Curso de Bioinformática Vegetal

Aula 1 • Dogma Central em Sistemas Vegetais

Traça a replicação do DNA, a transcrição e a tradução com características reguladoras específicas das plantas. Liga processos moleculares a tipos de dados bioinformáticos a jusante.

Aula 2 • Organização e Complexidade do Genoma Vegetal

Examina níveis de ploidia, elementos repetitivos e variação do tamanho do genoma entre espécies de plantas. Prepara os estudantes para os desafios na montagem e anotação do genoma vegetal.

Aula 3 • Organismos Modelo Vegetais Chave

Apresenta a Arabidopsis, o arroz, o milho e o tomate como sistemas de referência para estudos bioinformáticos. Destaca os recursos genómicos e as bases de dados comunitárias para cada espécie.

Aula 1 • Bases de Dados Biológicas e Obtenção de Dados

Analisa as principais bases de dados genómicas vegetais e métodos de acesso programático a dados. Os estudantes podem obter sequências, anotações e dados de expressão de forma eficiente.

Aula 2 • Linha de Comando Linux para Bioinformática

Ensina navegação de ficheiros, processamento de texto e criação de scripts em shell, essenciais para fluxos de trabalho bioinformáticos. Permite diretamente que os estudantes executem pipelines de genómica vegetal em servidores.

Aula 3 • Python e R para Dados Biológicos

Apresenta a programação em Python e a computação estatística em R para analisar e visualizar dados biológicos. Fornece as bases de programação utilizadas em todas as análises subsequentes.

Aula 1 • BLAST e Métodos de Pesquisa Heurística

Ensina variantes do BLAST, ajuste de parâmetros e interpretação de resultados para consultas de sequências vegetais. Permite a identificação rápida de homólogos em grandes bases de dados de genomas vegetais.

Aula 2 • Algoritmos de Alinhamento de Pares

Explica os algoritmos de Needleman-Wunsch e Smith-Waterman com matrizes de pontuação. Fornece a base algorítmica para todas as análises baseadas em alinhamento a jusante.

Aula 3 • Pesquisas Baseadas em Perfis e Domínios

Apresenta modelos ocultos de Markov e o Pfam para detetar domínios proteicos vegetais conservados. Aumenta a sensibilidade da pesquisa para além dos métodos de pares para sequências divergentes.

Aula 1 • Tecnologias de Sequenciação para Genomas Vegetais

Compara plataformas de sequenciação de leitura curta, leitura longa e Hi-C para projetos de genoma vegetal. Informa a seleção de tecnologia com base na complexidade do genoma e nos objetivos do projeto.

Aula 2 • Genómica Comparativa e Análise de Sintenia

Aplica MCScan e SynMap para detetar blocos sinténicos conservados entre genomas vegetais. Revela relações evolutivas e apoia estudos de famílias de genes.

Aula 3 • Anotação Genética Estrutural e Funcional

Ensina a predição ab initio, anotação baseada em evidências e atribuição funcional de genes vegetais. Produz modelos genéticos com significado biológico para análises a jusante.

Aula 4 • Identificação e Mascaramento de Repetições

Aborda a identificação de elementos transponíveis e o mascaramento de repetições, crítico para a anotação do genoma vegetal. Repetições não mascaradas causam falsas predições de genes e devem ser tratadas primeiro.

Aula 1 • Análise de Expressão Diferencial

Aplica DESeq2 e edgeR para identificar alterações de expressão estatisticamente significativas entre condições vegetais. Os resultados são normalizados, filtrados e visualizados para interpretação biológica.

Aula 2 • Mapeamento de Leituras e Quantificação

Utiliza STAR e HISAT2 para mapeamento consciente de splicing e featureCounts ou Salmon para quantificação. Gera matrizes de contagem que servem como entrada para a análise de expressão diferencial.

Aula 3 • Conceção Experimental de RNA-seq

Aborda estratégias de replicação biológica, seleção de tecidos e preparação de bibliotecas para RNA-seq vegetal. Uma conceção experimental sólida previne fatores de confundimento e maximiza o poder estatístico.

Aula 4 • Análise de Enriquecimento Funcional e Vias

Realiza enriquecimento de termos GO e análise de vias KEGG em conjuntos de genes vegetais expressos diferencialmente. Traduz resultados estatísticos em hipóteses biológicas mecanísticas.

Aula 1 • Mapeamento de Leitura Curta para Chamada de Variantes

Alinha leituras de resequenciação a genomas de referência vegetais usando BWA-MEM e marca duplicados. Produz ficheiros BAM prontos para análise como entrada para a deteção de variantes.

Aula 2 • Anotação de Variantes e Impacto Funcional

Anota variantes com SnpEff e VEP para prever consequências funcionais em genes vegetais. Liga variantes de sequência a potenciais efeitos fenotípicos e genes candidatos.

Aula 3 • Chamada de Variantes SNP e Indel

Aplica GATK HaplotypeCaller e FreeBayes para detetar SNPs e indels em genomas vegetais. A filtragem de variantes garante chamadas de alta confiança para análises populacionais a jusante.

Aula 4 • Estrutura e Diversidade Populacional

Utiliza PLINK, ADMIXTURE e PCA para caracterizar a estrutura genética em populações de plantas. Revela história de domesticação, grupos de melhoramento e variação adaptativa.

Aula 1 • Ligação de Fatores de Transcrição e Análise de Motivos

Identifica locais de ligação de fatores de transcrição usando dados de DAP-seq e descoberta de motivos de novo. Liga proteínas reguladoras aos seus genes alvo em redes genéticas vegetais.

Aula 2 • Acessibilidade da Cromatina e ATAC-seq

Processa dados de ATAC-seq para identificar regiões de cromatina aberta e elementos reguladores em genomas vegetais. Mapas de cromatina aberta revelam promotores e enhancers ativos que controlam a expressão génica vegetal.

Aula 3 • ChIP-seq para Modificações de Histonas

Analisa dados de ChIP-seq para mapear marcas de histonas associadas a estados de cromatina ativos e reprimidos em plantas. Os perfis de modificação de histonas contextualizam a regulação génica e a memória epigenética.

Aula 1 • Relógio Molecular e Datação de Divergência

Estima tempos de divergência usando calibrações fósseis e modelos de relógio molecular relaxado. O contexto temporal transforma filogenias em cronogramas evolutivos para linhagens vegetais.

Aula 2 • Seleção Positiva e Evolução Molecular

Deteta genes sob seleção positiva usando rácios dN/dS e modelos de ramo-sítio. Identifica genes vegetais que impulsionam a adaptação a stresses ambientais e bióticos.

Aula 3 • Identificação de Ortólogos e Análise de Famílias de Genes

Utiliza OrthoFinder para agrupar proteínas vegetais em ortogrupos e analisar a evolução de famílias de genes. As atribuições de ortogrupos sustentam todas as análises comparativas e filogenómicas.

Aula 4 • Reconstrução de Árvores Filogenéticas

Aplica métodos de máxima verosimilhança e bayesianos para reconstruir árvores de espécies e genes vegetais. Árvores precisas são essenciais para interpretar padrões evolutivos e origens de características.