A bioinformática agrega a eficiência computacional, algoritmos matemáticos e estatísticos com dados biológicos. Dessa forma é permitido aos cientistas a aplicação de diferentes ferramentas e tecnologias para facilitar e analisar o trabalho de pesquisa. Conheça abaixo a importância dessa ciência e suas aplicações.
O que é bioinformática?
A tecnologia está ganhando espaço permanente em nossas vidas. Afinal, tudo fica mais fácil de ser analisado, acessado e encontrado com o auxílio de máquinas programadas para facilitar o dia-a-dia.
A bioinformática é uma ciência nova e emergente. É uma área que utiliza soluções de tecnologia da informação para lidar com informações biológicas, abordando a coleta e armazenamento de dados biológicos, mineração de dados, buscas em bancos de dados, análises e interpretação, modelagem e design de produtos.
Como surgiu a interação entre bio e informática?
Nos últimos anos, os resultados de pesquisas em genômica, proteômica, transcriptoma, metabolômica e fenômica resultam em volume de dados biológicos muito grande. E estes dados, para se tornarem informações, precisam agora do auxílio de máquinas robustas de análise computacional.
Concomitante ao aumento do número de dados, há um crescimento pela demanda de ferramentas e métodos de gerenciamento, visualização, integração, análises e modelagem de dados biológicos. Com isso, a bioinformática é uma ciência em expansão pelo desenvolvimento crescente de ferramentas mais úteis e amigáveis.
Importância da Bioinformática
As análises de sequências genéticas e de DNA, relações estrutura/função de proteínas, organização do genoma, regulação da expressão gênica, interação de proteínas e mecanismos de funções fisiológicas, podem se beneficiar de uma abordagem bioinformática.
Dados de sequência de proteínas e ácidos nucléicos de muitas espécies diferentes e de amostras populacionais fornecem uma base para estudos que conduzem a novos entendimentos da evolução e à história natural da vida.
A missão da bioinformática
As principais tarefas da Bioinformática envolvem a análise de informações de sequências que envolvem a identificação de genes nas sequências de DNA de vários organismos. Também, a identificação de famílias de sequências relacionadas e o desenvolvimento de modelos, alinhando sequências e gerando árvores filogenéticas para examinar as relações evolutivas.
Encontrar todos os genes e proteínas de um genoma a partir de uma determinada sequência de aminoácidos e prever locais ativos nas estruturas de proteínas fica a cargo, também, da bioinformática.
De fato, as aplicações da bioinformática são muitas, o que representa a sua valiosidade.
Funções da bioinformática
De forma simples, a bioinformática tem por função:
- Desenvolvimento de novos algoritmos e estatísticas;
- Análise e interpretação de vários tipos de dados biológicos;
- Desenvolvimento e implementação de ferramentas que permitem acesso e gerenciamento eficientes de diferentes tipos de informações.
Essas funções da bioinformática, em suma, almejam a realização de trabalhos nas seguintes áreas.
- Análise de sequência que incluem alinhamento de sequência, pesquisa em banco de dados, descoberta de motivos e padrões, descoberta de genes e promotores, reconstrução de relações evolutivas e montagem e comparação de genoma.
- Análises estruturais que incluem análise, comparação, classificação e previsão de proteínas e estruturas de ácidos nucleicos.
- Análise funcional que inclui perfil de expressão gênica, previsão de interação proteína-proteína, previsão de localização subcelular, reconstrução e simulação de vias metabólicas.
Ferramentas da Bioinformática
Para alcançar estes objetivos, a bioinformática conta com algumas ferramentas. Saiba mais, a seguir.
a) Bases de dados biológicos
Bancos de dados biológicos são arquivos de dados consistentes armazenados de maneira uniforme e eficiente.
Esses bancos de dados contêm informações sobre amplo espectro de áreas de biologia molecular. O principal objetivo do desenvolvimento de um banco de dados é organizar os dados em um conjunto de registros estruturados para permitir a recuperação de informações.
Tipos de bancos de dados:
- Primários: contêm informações e anotações de sequências, estruturas e expressão de ácidos nucléicos e proteínas;
- Secundários ou derivados: contêm os resultados da análise dos recursos primários, incluindo informações sobre padrões ou motivos de sequência, variantes e mutações e relações evolutivas.
b) Softwares e ferramentas
A Bioinformática usa diferentes softwares que variam de ferramentas simples de linha de comando a programas gráficos mais complexos e serviços da Web independentes.
Uma das ferramentas mais conhecidas e utilizadas dentro da bioinformática é o BLAST – Basic Local Alignment Search Tool, amplamente utilizado para fazer o alinhamento de sequências.
Embora o BLAST seja a ferramenta padrão para identificar semelhanças de sequência em grandes conjuntos de dados, existem várias opções para montar conjuntos de dados de sequência. A escolha depende da disponibilidade do hardware, tamanho do conjunto de dados, formato dos dados, e estrutura genética do organismo.
