Sobre

Conheça a trajetória da nossa empresa:

A Databiomics surgiu da necessidade de oferecer serviços de análises de dados de ômicas com mais alto padrão de qualidade e rigor científico.

Atualmente, os dados biológicos (genoma, transcriptomas, metagenômicas, metabarcoding) disponíveis em bancos de dados públicos (NCBI, EMBL e outros) oriundos dos sequenciamento de DN/RNA de nova geração estão na escala de mais de 100 milhões de terabytes de dados.

Através da bioinformática, estes dados podem ser minerados para extração de informações com potencial de aplicação nas indústrias de biotecnologia vegetal/animal, áreas de saúde humana e animal.
Com a diminuição dos custos de sequenciamento de DNA, a tendência é que os dados gerados e depositados nos bancos de dados públicos continuem aumentando de maneira exponencial.

Visando atender a necessidade por exploração dos dados biológicos e suas potenciais aplicações, nós surgimos para oferecer serviços personalizados de análises de dados para empresas de biotecnologia, indústrias farmacêuticas, institutos de pesquisas, universidades e estudantes de pós-graduação.

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Serviços

Nossa empresa oferece os seguintes serviços:

A montagem de genomas consistem numa sequência de etapas após o sequenciamento da amostra de interesse. O Genoma completo é utilizado para predição das estruturas de leitura aberta (ORFs). Estas são definidas como extensões da sequência de DNA entre os códons de início e de parada do início da transcrição de um gene. As ORFs irão codificar um RNA mensageiro que pode depois ser traduzido em uma proteína. As etapas de montagem, predição dos genes, das ORFs e das proteínas preditas são realizadas por diversos algoritmos de Bioinformática. Posteriormente os genes, mRNA e proteínas passam pela etapa de anotação funcional que consiste na atribuição de uma função biológica ou bioquímica, mapeamento dos processos biológicos, anotação das vias metabólicas ou identificação de classes de proteínas de interesse. Além disto, a montagem de um genoma possibilita a classificação de um organismo ao nível de espécie e comparação deste genoma com outros possibilitando análises comparativas e identificação de variantes genéticas do genoma de uma espécie.
A grande vantagem da técnica de metagenômica em relação a genômica é sua independência do cultivo dos microorganismos (bactérias, Arqueas, vírus e Eucariotos) de interesse para obtenção dos genomas. Para esta abordagem, é realizada a extração do DNA total do ambiente ou amostra, passando diretamente para etapa de sequenciamento de DNA e posteriormente para as análises por bioinformática. A metagenômica está sendo aplicada em várias áreas da biotecnologia. Dentre suas aplicações, destacam-se os estudos da biodiversidade de microrganismos presentes no ambiente ou amostras de solo, água do mar raso e profundo, rios, lagoas. Já na área de saúde humana e animal, esta abordagem pode ser aplicada no diagnóstico de microrganismos presentes no sangue e/ou fezes, doenças humanas como câncer, diabetes, doenças metabólicas. E ainda, estudos na área de nutrigenômica vem demonstrando novas aplicações da metagenômica com o intuito de compreender o papel da microbiota intestinal no metabolismo humano.
Após a extração de RNA total e sequenciamento genético é possível realizar a montagem dos transcritos e sua anotação funcional. Com os transcritos montados, é possível realizar a predição das ORFs que codificam proteínas. A grande vantagem da transcriptoma ou metatranscriptoma é a possibilidade de identificar os genes diferencialmente expressos que desempenham papel biológico em determinada condição (fisiológica, ambiental, industrial) de interesse, assim como comparar a expressão dos genes em diferentes tipos de amostras. Os procedimentos de bioinformática para predição das ORFs e classificação dos microrganismos em metatranscriptômica se assemelham muito aos passos das análises de metagenomas.
