Bioinformática e suas aplicações

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Alex Camargoalexcamargoweb@gmail.com

INSTITUTO FEDERAL SUL-RIO-GRANDENSECAMPUS BAGÉ

SEMANA ACADÊMICA DOS CURSOS DE INFORMÁTICA

Bagé/2015

I - Apresentação

Formação acadêmica:

Bacharel em Sistemas de Informação (URCAMP, 2010)

TCC: Web sistema integrado a uma rede social para academias de ginástica

Orientador: Prof. Abner Guedes

Especialista em Sistemas Distribuídos com Ênfase em Banco de Dados (UNIPAMPA, 2013)

TCC: Interligando bases de dados do sistema Controle de Marcas e Sinais utilizando o MySQL Cluster

Orientadores: Prof. Érico Amaral e Prof. Rafael Bastos

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I - Apresentação

Formação acadêmica:

Mestrando em Engenharia de Computação (FURG, 2017)

Dissertação: Um estudo sobre ferramentas para a identificação e previsão de mutações em estruturas de proteínas

Orientador: Profa. Karina dos Santos Machado

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I - Apresentação

Experiência profissional:

Programador Web e DBA

Local: Prefeitura Municipal de Bagé

Setor: Núcleo de Tecnologia da Informação - NTI

Professor

Local: Capacitar Escola Técnica

Disciplinas: Banco de Dados e Análise de Sistemas

Professor

Local: Universidade Federal do Pampa - UNIPAMPA

Disciplinas: Algoritmos e Programação, Laboratório de Programação I e Laboratório de Programação II

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I - Apresentação

Experiência profissional:

Bolsista na modalidade mestrado

Local: Universidade Federal do Rio Grande – FURG

Projeto: Bioinformática Estrutural de Proteínas: modelos, algoritmos e aplicações biotecnológicas

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I - Apresentação

Experiência profissional:

Bolsista na modalidade mestrado

Local: Universidade Federal do Rio Grande – FURG

Projeto: Bioinformática Estrutural de Proteínas: modelos, algoritmos e aplicações biotecnológicas

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Figura. Biologia Computacional (51/2013) http://www.biocomputacional.dcc.ufmg.br

II. Pré-requisitos

Características esperadas (não obrigatórias):

Conhecimentos gerais em biologia;

Experiência em ambientes Linux (pode ajudar);

Interesse em aprender coisas novas.

"Aprender o que eu já sei não tem graça." - Prof. Gerson Leiria

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III. Objetivos

Objetivos desta palestra:

Compreender os desafios enfrentados pela Bioinformática;

Explorar programas utilizados em pesquisas biomédicas;

Motivar novos bioinformatas.

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"Two months in the lab can easily save an afternoon on the computer." - Dr. Alan Bleasby

IV. Sumário

1. O que é bioinformática? - 1.1. Introdução - 1.2. Origens - 1.3. Problemas alvo - 1.4. Tendências e desfios

2. Níveis de Informação Biológica - 2.1. Introdução - 2.2. Macromoléculas biológicas - 2.3. Níveis de organização - 2.4. Formas de visualização - 2.5. Exemplo prático: VMD

3. Alinhamentos e Modelos Tridimensionais - 3.1. Introdução

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IV. Sumário

- 3.2. Alinhando sequências - 3.3. Estrutura 3D de proteínas - 3.4. Predição da estrutura - 3.5. Exemplo prático: Modeller

4. Dinâmica Molecular - 4.1. Introdução - 4.2. Simulações por DM - 4.3. Limitações atuais da DM - 3.5. Exemplo prático: GROMACS

5. Mutações em proteínas - 5.1. Introdução - 5.2. Predição de estabilidade - 5.3. Exemplo prático: mCSM Bioinformática e suas aplicações Alex Camargo

1. O que é Bioinformática?

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1.1. Introdução

Computadores cada vez mais rápidos e mais baratos nos permitem abordar problemas, literalmente, inimagináveis há poucos anos.

Projetos genoma.

Estratégias de planejamento de fármacos.

Emprego de ferramentas computacionais.

