Comparação de ferramentas in silico para avaliação de patogenicidade de variantes missense

A análise de variantes representa um processo crítico no diagnóstico molecular e os programas in silico são especialmente usados quando nenhuma informação de literatura está disponível. Diferentes programas avaliam os possíveis efeitos gerados pela mutação, considerando critérios como conservação de aminoácidos e nucleotídeos, local e importância estrutural da alteração e fatores bioquímicos. Entretanto, esses critérios recebem pesos diferentes em cada programa e isso pode impactar diferentes grupos de proteínas de forma desigual. Portanto, saber qual programa é melhor para um gene específico representa uma maneira de aumentar a confiança na avaliação dos preditores. Porém, a obtenção desta informação implica em extensa revisão da literatura para avaliação dos programas. O processamento de linguagem natural, uma técnica de mineração de texto, pode ser empregado como forma de automatizar a busca na literatura de informações sobre as variantes e assim poder comparar os preditores com uma base maior de informações. Portanto, o objetivo deste trabalho é desenvolver uma ferramenta para comparar preditores in silico de acordo com o tipo de proteína. Uma revisão dos preditores mais e menos citados na literatura questiona os critérios de escolha das ferramentas para avaliar variantes missense e discorre sobre as características dos principais preditores. Para estabelecer o workflow para a ferramenta proposta e obter dados de validação, foi realizada a comparação de 34 ferramentas in silico utilizando dados curados manualmente para o gene IDUA. O desempenho dos preditores foi avaliado em dois grupos de variantes, um criado a partir de critérios mais rigorosos (108 variantes) e o outro a partir de critérios menos rigorosos (160 variantes). Os mesmos três preditores (BayesDel, PONP2 e ClinPred) apresentaram melhores desempenhos nos dois grupos e foram usados para avaliar 462 variantes de significado incerto. Finalmente, o pipeline de análise utilizado nesta comparação está sendo integrado com um algoritmo de mineração de texto, ainda em desenvolvimento, que realiza a extração automatizada das variantes relatadas na literatura com a sua interpretação clínica. Espera-se que a automatização de todo o processo possa ser usada para a escolha dos melhores preditores para cada situação específica.Variant analysis represents a critical process in molecular diagnosis and in silico programs are traditionally used when no literature information is available. Different programs evaluate the possible effects generated by the variant, considering criteria such as conservation of amino acids and nucleotides, location and structural importance of the alteration, and biochemical factors. However, these criteria are given different weights in each program and this can have an uneven impact on different groups of proteins. Therefore, knowing which program is best for a specific gene is a way to increase confidence in predictor evaluation. However, obtaining this information implies an extensive literature review to evaluate the programs. Natural language processing, a text mining technique, can be used as a way to automate the literature search for information about variants and thus allow the comparison of predictors with a larger informational base. Therefore, the aim of this work is to develop a tool to compare in silico predictors according to the protein type. A review of predictors’ most and least cited in the literature question the criteria for choosing tools to assess missense variants and discuss the characteristics of the main predictors. To establish the workflow and obtain validation data for the proposed tool, 34 programs were compared in silico using manually cured data for the IDUA gene. The predictors' performance was evaluated in two groups of variants, one created stricter criteria (108 variants) and the other less stringent criteria (160 variants). The same three predictors (BayesDel, PONP2, and ClinPred) had the best performance in both groups and were used to evaluate 462 variants of uncertain significance. Finally, the analysis pipeline used in this comparison is being integrated with a text mining algorithm, still under development, which performs the automated extraction of the variants reported in the literature with its clinical interpretation. It is expected that the automation of the entire process can be used to choose the best predictors for each specific situation

Simulação de processos aplicada na avaliação de alternativas para purificação do biogás proveniente da biodigestão anaeróbica da vinhaça

