos supor que em um futuro não muito distante o Google se torne (como quer o editor da Wired) uma espécie de oráculo que saiba tudo de qualquer coisa e que em teoria substitui a Ciência. Vamos supor que alguém pergunte ao oráculo algo como “quero a cura da gripe” e o Google magicamente, usando só correlação de dados, mostre a fórmula da tal droga que cura gripe. Agora, uma pergunta para o leitor: você tomaria essa droga sabendo que ela é apenas o que algoritmos estatísticos “acham” que deve ser uma solução, sendo que ela nunca foi testada sequer em cobaias? Se a sua resposta é “não”, é um sinal de que você considera o método científico, e toda a parte de validação experimental, necessários sim.

Acho que o artigo irrealisticamente entusiástico da Wired é só um indício de uma manifestação recente do que chamo de “Sindrome da Panacéia Universal”. É uma síndrome recorrente, com inúmeras encarnações ao longo da história da Ciência e da Tecnologia, que basicamente são produzidas toda vez que algum recurso inovador e revolucionário se populariza. Essa síndrome aliás pode se materializar em vários níveis e em vários contextos, muitas vezes bem específicos. Por exemplo, no contexto da pesquisa de IA do início dos Anos 90 aqui no Brasil, redes neurais estavam muito na moda e havia um “hype” de que elas poderiam solucionar todos os problemas da aprendizagem de máquina. Também ao longo dos 90, nos campos de engenharia de software e linguagens de programação, havia um hype em torno da Orientação por Objetos, que também era “vendida” por muitos como a solução para todos os problemas do desenvolvimento, engenharia e arquitetura de software. E assim cada época vai adorando suas “balas de prata” até que as pessoas caem na real. (Ou então surja uma nova moda de bala de prata para substituir a anterior. :)

O hype de panacéia universal que a Wired caiu vítima, porém, além de mais recente é de um nível mais abrangente. Eu o chamo de a Panacéia do Dilúvio de Dados. Porque hoje em dia a capacidade de armazenamento de dados sobe às alturas, armazena-se dados sobre qualquer coisa, os dados são acessíveis de qualquer lugar e, o que talvez seja o ponto crucial, pode-se fazer buscas nesses dados, começa-se a criar no imaginário popular (ou quem sabe seja só no, como diria o Kenji, “imaginário computeiro” :) a noção de que a resposta para todas as perguntas e a solução para todos os problemas está nessa massa gigantesca de dados online, é só saber minerá-los direito; ela teria se tornado o próprio Logos, o Conhecimento Definitivo.

O meu reality check para isso é primeiro reconhecer que massas gigantescas de dados são sim coisas fascinantes e muito úteis – sei muito bem disso, uma boa parte do meu trabalho nos projetos do Vetta Labs com a Biomind envolve a análise de bases de dados biológicas com nossas ferramentas de aprendizagem de máquina. Mas, uma vez feito esse reconhecimento, também tenho de reconhecer que, em última instância, os resultados da nossa mastigação de dados servem é para sugerir ao biólogo o que eles devem investigar (e às vezes como a investigação deve ser feita) com seus experimentos; não serve de forma alguma para eliminar esses experimentos, mas antes para guiá-los, dar prioridades e mesmo levar à geração de novas hipóteses. De fato, esses métodos de mineração de dados não vieram para depor o Método Científico, mas antes para ajudar a Ciência, como uma nova (e extremamente poderosa) ferramenta analítica. E sinto que essa conclusão que tirei da minha experiência profissional e acadêmica com Bioinformática é generalizável sem problemas para todas áreas da ciência e da tecnologia. Assim, parece que as notícias do assassinato do Método Científico pela Panacéia do Dilúvio de Dados foram grandemente exageradas…

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Se o preço da goiaba subir, a bolsa vai…

Esse é um post sobre um interessante artigo que saiu na Science mês passado.

O jogo do ultimato, foi criado por estudiosos de economia e de teoria dos jogos. Nesse jogo, uma banca oferece uma quantia fixa de dinheiro a dois jogadores. O primeiro jogador recebe todo o dinheiro e faz uma proposta de divisão do dinheiro para o segundo jogador, oferecendo uma parcela do dinheiro. O segundo jogador tem a chance de avaliar a proposta. Se achá-la boa pode aceitá-la e o dinheiro é dividido como proposto pelo primeiro jogador. Mas se o segundo jogador achar a proposta muito baixa, pode recusá-la. Se isso ocorrer, então nenhum dos dois leva nada.

