Mini-curso: Bioinformática Estrutural de Proteínas
Prof.: Dr. Floriano Paes Silva Jr (Instituto Oswaldo Cruz - Brasil)

O objetivo maior da biologia molecular estrutural é racionalizar precisamente a função de sistemas biológicos a partir de informações estruturais de alta resolução. Em outras palavras, nosso objetivo é descobrir como a função de uma molécula biológica é determinada por sua estrutura. Proteínas se destacam pela versatilidade de funções biológicas que desempenham e pela diversidade de enovelamentos que podem apresentar. Contudo, a estrutura de uma proteína e, consequentemente, sua função é determinada unicamente pela seqüência linear de aminoácidos em sua estrutura primária. A bioinformática estrutural tem papel fundamental ao fazer a ponte entre a sequência e a função de uma proteína ao oferecer métodos computacionais para a predição da estrutura e simulação do comportamento dinâmico destas moléculas em solução. Estes estudos possuem aplicação em engenharia de proteínas, biotecnologia e desenho racional de fármacos e vacinas.

Programa

• Métodos experimentais de determinação da estrutura de proteínas
• Fundamentos de modelagem molecular de sistemas biológicos
• Métodos computacionais para a predição da estrutura de proteínas
• Estudos de interação proteína-ligante
• Predição da função de uma proteína a partir de sua estrutura
• Predição de complexos proteína-ligante: docking

Mini-curso: Métodos de alinhamento de sequências
Prof.: Dr. Marcos Catanho (Oswaldo Cruz Institute - Brasil)

A comparação entre sequências biológicas (ácidos nucléicos e proteínas) é uma das tarefas computacionais mais frequentes entre pesquisadores da área biológica. O processo fundamental neste tipo de análise consiste em alinhar (colocar lado a lado) duas ou mais sequências do mesmo tipo de forma a obter o máximo de identidade entre elas com o propósito de determinar o grau de similaridade entre as mesmas, permitindo que relações evolutivas, estruturais e funcionais existentes entre as sequências comparadas sejam reveladas e fornecendo evidências decisivas para a caracterização das propriedades biológicas de novas sequências com base no conhecimento acumulado sobre outras já estudadas, entre diversas outras aplicações. Neste curso abordaremos os métodos fundamentais de alinhamento de sequências, divididos em duas classes, alinhamentos globais e locais, examinando seus princípios, aplicações e também suas limitações mais importantes.

Programa

• Teoria
  • Comparação de sequências; Homologia, paralogia, analogia, Limitações importantes; Princípios básicos; Esquemas de pontuação e matrizes de substituição; Alinhamento global e local; Programação dinâmica; Métodos aproximados de alinhamento global e local; Formas de representação (matrizes de ponto, alinhamentos, logos); Alinhamentos múltiplos; Sequência consenso e perfis (PSSM e HMM); Heurísticas de alinhamento global e local (ClustalW e BLAST passo a passo).
• Prática
  • Comparação par a par de sequências; Busca por similaridade local em banco de dados; Inferência de homologia ; Alinhamentos múltiplos e perfis; Busca por similaridade local em banco de dados usando perfis.

Mini-curso: Probabilidade e Estatística em Bioinformática
Profs.: Drs. Fernando Álvarez, Gustavo Guerberoff (Universidad de la Republica - Uruguay)

Programa

• Introdução a Teoria da Probabilidade: espaço amostral, sucesso, medida da probabilidade. Probabilidade condicional. Teorema de Bayes. Variáveis aleatórias discretas. Distribuição binomial e de Poisson.
• Processos estocásticos. Cadeias de Markov em tempo discreto. Matriz de transição e estado inicial. Estado da cadeia em função do tempo. Estados estacionários. Cadeias ergódicas. Cadeias reversíveis.
• Aplicações das cadeias de Markov em Evolução Molecular e Bioinformática. Estimação de distâncias nucleotídicas. Matrizes PAM e outras matrizes de scoring. Estimação do estado estacionário na composição nucleotídica do DNA. Estudo de dependência de bases.
• Cadeias de Markov escondidas (HMM). Conceitos gerais, algoritmos básicos. Aplicações em bioinformática: busca de genes, predição da estrutura secundária de proteínas, alinhamento de sequencias.
• Métodos de estimação de parâmetros. Máxima Verosimilhança e Métodos Bayesianos. Exemplos.
• Reconstrução filogenética usando métodos de Máxima Verosimilhança e Métodos Bayesianos

Mini-curso: Métodos de genômica comparativa
Profs.: Dr. Marcelo M. Brigido e Dra. Maria Emilia M. T. Walter (Universidade de Brasília - Brasil)

O enorme volume de dados biológicos gerados por projetos genoma em todo o mundo, particularmente pelos atuais sequenciadores de alto desempenho, permite que sejam feitas inferências biológicas importantes usando métodos computacionais avançados que exploram massivamente esses dados. Neste mini-curso, vamos explorar inicialmente conceitos básicos de paralogia e ortologia, organização de genomas particularmente RNAs não-codificadores e seu impacto em genomica comparativa, e em seguida aspectos evolutivos como filogenia molecular e alinhamentos múltiplos.

Programa

• Aula 1
  • Teoria: Introdução a conceitos biologicos de paralogia e ortologia, organização de genomas (RNAs não-codificadores) e seu impacto na genomica comparativa; Métodos computacionais para identificar genes parálogos e genes ortólogos.
  • Prática: métodos computacionais: Inparanoid, OrthoMCL, identificação de RNAs não-codificadores - Infernal e Vienna.
• Aula 2
  • Teoria: Aspectos evolutivos: filogenia molecular e alinhamentos múltiplos; Métodos computacionais para alinhamentos múltiplos e filogenias.
  • Prática: métodos computacionais: MUSCLE, Clustall, Phylip, PAUP.