O uso de bioenergia cresceu em ritmo acelerado nas últimas décadas em todo o mundo. Nessa direção, a produção e o uso de biogás têm aumentado significativamente. Nos países em desenvolvimento, o biogás é produzido principalmente em escala doméstica, ao contrário dos países desenvolvidos, onde a produção de biogás se concentra em plantas de maior escala. O Brasil segue a tendência mundial e nos últimos anos teve um crescimento significativo nas instalações de novas plantas devido a programas de incentivo como a Política Nacional de Resíduos Sólidos, que estabelece uma ordem de prioridade na gestão e gerenciamento desses resíduos. Deste modo, a vinhaça, que é o principal resíduo da produção de etanol - tendo nos dias atuais como principal destinação a fertirrigação no próprio solo canavial - se apresenta como alternativa promissora para geração de biogás. Para que seja possível o consumo ou revenda deste combustível dentro das especificações da ANP, é necessária uma série de etapas de purificação. O objetivo do presente trabalho é simular alternativas de processos para o tratamento de biogás proveniente da biodigestão anaeróbica da vinhaça e realizar estudos de análise econômica dos mesmos. No software Aspen Plus®, junto a informações disponíveis na literatura, foram projetados e simulados os equipamentos dos processos de biodigestão da vinhaça, tecnologias de remoção de água, remoção de H2S e remoção de CO2, já a NH3 foi considerada removida junto as etapas anteriores. Dentre estas alternativas processuais estão a condensação, separação por membranas, lavagem com água, PSA, adsorções com sílica gel, carvão ativado e óxidos metálicos, absorções com TEG, Fe-EDTA e DEA. Ficou evidenciado que o processo de produção do biometano utilizando o reator UASB com aetapa preliminar de remoção de água por condensação e as demais etapas não apresentou viabilidade econômica. Porém, com a troca do reator para uma lagoa anaeróbica, há uma melhora significatica em boa parte das rotas, e essa troca somada com a remoção da etapa preliminar de secagem foi possível obter viabilidade de 11 das 12 rotas estudadas. Identificou-se que também é possível reduzir o custo de um dos processos, absorção química com TEG, fazendo a troca do solvente utilizado por MEG, tornando, assim, todas as rotas viáveis. Após os estudos de caso, entendeu-se que o melhor cenário era constituído por lagoa anaeróbica para a biodigestão, absorção com sílica gel para o tratamento de remoção de água e absorção com Fe-EDTA para remoção de H2S e CO2. Essa rota possui um Payback no primeiro ano de operação, com Investimento de 3,6 milhões de dólares e Lucro Líquido Anual de 1,99 milhões de dólares

STORYTELLING NO ENSINO DE CINEMÁTICA: PROJETO DE INTERVENÇÃO NA EDUCAÇÃO DE JOVENS E ADULTOS

Assim como tem ocorrido em outras áreas do conhecimento, muitos professores de Física vêm, nos últimos anos, incorporando a sua rotina escolar novas metodologias de ensino-aprendizagem. Essa inserção surge com o propósito de facilitar o conhecimento e a assimilação de conceitos e princípios físicos. Neste sentido, este projeto de intervenção buscou aplicar a metodologia Storytelling no ensino de cinemática para os estudantes da Educação de Jovens e Adultos (EJA). O Storytelling é uma técnica de criar narrativas para transmitir ou ensinar uma mensagem ao público-alvo, utilizando elementos como personagem, ambiente, conflitos a fim de agregar no conhecimento despertando o pensamento crítico e interesse em determinado estudo. O objetivo deste trabalho é compartilhar uma experiência didática, apresentando o processo de produção e aplicação de intervenção inovadora ao ensino de Cinemática para alunos da EJA. Os resultados revelam a satisfação dos participantes com o formato geral da aula e a contribuição do conteúdo para reduzir as dificuldades de aprendizagem antes encontradas

Utilização de bancos de dados genômicos para investigação da frequência de doenças genéticas raras