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1.1. Introdução

Computadores cada vez mais rápidos e mais baratos nos permitem abordar problemas, literalmente, inimagináveis há poucos anos.

Projetos genoma.

Estratégias de planejamento de fármacos.

Emprego de ferramentas computacionais.

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Figura. IBM 7090 (NASA Ames Resarch Center, 1961)

1.2. Origens

Podemos traçar como momento chave o início da década de 1950, quando a revista Nature publicou o trabalho sobre a estrutura em hélice da molécula de DNA por Watson e Crick.

Bioinformática tradicional: problemas relacionados a sequências de nucleotídeos e aminoácidos.

Bioinformática estrutural: questões biológicas de um ponto de vista tridimensional.

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1.2. Origens

Podemos traçar como momento chave o início da década de 1950, quando a revista Nature publicou o trabalho sobre a estrutura em hélice da molécula de DNA por Watson e Crick.

Bioinformática tradicional: problemas relacionados a sequências de nucleotídeos e aminoácidos.

Bioinformática estrutural: questões biológicas de um ponto de vista tridimensional.

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Figura. Watson e Crick em frente a um modelo da hélice de DNA. Universidade de Cambridge, 1953.

1.3. Problemas alvo

Considerando o tipo de informação manipulada, os problemas e questões abordados pela bioinformática podem ser agrupados entre:

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1.3. Problemas alvo

Considerando o tipo de informação manipulada, os problemas e questões abordados pela bioinformática podem ser agrupados entre:

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Figura. As metodologias que lidam com estruturas tridimensionais estão em laranja, já as metodologias envolvidas sequências estão representadas em verde

1.4. Tendências e desfios

Como uma área em rápido desenvolvimento, a bioinformática exige de seu praticante uma constante atenção a novas abordagens, métodos, requerimentos e tendências.

Programas podem se tornar rapidamente ineficientes comparados a novas ferramentas.

Processamento em CPU e GPU.

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1.4. Tendências e desfios

Como uma área em rápido desenvolvimento, a bioinformática exige de seu praticante uma constante atenção a novas abordagens, métodos, requerimentos e tendências.

Programas podem se tornar rapidamente ineficientes comparados a novas ferramentas.

Processamento em CPU e GPU.

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Figura. Representação dos núcleos de processamento em CPUs e GPUs

1.4. Tendências e desfios

Como uma área em rápido desenvolvimento, a bioinformática exige de seu praticante uma constante atenção a novas abordagens, métodos, requerimentos e tendências.

Programas podem se tornar rapidamente ineficientes comparados a novas ferramentas.

Processamento em CPU e GPU.

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Figura. Comparação de tempo de execução entre CPU e GPU em software para dinâmica molecular

2. Níveis de Informação Biológica

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2.1. Introdução

Por mais que possam apresentar enormes diferenças, os seres vivos, desde bactérias, passando por plantas e fungos, são compostos aproximadamente pelos mesmos tipos de moléculas.

Dogma central: DNA, RNA e proteínas.

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2.1. Introdução

Por mais que possam apresentar enormes diferenças, os seres vivos, desde bactérias, passando por plantas e fungos, são compostos aproximadamente pelos mesmos tipos de moléculas.

Dogma central: DNA, RNA e proteínas.

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Figura. Representação do dogma central da biologia molecular

2.2. Macromoléculas biológicas

As biomoléculas descritas no dogma central da biologia molecular, proteínas, DNA e RNA, são o que chamamos de biopolímeros, isto é, polímeros produzidos pelos seres vivos.

Ácidos nucleicos: polímeros sintetizados a partir de unidades denominadas nucleotídeos. Adenina (A), guanina (G), citosina (C), uracila (U) ou timina (T)

Proteínas: polímeros sintetizados pelas células a partir de aminoácidos.

Carboidratos: ao contrário das proteínas, não estão codificados diretamente no genoma.

Membranas: diferentemente dos ácidos nucleicos, proteínas e carboidratos, membranas não se constituem em polímeros biológicos.

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2.2. Macromoléculas biológicas

As biomoléculas descritas no dogma central da biologia molecular, proteínas, DNA e RNA, são o que chamamos de biopolímeros, isto é, polímeros produzidos pelos seres vivos.