A ação mais racional nesse jogo seria a de aceitar sempre a proposta do primeiro jogador, não importando qual ela fosse. Porém, na prática, seres humanos tendem a querer punir os jogadores que oferecem propostas injustas, rejeitando-as.

A serotonina (5H-T) é um neurotransmissor conhecido por regular o humor. Ela é alvo de vários anti-depressivos que ajem inibindo sua recaptação nas sinapses (o PROZAC é um deles). O efeito dessas drogas é o de manter a serotonina ligada por mais tempo em seus receptores, compensando uma teórica diminuição de seus níveis no cérebro (principalmente em casos de depressão).

Um dos precursores da serotonina no organismo é o aminoácido triptofano. Se houver uma falta aguda de triptofano no organismo, então a via metabolica de produção de serotonina é desligada.

O artigo que citei no ínicio do post, trata de um estudo onde pessoas passaram por uma depleção aguda de triptofano em suas dietas e então foram submetidas ao jogo do Ultimato. Os resultados foram comparados com o de pessoas com dietas com níveis normais de triptofano E o resultado foi então meio surpreendente: essas pessoas passaram a rejeitar com maior frequência propostas menos justas do que pessoas com dietas normais. Estariam então o humor e o senso de fair-play ligados? ;-)

Mas o que eu mais gostei foi como uma manipulação da bioquímica do cérebro humano pôde alterar o comportamento e influenciar diretamente na tomada de decisões de pessoas.

E o que o título do post a ver com tudo isso? Bom, na verdade o título é uma situação hipotética (e meio exagerada) que eu imaginei: é sabido que a goiaba é uma fruta que possui níveis altos de triptofano. Imaginem agora se o preço da goiaba sobe muito e pessoas que compram e vendem ações na bolsa de valores param de comer goiaba. A bolsa vai cair? Subir? A resposta eu deixo para os especuladores :-)

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Sobre congressos, uvas e resveratrol (de novo!)

Estou de volta da XXXVII Reunião Anual da Sociedade Brasileira de Bioquímica e Biologia Molecular (SBBq) que aconteceu em Águas de Lindóia – SP semana passada.

Desde que eu me enveredei por essa área científica, há uns 10 anos atrás, tenho ido frequentemente a congressos (mais ou menos um por ano em média). Muitos acham um saco, mas eu acho bom por quatro motivos:

  • Conhecer pessoas – que trabalham com a mesma coisa que você e que fazem coisas completamente diferentes que você.
  • Atualização.
  • Quebra de rotina – que pode ser massacrante ;-)
  • Conhecer novos lugares – é bom viajar, principalmente quando recebemos auxílio financeiro pra isso! :-)

A SBBq tem uma seção só de bioinformática e daí dá pra tentar ver mais ou menos pra onde a área está se enveredando. Grosso modo, deu pra perceber, mesmo com o viés por ser um congresso de bioquímica, que as coisas estão migrando para a área de proteômica – eu vi diversos posters com modelagens 3D de proteínas e proteômica de um modo geral e nenhum sequer sobre microarrays, por exemplo.

Nesse congresso aproveitei para conversar com uma especialista em uvas. A garota se chama Caroline e é lá do Sul, mais especificamente do Instituto de Biotecnologia de Caxias do Sul – RS. O pôster dela me chamou atenção por se tratar de composição do extrato de uvas e eu queria saber a opinião dela sobre o resveratrol. Durante a conversa, deu pra perceber que ela estava bem por dentro do assunto (e depois deu pra saber por que: a moça tem diversos papers sobre estudos de compostos de uvas ).

Daí eu aproveitei pra perguntar se ela tomaria resveratrol em doses orais. A resposta foi bem incisiva: Não. Primeiro porque não existe nada realmente provado que o resveratrol combate o envelhecimento (apesar de proteger os camundongos contra doenças relacionadas a dietas hipercalóricas). E segundo porque as concentrações de resveratrol no vinho e suco de uva são muito menores do que doses orais de resveratrol puro – inclusive, algumas substâncias ditas antioxidantes em doses baixas, se tornam oxidantes em doses maiores, como é o caso da vitamina C.

Então, para os menos radicais, acho que o negócio é ficar só no suco de uva e vinho mesmo ;-)

Depois comento sobre o outro poster que eu vi que enfatiza os malefícios dos produtos da queima do diesel para células do sistema imune – seria uma propaganda para o biodiesel?

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