As doenças lisossômicas são um grupo de doenças raras caracterizadas pelo acúmulo de substâncias no lisossomo. As doenças causadas pela acumulação de um ou mais tipos de glicosaminoglicanos são chamadas de mucopolissacaridoses (MPS). As MPS são multissistêmicas, crônicas e progressivas, com amplos espectros de manifestações clínicas, comprometendo desde funções somáticas até funções neurológicas. Não existe cura para as MPS, mas existem tratamentos que melhoram a qualidade de vida dos pacientes. Por serem raras, dados relativos à frequência são difíceis de obter, existindo dados de apenas alguns países e regiões. Os avanços nas tecnologias de sequenciamento possibilitaram a criação de bancos de dados populacionais. Esses bancos de dados oferecem informação valiosa sobre os padrões genéticos e podem ser usados para melhorar o entendimento da relação genótipo/fenótipo nas doenças. O grande número de dados gerados nesses sequenciamentos estimulou a criação de novas ferramentas que possibilitem a análise in silico dessas informações. No presente trabalho, as frequências das MPS foram calculadas a partir de dois bancos de dados populacionais disponíveis online: gnomAD e ExAC. Analisaram-se 16656 variantes, sendo 2005 de MPS I, 961 de MPS II, 2043 de MPS IIIA, 1048 de MPS IIIB, 1533 de MPS IIIC, 1141 de MPS IIID, 2988 de MPS IVA, 1629 de MPS IVB, 1159 de MPS VI, 1067 de MPS VII e 1082 de MPS IX. Essas variantes foram separadas por tipos, excluindo-se aquelas que foram encontradas em posições menos propensas a serem patológicas. Em seguida, todas as variantes presentes em homozigose foram retiradas, já que nenhum dos bancos de dados incluem amostras pacientes de MPS ou outras doenças pediátricas graves. As variantes que permaneceram foram separadas para análises. Variantes de ponto na região codificante (stop gain, stop loss, start loss) foram classificadas como patogênicas; as de alteração de sítio de splice foram analisadas pelo Human Splicing Finder; as de frameshift e as deleções e inserções in-frame foram analisadas pelo SIFT Indel; as missense foram analisadas com cinco preditores e o consenso de no mínimo três programas foi considerado. Com os resultados dessas análises, a frequência alélica das variantes consideradas patogênicas foi usada para calcular a frequência das doenças utilizando a equação de Hardy-Weinberg. As frequências encontradas foram, para MPS I, MPS IIIA, B, C e D, MPS IVA e B, MPS VI, ,MPS VII e MPS IX, respetivamente: 1:18.289,86; 1:58.974,05; 1:101.350,40; 1:68.947,25; 1:263.641,49; 1:53.397,01; 1:69.648,95; 1:117.071,68; 1:137.218.,05; 1:201.123,12. A frequência estimada para MPS II é incompatível com o observado na clínica. Porém, as frequências obtidas para as demais MPS seguiram o padrão esperado de apresentarem frequências maiores do que as apresentadas na literatura.Lysosome diseases are a group of rare diseases characterized by an accumulation of substances in the lysosome. Diseases caused by the accumulation of one or more types of glycosaminoglycans are called mucopolysaccharidoses (MPS). The MPS are multisystem, chronic and progressive, with broad spectra of clinical manifestations, compromising from somatic to neurological functions. There is no cure for MPS, but there are treatments that improve patients' quality of life. Because they are rare, it is difficult to obtain frequency data, with data from only a few countries and regions. Advances in sequencing technologies enabled the creation of population databases. These databases provide valuable information about genetic patterns and can be used to improve understanding of the genotype/phenotype relationship in diseases. A large number of data generated in these sequencing stimulated the creation of new tools that allow in silico analysis of this information. In the present work, the frequencies of MPS were calculated from two population databases available online: gnomAD and ExAC. 16656 variants were analyzed, 2005 of MPS I, 961 of MPS II, 2043 of MPS IIIA, 1048 of MPS IIIB, 1533 of MPS IIIC, 1141 of MPS IIID, 2988 of MPS IVA, 1629 of MPS IVB, 1159 of MPS VI, 1067 MPS VII and 1082 MPS IX. The variants found in these databases were separated by types, excluding those that were found in positions less likely to be pathological. After that, we removed all variants that were homozygous, on the basis that both databases did not include MPS patients in their databases. The variants that remained were separated for analysis. Variant point in the coding region (stop gain, stop loss, start loss) were classified as pathogenic; the splice site alterations were analyzed by the Human Splicing Finder; those of frameshift and in-frame deletions and insertions were analyzed by SIFT Indel; the missense were analyzed with five predictors and the consensus of at least three programs was considered. With the results of these analyzes, the allelic frequency of variants considered pathogenic was used to calculate the frequency of diseases using the Hardy-Weinberg equation. The frequencies found were, for MPS I, MPS IIIA, B, C and D, MPS IVA and B, MPS VI, MPS VII and MPS IX, respectively: 1: 18,289.86; 1: 58,974.05; 1: 101,350,40; 1: 68,947.25; 1: 263,641.49; 1: 53,397.01; 1: 69,648.95; 1: 117,071.68; 1: 137,218.05; 1: 201,123.12. The estimated frequency for MPS II is incompatible with that observed in the clinic. However, the frequencies obtained for the other MPS followed the expected pattern of presenting higher frequencies than those presented in the literature