Taís Herig Marcelo Carazzolle Ana Deckmann. Tópicos da Apresentação O quê, Quando, Pra quê, Por quê ? O experimento Análise dos Dados Projetos 1 - 2 -

Apresentação em tema: "Taís Herig Marcelo Carazzolle Ana Deckmann. Tópicos da Apresentação O quê, Quando, Pra quê, Por quê ? O experimento Análise dos Dados Projetos 1 - 2 -"— Transcrição da apresentação:

1 Taís Herig Marcelo Carazzolle Ana Deckmann

2 Tópicos da Apresentação O quê, Quando, Pra quê, Por quê ? O experimento Análise dos Dados Projetos 1 - 2 - 3 - 4 -

3 Tópicos da Apresentação O quê, Quando, Pra quê, Por quê ? O experimento Análise dos Dados Projetos 1 - 2 - 3 - 4 -

4 O quê, Quando, Pra quê, Por quê ? DNA-Microarray = Genechip Microarray ● ●  Técnica  Anos 90  Suporte sólido para fixação ordenada

5 O quê, Quando, Pra quê, Por quê ? Padrões de expressão gênica Identificação de função de genes Identificação de genes envolvidos com doenças ●●●●●●●● Interação entre genes Pra quê ?

6 O quê, Quando, Pra quê, Por quê ? Milhares de genes simultaneamente Espaço pequeno ●●●● Por quê ?

7 Tópicos da Apresentação O quê, Quando, Pra quê, Por quê ? O experimento Análise dos Dados Projetos 1 - 2 - 3 - 4 -

8 O experimento Parte 1 Parte 2 Parte 3 - Fixação de genes  Microarray - Hibridização - Scanner ● ● ●

9 O experimento Parte 1: Microarray Isolar genes de interesse Gerar inúmeras cópias Fixação no microarray ●●●●●●

10 O experimento Parte 2: Hibridização Células desejadas mRNA Formar cDNA marcado ●●●●●●●●●● Hibridização Limpeza

11 O experimento Parte 3: Scanner “Scannear” o microarray Obtenção de dados - Intensidades ●●●●

12 Tópicos da Apresentação O quê, Quando, Pra quê, Por quê ? O experimento Análise dos Dados Projetos 1 - 2 - 3 - 4 -

13 Análise dos Dados Como eram tratados os dados ? Agora ● - Manualmente  Muito tempo  Muito esforço  Pequenas mudanças  Muito trabalho ●

14 Análise dos Dados - Automatizar a análise dos dados Diferentes formatos ●●●●  GeneTAC (LGE)  ScanArray (Ludwig)  CodeLink  NimbleGen (Futuro) Objetivo do Programa

15 Variável de acordo com o formato Possibilita a criação de diferentes projetos ●●●●●●●●●●●● Características do Programa Estruturado por etapas Linguagens: cgi, R (análise estatística) Banco de dados: MySql Análise dos Dados - Português e Inglês

16 Banco de Dados Análise dos Dados -

17 Estrutura do Programa Submissão dos Arquivos da Lâmina Seleção de Dados Normalização Análises Estatísticas Definição de um Projeto Configuração da Lâmina LGE e Ludwig CodeLink Análise dos Dados -

18 Criar / Selecionar um projeto Definir o padrão ●●●● Estrutura do Programa: Definição do Projeto  Número de Placas funcionais Análise dos Dados -

19 Estrutura do Programa: Definição do Projeto Análise dos Dados -

20 LGE e Ludwig Adequar a configuração ●●●● Estrutura do Programa: Configuração da Lâmina 96 Placa Funcional Placa Array Microarray 1-12 A|HA|H 96 384 1 - 16 A|PA|P 1 - 4 A|HA|H Análise dos Dados - 32 grids

21 Estrutura do Programa: Configuração da Lâmina Análise dos Dados -

22 Submissão dos arquivos Definição dos grupos ●●●●●● Estrutura do Programa: Arquivos da Lâmina Definição dos canais Análise dos Dados -

23 Estrutura do Programa: Arquivos da Lâmina Análise dos Dados -

24 Exclusão de spots indesejados ● Estrutura do Programa: Seleção dos Dados  Diferentes formas de exibir os dados  Diferentes filtros  Imagens Análise dos Dados -

25 Estrutura do Programa: Seleção dos Dados Análise dos Dados -

26 Métodos diferentes ●●●●●● Estrutura do Programa: Normalização Opções Visualização Análise dos Dados -

27 Estrutura do Programa: Normalização Análise dos Dados -

28 ●●●● Estrutura do Programa: Análises estatísticas Análise dos Dados - Fold Change Pvalue

29 Estrutura do Programa: Análises estatísticas Análise dos Dados -

30 Gráficos: Lâmina Análise dos Dados - (Fonte: Leandra Scarpari) Grid

31 Gráficos: M vs A plot Análise dos Dados - M = log 2 (R/G) A = ½ log 2 (RG) (Fonte: Leandra Scarpari)

32 Gráficos: M vs A plot Análise dos Dados - (Fonte: Ana Deckmann)

33 Gráficos: Density Análise dos Dados - (Fonte: Leandra Scarpari)

34 Gráficos: Boxplot Análise dos Dados - Outliers: diferencialmente expressos (Fonte: Leandra Scarpari)

35 Gráficos: Plot lam1 vs lam2 Análise dos Dados - Comparação entre duas lâminas (Fonte: Leandra Scarpari)

36 Gráficos: VolcanoPlot Análise dos Dados - Fold Change: Escala de comparação entre as razões Pvalue: Reprodução dos dados (Quanto maior o módulo, mais diferencialmente expresso) (Quanto menor, mais estão se reproduzindo os dados) (Fonte: Leandra Scarpari, Ana Deckmann)

37 Gráficos: Clustering Análise dos Dados - Busca de padrões (Fonte: Ana Deckmann)

38 Tópicos da Apresentação O quê, Quando, Pra quê, Por quê ? O experimento Análise dos Dados Projetos 1 - 2 - 3 - 4 -

39 Projetos Implementação no LGE Publicação ●●●●●● Implementação para o NimbleGen

40 ... (um pouquinho sobre o NimbleGen)

41 NimbleGen ●●●●●● Microarray de alta densidade  Mais de 380.000 oligos / array  6 – 20 probes / gene Mais de 38.000 genes Tamanho do probe: 24 – 70 mer

42 NimbleGen MAS – Maskless photolithographic process

43 NimbleGen ● Procedimento  Seleção / Montagem do Array  Envio de cDNA / mRNA  Experimento (NimbleGen) RNA  $760 cDNA  $665 + $1900 (<10 Arrays)

44 NimbleGen ● Resultados  Dados brutos  Dados normalizados  Imagens do Array (Dados brutos) (Fonte: http://www.nimblegen.com)

45 Fim