Ácidos nucleicos: polímeros sintetizados a partir de unidades denominadas nucleotídeos. Adenina (A), guanina (G), citosina (C), uracila (U) ou timina (T)

Proteínas: polímeros sintetizados pelas células a partir de aminoácidos.

Carboidratos: ao contrário das proteínas, não estão codificados diretamente no genoma.

Membranas: diferentemente dos ácidos nucleicos, proteínas e carboidratos, membranas não se constituem em polímeros

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Figura. Representação esquemática de um nucleotídeo e suas variações na base nitrogenada e no carboidrato

2.3. Níveis de organização

A classificação da estrutura de biomacromoléculas envolve, didaticamente, quatro diferentes níveis de complexidade.

Estrutura primária: padrão de letras que representa a composição do biopolímero. Para ácidos nucleicos consiste numa sequência de nucleotídeos.

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2.3. Níveis de organização

A classificação da estrutura de biomacromoléculas envolve, didaticamente, quatro diferentes níveis de complexidade.

Estrutura primária: padrão de letras que representa a composição do biopolímero. Para ácidos nucleicos consiste numa sequência de nucleotídeos.

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Figura. Representação de estruturas primárias

2.3. Níveis de organização

A classificação da estrutura de biomacromoléculas envolve, didaticamente, quatro diferentes níveis de complexidade.

Estrutura primária: padrão de letras que representa a composição do biopolímero. Para ácidos nucleicos consiste numa sequência de nucleotídeos.

Estrutura secundária: com base nas interações da estrutura primária surgem três grupos de elementos principais chamados alças, hélices e folhas beta.

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2.3. Níveis de organização

A classificação da estrutura de biomacromoléculas envolve, didaticamente, quatro diferentes níveis de complexidade.

Estrutura primária: padrão de letras que representa a composição do biopolímero. Para ácidos nucleicos consiste numa sequência de nucleotídeos.

Estrutura secundária: com base nas interações da estrutura primária surgem três grupos de elementos principais chamados alças, hélices e folhas beta.

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Figura. Representação de uma estrutura secundária

2.3. Níveis de organização

A classificação da estrutura de biomacromoléculas envolve, didaticamente, quatro diferentes níveis de complexidade.

Estrutura primária: padrão de letras que representa a composição do biopolímero. Para ácidos nucleicos consiste numa sequência de nucleotídeos.

Estrutura secundária: com base nas interações da estrutura primária surgem três grupos de elementos principais chamados alças, hélices e folhas beta.

Estrutura terciária: elementos de estrutura secundária organizados no espaço tridimensional.

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2.3. Níveis de organização

A classificação da estrutura de biomacromoléculas envolve, didaticamente, quatro diferentes níveis de complexidade.

Estrutura primária: padrão de letras que representa a composição do biopolímero. Para ácidos nucleicos consiste numa sequência de nucleotídeos.

Estrutura secundária: com base nas interações da estrutura primária surgem três grupos de elementos principais chamados alças, hélices e folhas beta.

Estrutura terciária: elementos de estrutura secundária organizados no espaço tridimensional.

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Figura. Representação de estruturas terciárias

2.3. Níveis de organização

A classificação da estrutura de biomacromoléculas envolve, didaticamente, quatro diferentes níveis de complexidade.

Estrutura primária: padrão de letras que representa a composição do biopolímero. Para ácidos nucleicos consiste numa sequência de nucleotídeos.

Estrutura secundária: com base nas interações da estrutura primária surgem três grupos de elementos principais chamados alças, hélices e folhas beta.

Estrutura terciária: elementos de estrutura secundária organizados no espaço tridimensional.

Estrutura quaternária: agregados macromoleculares, principalmente de proteínas.

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2.4. Formas de visualização

O desafio de representar graficamente proteínas vem acompanhando os pesquisadores desde o início dos estudos da estrutura destas moléculas.

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Figura. Primeiro programa de visualização da estrutura 3D de moléculas. Scientific American, 1966

2.4. Formas de visualização

O desafio de representar graficamente proteínas vem acompanhando os pesquisadores desde o início dos estudos da estrutura destas moléculas.

