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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/28314| Título: | Bioinformática aplicada na análise de dados de EST de fruto em café |
| Autor(es): | Arabori, Bruno Hideki |
| Orientador(es): | Paschoal, Alexandre Rossi |
| Palavras-chave: | Bioinformática Serviços da Web Café Bioinformatics Web services Coffee |
| Data do documento: | 2012 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Cornelio Procopio |
| Citação: | ARABORI, Bruno Hideki. Bioinformática aplicada na análise de dados EST de frutos em café. 2013. Trabalho de Conclusão de Curso (Tecnólogo em Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Cornélio Procópio, 2013. |
| Resumo: | O cafeeiro dispõe de uma base de dados de transcriptoma, cujo uso já trouxe alguns resultados promissores na caracterização de genes de interesse biotecnológico. Porém o potencial da análise a que esses dados submetidos ainda é incipiente. Em particular, para pesquisas moleculares ao longo do desenvolvimento de frutos e folhas, pouco foi explorado com direcionamento para aplicações biotecnológicas. O uso da bioinformática através do desenvolvimento de programas e bancos de dados pode ajudar nesta tarefa, tanto na análise dos dados disponíveis, quanto na geração de novos conhecimentos. A implementação de uma ferramenta pode inclusive, servir de base para a organização e comparação de dados em outras culturas que já dispõem de informações de seqüenciamento de DNA, como citros e cana-de-açúcar, e garantir a liderança brasileira em programas de melhoramento destas culturas. O presente projeto apresenta o resultado do desenvolvimento de um sistema de bioinformática tomando como ponto de partida os dados de ESTs em Coffea arábica (CA) e Coffea canephora (CC) disponíveis em bancos de dados públicos e, principalmente, de Mondego et al. (2011). O obketivo desse trabalho foi explorar esta análise de transcriptoma, tendo como foco os estágios de desenvolvimento de frutos em Coffea canephora. Com base nesses dados, foram implementados scripts em linguagem Java e banco de dados PostgreSQL, que possibilitam o uso do algoritmo BLAST para avaliação de genes em larga escala e realizam a filtragem destes dados, restando-se assim apenas sequências de interesse com expressão em uma determinada condição, que servirão de base para a identificação de genes com interesse biotecnológico. Como produto final foi desenvolvido um sistema web que possibilita que o usuário consulte toda essa análise feita e também possa alinhar suas sequências de interesse contra os dados de sequências de Coffea canephora, dados específicos de seus frutos (em cinco estágios de desenvolvimento 18, 22, 30, 42 e 46 semanas) e sequências de Coffea arabica. O sistema ainda permite aplicação de diversos filtros para diferentes análises de interesse do usuário e também download dos dados consultados. |
| Abstract: | The coffee tree has a large database of transcriptome, whose use has brought some promising results in the characterization of genes of biotechnological interest. But the potential of the analysis to that data submitted is still incipient. In particular, for molecular research during the development of fruits and leaves, little has been exploited for biotechnological applications targeting. The use of bioinformatics through the development of programs and databases can help in this task, not only to analyze the data available, but also in generating new knowledge. The implementation of a tool can even serve as a basis for the organization and comparison of data in other cultures that already have DNA sequencing information, such as citrus and sugar cane, and ensure Brazil's leadership in breeding programs of these cultures. This project presents the result of the development of a bioinformatics system taking as starting point the data of ESTs in Coffea Arabica (CA) and Coffea canephora (CC) available in public databases and especially of Mondego et al. (2011). Our role was to explore this transcriptome analysis, focusing on the stages of fruit development in Coffea canephora. Based on these data, scripts implemented in Java language and PostgreSQL database, enabling the use of the BLAST algorithm for evaluation of genes on a large scale and perform the filtering of these data, thus leaving only sequences with expression of interest in a particular condition, as a basis for identifying genes with biotechnological interest. Final product was developed as a web system that enables the user to see all this analysis and also align their sequences of interest against the sequence data of Coffea canephora, data specific to their fruits (in five developmental stages 18, 22, 30 , 42 and 46 weeks) and sequences Coffea arabica. The system also allows applying different filters for different analyzes intersse user and also download the queried data. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/28314 |
| Aparece nas coleções: | CP - Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas |
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