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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/36550| Título: | Desenvolvimento de pipeline para análise de amplicons |
| Autor(es): | Bini, Aline Mara Rudsit |
| Orientador(es): | Kashiwabara, André Yoshiaki |
| Palavras-chave: | Bioinformática Soja Genética vegetal Bioinformatics Soybean Plant genetics |
| Data do documento: | 11-Mai-2021 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Cornelio Procopio |
| Citação: | BINI, Aline Mara Rudsit. Desenvolvimento de pipeline para análise de amplicons. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Cornélio Procópio, 2021. |
| Resumo: | A aplicação de ferramentas computacionais na área da biologia molecular teve seu início no século passado, entretanto foi no século 21 que sucedeu seu elevado impulsionamento. Isto se deve principalmente ao aumento de dados disponíveis para análise, provindos do Sequenciamento de Nova Geração (NGS), o qual tornou mais barato e eficiente o sequenciamento genômico. No ano de 2011, a capacidade global anual de sequenciamento chegou a 13 quadrilhões de bases nitrogenadas. Em meio a tantos dados gerados, torna-se necessário o desenvolvimento de aplicações tecnológicas para extrair informações úteis a serem aplicadas em pesquisas. Neste trabalho, foi desenvolvido um pipeline para análise de amplicons baseado em um projeto já existente. O código foi refatorado a fim de torná-lo escalonável e portátil, contribuindo assim para a comunidade de bioinformática. Para isto, foram utilizadas ferramentas modernas e bem conceituadas para manipulação do pipeline, conteinerização, versionamento e compartilhamento: Nextflow, Docker e GitHub. |
| Abstract: | The application of computational tools in the field of molecular biology began in the last century, however it was in the 21st century that its high momentum came about. This is mainly due to the increase in data available for analysis, coming from the New Generation Sequencing (NGS), which made genomic sequencing cheaper and more efficient. In 2011, the annual global sequencing capacity reached 13 quadrillion nitrogen bases. Amid so much data generated, it is necessary to develop technological applications to extract useful information to be applied in research. In this work, a pipeline was developed to analyze amplicons based on an existing project. The code was refactored in order to make it scalable and portable, thus contributing to the bioinformatics community. For this, modern and well-respected tools were used to manipulate the pipeline, containerization, versioning and sharing: Nextflow, Docker and GitHub. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/36550 |
| Aparece nas coleções: | CP - Engenharia da Computação |
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