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Figura. Exemplo das formas de visualização mais comumente empregadas na descrição de biomoléculas, aplicadas a uma proteína

2.5. Exemplo prático: VMD

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Figura. VMD: tela inicial

2.5. Exemplo prático: VMD

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Figura. VMD: arquivo PDB da proteína 3THC

2.5. Exemplo prático: VMD

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Figura. VMD: proteína 3THC com destaque para um ponto de mutação Y64F

3. Alinhamentos e Modelos Tridimensionais

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3.1. Introdução

Alinhamentos são técnicas de comparação entre duas ou mais sequências biológicas buscando séries de caracteres individuais que se encontram na mesma ordem de representação.

Tarefa complexa e etapa decisiva.

Grande parte dos métodos de bioinformática fazem uso de sequências biológicas.

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3.1. Introdução

Alinhamentos são técnicas de comparação entre duas ou mais sequências biológicas buscando séries de caracteres individuais que se encontram na mesma ordem de representação.

Tarefa complexa e etapa decisiva.

Grande parte dos métodos de bioinformática que fazem uso de sequências biológicas.

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Figura. Exemplo de alinhamento de múltiplas estruturas proteicas oriundas de diferentes organismos

3.2. Alinhando sequências

O alinhamento de estruturas se refere à determinação de quais aminoácidos seriam equivalentes entre tais estruturas.

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3.2. Alinhando sequências

O alinhamento de estruturas se refere à determinação de quais aminoácidos seriam equivalentes entre tais estruturas.

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Figura. Aplicações dos métodos de alinhamento de sequências biológicas

3.3. Estrutura 3D de proteínas

A função de uma proteína está associada à sua estrutura 3D. As informações sobre a estrutura de uma proteína estão armazenadas em uma sequência codificada nos genes de um organismo.

Atracamento proteína-ligante.

Desenho racional de fármacos.

Desenho de novas proteínas com funções específicas.

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3.3. Estrutura 3D de proteínas

A função de uma proteína está associada à sua estrutura 3D. As informações sobre a estrutura de uma proteína estão armazenadas em uma sequência codificada nos genes de um organismo.

Atracamento proteína-ligante.

Desenho racional de fármacos.

Desenho de novas proteínas com funções específicas.

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Figura. Retinol Binding Protein com o retinol no sítio ativo, código PDB: 1RBP

3.4. Predição da estrutura

A predição de estruturas tridimensionais de proteínas se caracteriza por possuir aplicações práticas de grande impacto terapêutico e biotecnológico.

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3.4. Predição da estrutura

A predição de estruturas tridimensionais de proteínas se caracteriza por possuir aplicações práticas de grande impacto terapêutico e biotecnológico.

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Figura. Fluxograma para a predição da estrutura tridimensional de uma proteína

3.5. Exemplo prático: Modeller

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Figura. Modeller: Sequência primária da proteína GLB1 (PDB: 3THC)

3.5. Exemplo prático: Modeller

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Figura. Modeller: submissão ao BLAST

3.5. Exemplo prático: Modeller

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Figura. Modeller: Sequências com alinhamento significativo no BLAST

3.5. Exemplo prático: Modeller

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Figura. Modeller: download da estrutura 3WF2 pelo banco de dados PDB

3.5. Exemplo prático: Modeller

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Figura. Modeller: download da estrutura 3WF4 pelo banco de dados PDB

3.5. Exemplo prático: Modeller

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Figura. Modeller: download da estrutura 3THC pelo banco de dados PDB

3.5. Exemplo prático: Modeller

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Figura. Modeller: comparando estruturas moldes

3.5. Exemplo prático: Modeller

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Figura. Modeller: alinhamento de estruturas

3.5. Exemplo prático: Modeller

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Figura. Modeller: modelo 3D gerado in-silico. A alça para fora da proteína são provalmente aminoácidos que a ferramenta não conseguiu determinar na estrutura

4. Dinâmica Molecular

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4.1. Introdução

Dinâmica molecular (DM) é um procedimento de simulação que consiste na computação do movimento dos átomos em uma molécula de acordo com as leis de Newton.