Campos de Bioinformática
São várias as possibilidades de aplicação da bioinformática. Dentre elas:
- Medicina molecular
- Terapia de genes
- Desenvolvimento de drogas
- Estudos evolutivos e filogenéticos
- Biotecnologia
- Estudos sobre mudanças climáticas
- Fontes de energia alternativa
- Programas de melhoramento
- Análise forense
- Fitopatologia
- Melhoria da qualidade nutricional
- Ciências Veterinárias
Há algumas décadas atrás os avanços demoravam anos, e até mesmo, décadas para acontecer. Agora, com o auxílio da tecnologia, todos os campos acima listados se desenvolvem em passos largos, gerando possibilidades disruptivas em tempos surpreendentemente curtos.
Aplicações da Bioinformática na Agricultura
A bioinformática vem sendo cada vez mais aplicada em pesquisas agrícolas. Devido a ampla gama de dados inerentes as diferentes culturas, essa técnica permite uma análise mais robusta dos dados, facilitando o entendimento dos pesquisadores.
Ao associar os recursos genéticos vegetais com a bioinformática é possível obter ganhos nos mais diversos programas de melhoramento, obtendo cultivares mais resistentes a estresses bióticos e abióticos, melhorando a qualidade nutricional e gerando novas formas de energia renováveis.
Exemplos de uso da bioinformática:
a) Genética comparativa
A genética comparativa consiste em avaliar planta modelo e planta não modelo. As espécies podem revelar uma organização de seus genes, uma em relação à outra, que é usada para transferir informações dos sistemas de plantas modelo para outras culturas alimentares. Arabidopsis thaliana (planta modelo), Oryza sativa (arroz) e Glycine max (soja) são exemplos de genomas completos disponíveis.
b) Fontes de energias renováveis
Um dos melhores recursos para obtenção de energia é a biomassa vegetal. Como exemplos temos o milho, cana e outras espécies lignocelulósicas.
Por meio de ferramentas de bioinformática é possível identificar variações nas sequências, que, associadas a fenotipagem, possam identificar genótipos superiores para maximizar a produção de biomassa.
Outra espécie que apresenta significativa biomassa e teve o genoma completamente publicado é Eucalyptus grandis. Com o genoma disponível é possível, por meio de ferramentas de bioinformática, “encontrar” todos os genes relacionados à conversão de açúcares em biomassa.
Dessa forma, a interação das ômicas com a bioinformática aumentaria a capacidade de desenvolvimento de culturas para serem usadas como matéria-prima de biocombustível e, consequentemente, continuaria aumentando o uso de energia renovável.
c) Melhoramento de plantas
O objetivo da genômica vegetal é compreender a base genética e molecular de todos os processos biológicos nas plantas.
Esse entendimento é fundamental para permitir a exploração eficiente de plantas como recursos biológicos no desenvolvimento de novas cultivares com melhor qualidade e custos econômicos e ambientais reduzidos.
Os dados das ômicas são importantes para o aprimoramento das espécies cultivadas. A capacidade de examinar a expressão gênica nos permite entender como as plantas respondem e interagem com os estímulos internos e externos. Esses dados podem ser acessados por meio de ferramentas de bioinformática.
d) Melhoramento para qualidade nutricional
Um dos exemplos mais clássicos de alimentos biofortificados é o arroz dourado, o qual foi enriquecido com beta caroteno, que no organismo é facilmente convertido para vitamina A.
Esse resultado foi possível por terem conseguido transferir os genes Nppsy1, Eucrtl e Zmppsy1. A transgenia possibilitou a restauração da rota metabólica proporcionando acúmulo de beta caroteno no endosperma do grão. Para encontrar os genes responsáveis foi realizado um extenso trabalho de bioinformática para uma correta identificação e averiguação de padrões de expressão.
Além do arroz outras culturas melhoradas para qualidade nutricional por meio de engenharia genética foram: milho, trigo, tomate, mandioca, alface e cenoura.
e) Fitopatologia
A bioinformática tornou possível o mapeamento de todo o genoma de muitos organismos. Assim ajuda a entender a arquitetura genética de microrganismos e patógenos para verificar como esses afetam a planta hospedeira, usando a abordagem meta genômica e transcriptômica, para que possamos gerar culturas resistentes a patógenos e identificar os micróbios benéficos para o hospedeiro.
A bioinformática tem muitas aplicações práticas no gerenciamento atual de doenças de plantas no que diz respeito ao estudo das interações do hospedeiro-patógeno. A compreensão da genética da doença e o fator de patogenicidade de um patógeno, ajudam no projeto das melhores opções de manejo.
Fontes
Rao, V. S., Das, S.K.., Rao, V.J and Srinubabu, G. (2008). Recent developments in life sciences research: Role of Bioinformatics. African Journal of Biotechnology 7 (5): 495-503.
Vassilev. D., Leunissen, J.A., Atanassov, A., Nenov, A. and Dimov, G. (2005). Application of bioinformatics in plant breeding. Wageningen University, Netherland.
Kushwaha, U.K.S., Deo, I., Jaiswal, J.P., Prasad B. (2017). Role of bioinformatics in crop improvement. Global Journal of Science Frontier Research: Agriculture and Veterinary 17(1): 12-23.
