Global network of computational biology communities: ISCB's regional student groups breaking barriers [version 1; peer review: Not peer reviewed]

Regional Student Groups (RSGs) of the International Society for Computational Biology Student Council (ISCB-SC) have been instrumental to connect computational biologists globally and to create more awareness about bioinformatics education. This article highlights the initiatives carried out by the RSGs both nationally and internationally to strengthen the present and future of the bioinformatics community. Moreover, we discuss the future directions the organization will take and the challenges to advance further in the ISCB-SC main mission: “Nurture the new generation of computational biologists”.Fil: Shome, Sayane. University of Iowa; Estados UnidosFil: Parra, Rodrigo Gonzalo. European Molecular Biology Laboratory; Alemania. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Fatima, Nazeefa. Uppsala Universitet; SueciaFil: Monzon, Alexander Miguel. Università di Padova; ItaliaFil: Cuypers, Bart. Universiteit Antwerp; BélgicaFil: Moosa, Yumna. University of KwaZulu Natal; SudáfricaFil: Da Rocha Coimbra, Nilson. Universidade Federal de Minas Gerais; BrasilFil: Assis, Juliana. Universidade Federal de Minas Gerais; BrasilFil: Giner Delgado, Carla. Universitat Autònoma de Barcelona; EspañaFil: Dönertaş, Handan Melike. European Molecular Biology Laboratory. European Bioinformatics Institute; Reino UnidoFil: Cuesta Astroz, Yesid. Universidad de Antioquia; Colombia. Universidad Ces. Facultad de Medicina.; ColombiaFil: Saarunya, Geetha. University of South Carolina; Estados UnidosFil: Allali, Imane. Universite Mohammed V. Rabat; Otros paises de África. University of Cape Town; SudáfricaFil: Gupta, Shruti. Jawaharlal Nehru University; IndiaFil: Srivastava, Ambuj. Indian Institute of Technology Madras; IndiaFil: Kalsan, Manisha. Jawaharlal Nehru University; IndiaFil: Valdivia, Catalina. Universidad Andrés Bello; ChileFil: Olguín Orellana, Gabriel José. Universidad de Talca; ChileFil: Papadimitriou, Sofia. Vrije Unviversiteit Brussel; Bélgica. Université Libre de Bruxelles; BélgicaFil: Parisi, Daniele. Katholikie Universiteit Leuven; BélgicaFil: Kristensen, Nikolaj Pagh. Technical University of Denmark; DinamarcaFil: Rib, Leonor. Universidad de Copenhagen; DinamarcaFil: Guebila, Marouen Ben. University of Luxembourg; LuxemburgoFil: Bauer, Eugen. University of Luxembourg; LuxemburgoFil: Zaffaroni, Gaia. University of Luxembourg; LuxemburgoFil: Bekkar, Amel. Universite de Lausanne; SuizaFil: Ashano, Efejiro. APIN Public Health Initiatives; NigeriaFil: Paladin, Lisanna. Università di Padova; ItaliaFil: Necci, Marco. Università di Padova; ItaliaFil: Moreyra, Nicolás Nahuel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Ecología, Genética y Evolución de Buenos Aires. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Ecología, Genética y Evolución de Buenos Aires; Argentin

Metodologia computacional para estudo de genes com vizinhaça conectada : análise do cluster nif

Orientador : Prof. Dr. Roberto Tadeu RaittzCo-orientadora : Profª. Drª. Maria Berenice R. SteffensDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Educação Profissional e Tecnológica, Programa de Pós-Graduação em Bioinformática. Defesa: Curitiba, 17/07/2015Inclui referências : f. 65-72Resumo: A atividade da nitrogenase é vital para a manutenção da vida terrestre e fonte de conhecimento para diversos campos científicos. Mineração de dados é uma técnica que quando bem executada possuí poder natural poder de interpretação de resultados e aplicada aos estudos moleculares facilitam a identificação de padrões em arranjos genômicos, como os óperons. O presente trabalho apresenta uma metodologia para identificação de genes em vizinhança conectada, que possuem funções correlacionadas, através de um estudo de caso do cluster nif. Neste trabalho, foi criada uma matriz de ocorrência organismo-cluster e aplicado técnicas de mineração de dados não supervisionada, identificando padrões no comportamento funcional dos genes nif. Também apresentamos as ferramentas RAFTS3GROUPS, para agrupamento de sequencias ortólogas e GASUPERCORR, para visualização de coordenadas bi-dimensional de uma matriz multidimensional. Os agrupamentos criados neste trabalho, identificaram grupos de genes com comportamento funcional similar aos confirmados por análises in vitro e acrescentam insights úteis para re-utilização desse tipo de abordagem na caracterização de função de proteínas com base na correlação de genes. Para validação da metodologia, apresentamos um estudo de caso dos genes nifT e nifZ sugerindo a função desses genes com envolvimento em estágios iniciais à mobilização de Fe-S, necessários para a formação do FeMo-co. Também foi realizado um estudo de caso para três proteínas hipotéticas que apresentaram maior número de ocorrência e inferida sua função em atividade de ferredoxinas, envolvidas em estágios intermediários à incorporação do FeMo-co. As ferramentas desenvolvidas neste trabalho podem ser re-aplicadas em estudos análogos, para compreensão do comportamento de dados multidimensionais, quanto à organização da informação biológica. Palavras chave: mineração de dados; fixação biológica do nitrogênio; biologia de sistemas.Abstract: Nitrogenase activity is vitally important to maintenance life on earth and knowledge source for many scientific fields. Data mining is powerful technique for results interpretation and when applied through molecular studies provides genomics patterns identification, like operons function structures. This works describes a methodology to identification of function through neighborhood connected gene analysis using cluster as nif study of case. In this works, we built a organism-cluster occurrence matrix and applied unsupervised data mining techniques to identify functional patterns of nif genes. We present RAFTS3GROUPS, a clustering orthologous sequences tool and GASUPERCORR function, an bi-dimensional coordinates visualization from high dimensional matrix. Clustering results identify functional activity gene groups with similar in vitro analysis and provides insights to infeer protein function by correlated genes. Metodology validation was conducted from a genetic analysis study case among nifT and nifZ genes and we suggest function into preliminary stages of Fe-S captation to FeMo-co formation. Also, we analysed three hypotetical protein and suggested like ferredoxin activity putative involved on intermediated stages of FeMo-co incorporation. Tools developed in this works could be re-applied on highdimensional data matrix from other kind of studies, also to understand the genetic information of neighbourhood connected genes. Keywords: data mining, biological nitrogen fixation; system biolog

Global network of computational biology communities

Regional Student Groups (RSGs) of the International Society for Computational Biology Student Council (ISCB-SC) have been instrumental to connect computational biologists globally and to create more awareness about bioinformatics education. This article highlights the initiatives carried out by the RSGs both nationally and internationally to strengthen the present and future of the bioinformatics community. Moreover, we discuss the future directions the organization will take and the challenges to advance further in the ISCB-SC main mission: “Nurture the new generation of computational biologists”.PubMedScopu