Variação do comportamento molecular como função do tempo.

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Figura. Flexibilidade da enzima trombina evidenciada através de simulação por dinâmica molecular

4.2. Simulações por DM

Além da escolha do campo de força e do modelo de água, o preparo e a análise de uma simulação por DM deve considerar alguns aspectos metodológicos importantes:

Condições periódicas de contorno: quanto maior o número de moléculas incluídas em uma simulação, maior será o tempo necessário para realizar o cálculo;

Equilibração: se refere à estabilização de suas propriedades;

Amostragem: a amostragem de uma simulação deve ser longa o bastante para descrever os fenômenos de interesse.

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4.2. Simulações por DM

Além da escolha do campo de força e do modelo de água, o preparo e a análise de uma simulação por DM deve considerar alguns aspectos metodológicos importantes:

Condições periódicas de contorno: quanto maior o número de moléculas incluídas em uma simulação, maior será o tempo necessário para realizar o cálculo.

Equilibração: se refere à estabilização de suas propriedades;

Amostragem: a amostragem de uma simulação deve ser longa o bastante para descrever os fenômenos de interesse.

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Figura. Lisozima em uma caixa com água

4.3. Exemplo prático: GROMACS

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Figura. GROMACS: tela inicial

4.3. Exemplo prático: GROMACS

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Figura. GROMACS: execução da DM (PDB 1AKI)

4.3. Exemplo prático: GROMACS

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Animação. GROMACS: resultado da DM (PDB 1AKI)

5. Mutações em Proteínas

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5.1. Introdução

Estudos de mutações visam, principalmente, determinar experimentalmente as diferenças de energia livre (ΔΔG) entre a proteína do tipo selvagem e a mutada.

Mutações por efeito na estrutura.

Mutações por herança.

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5.2. Predição de estabilidade

As mutações desempenham um papel fundamental no organismo por apresentar vantagens ou desvantagens pelo fato de afetar a estabilidade da proteína.

Mutações maléficas x mutações benéficas.

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5.2. Predição de estabilidade

As mutações desempenham um papel fundamental no organismo por apresentar vantagens ou desvantagens pelo fato de afetar a estabilidade da proteína.

Mutações maléficas x mutações benéficas.

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Figura. Nomes dos 20 aminoácidos codificadores de proteínas

5.3. Exemplo prático: mCSM

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Figura. mCSM: importantes etapas da metodologia e como os principais componentes são calculados

5.3. Exemplo prático: mCSM

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Figura. mCSM: tela inicial de sumbissão

5.3. Exemplo prático: mCSM

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Figura. mCSM: resultados

V. Agradecimentos

CAPES (Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior).

Profa. Karina Machado (FURG)

Prof. Adriano Werhli (FURG)

Profa. Raquel Minardi (UFMG)

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VI. Contato

FURG - Campus Carreiros - Av. Itália, KM 8 - Rio Grande/RS

Centro de Ciências Computacionais - Laboratório LAMSA

Grupo de Pesquisa em Biologia Computacionalhttp://www.biologiacomputacional.c3.furg.br/

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VII. Referências

PIRES, Douglas EV; ASCHER, David B.; BLUNDELL, Tom L. mCSM: predicting the effects of mutations in proteins using graph-based signatures. Bioinformatics, v. 30, n. 3, p. 335-342, 2014.

VERLI, Hugo et al. Bioinformática da Biologia à flexibilidade molecular. Porto Alegre, Brasil, v. 1, 2014.

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VII. ReferênciasPIRES, Douglas EV; ASCHER, David B.; BLUNDELL, Tom L. mCSM: predicting the effects of mutations in proteins using graph-based signatures. Bioinformatics, v. 30, n. 3, p. 335-342, 2014.

VERLI, Hugo et al. Bioinformática da Biologia à flexibilidade molecular. Porto Alegre, Brasil, v. 1, 2014.

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Figura. Referência indicada

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OBRIGADO!

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Be ye therefore perfect, even as your Father which is in heaven is perfect. Matthew 5:48

Bagé/2015