As análises de metabarcoding é utilizada para identificação e quantificação de Bactérias ou Eucariotos em uma amostra de origem ambiental (solo, mar, rios, lagoas), industrial (agroindústria, alimentícia) ou de saúde humana e de animais domésticos. Para identificação de bactérias e/ou arqueas o marcador genético para identificação mais utilizado é o gene 16S rRNA, já para eucariotos é a região hipervariável do gene 18S ou região ITS (espaçador interno transcrito). O gene 16S tem cerca de 1600 pares de bases de comprimento e inclui nove regiões hipervariáveis (V1-V9). Na análise de metabarcoding a identificação de bactérias geralmente é baseada na descrição de uma ou duas (V4 ou V3-V4) regiões hipervariáveis do gene 16S. A técnica tornou-se interessante devido a seu baixo custo e sua rápida capacidade de identificação taxonômica para estudos em larga escala. A diferença principal entre as técnicas de metabarcoding e metagenômica é o nível de detalhamento que os microorganismos podem ser classificados e a exatidão da inferência funcional. Para um estudo inicial, recomendamos a análise de metabarcoding.
A técnica de microarranjos possibilita a análise simultânea da expressão de milhares de genes de uma espécie e as análises de expressão gênica em animais com mutações pontuais ou que apresentam a deleção de um gene inteiro. Resumidamente, a técnica se baseia no processo de hibridização de sequências de DNA/RNA. Os dados obtidos pelo processo de hibridização são transformados em valores numéricos, os quais são normalizados (remoção dos ruídos de origem não biológica) por métodos de bioinformática e análises estatísticas, permitindo que os genes diferencialmente expressos entre condições experimentais sejam identificados. Esta é uma técnica ainda muito utilizada, principalmente em organismos modelos de estudos animais (Homem, Rato, camundongos, peixes e outros) e vegetais (Arabidopsis thaliana, Zea mays, Oriza sativa e outros). Embora a técnica vem sendo substituída pelas análises de transcriptomas de nova geração (RNASeq), as análises de microarranjos continuam sendo interessante para a prospecção de genes, assim como estudos comparativos de genomas e genes com aplicações farmacológicas.
A técnica de proteômica possibilita a identificação de um conjunto de proteínas que são expressas em determinado tecido, célula, ou organismos (eucariotos e/ou procariotos) em determinada condição fisiológica, patológica. As proteínas expressas são extraídas e separadas (2D-PAGE, cromatografia) em laboratórios por métodos bioquímicos e posteriormente sequenciadas por aparelho de espectrômetro de massas ou sequenciamento da extremidade N-terminal. A espectrometria resulta em um espectro de comprimento de ondas que é convertido em peptídeos, e estes são anotados funcionalmente por bioinformática.
Quando não é possível obter a estrutura tridimensional da proteína de interesse por técnicas experimentais, as abordagens de bioinformática estrutural pode auxiliar neste processo. A modelagem comparativa é uma das técnicas computacionais mais utilizadas para a predição da estrutura terciária de proteínas. Essa técnica parte da premissa que sequências de aminoácidos com 30% ou mais de identidade apresentam seu enovelamento conservado. A rápida obtenção da estrutura tridimensional de proteínas pode auxiliar na melhor descrição dos efeitos de mutações pontuais, assim como servir como um ponto de partida para estudos de identificação de sítios ativos. Além da descrição da estrutura tridimensional de uma proteína de interesse, é preciso lembrar que essas macromoléculas biológicas não são estáticas em solução, assim é extremamente importante considerar a flexibilidade estrutural. A avaliação das mudanças conformacionais de uma proteína, assim como estudos sobre as interações de pequenas moléculas nos sítios ativos podem ser realizados por Dinâmica Molecular. Esta técnica permite analisar o comportamento da estrutura de uma proteína de interesse em água. As análises estruturais por bioinformática podem ser uma excelente ferramenta para complementar os dados genômicos.
Para o desenvolvimento de novos produtos a avaliação da toxicidade é uma etapa extremamente importante, porém muitas vezes de alto custo. O advento de técnicas computacionais possibilitou que parte dessas análises pudessem ser realizadas in silico como, por exemplo, mutagenicidade, carcinogenicidade, hepatotoxicidade, predição das propriedades ADME, entre outras.
As etapas iniciais de prospecção de novas moléculas pode ser automatizada via processos computacionais, utilizando as abordagens baseadas na estrutura de proteínas e/ou na estrutura de moléculas já conhecidas. A prospecção in silico é amplamente utilizada em estudos para a identificação de pequenas moléculas para uso em estética, saúde e agricultura. Nesse sentido, a técnica docking molecular é extremamente útil para predizer o modo de ligação e a afinidade de pequenas moléculas no sítio ativo de proteínas de interesse. Esta abordagem pode ser realizada a partir das características do sítio ativo (structure-based) ou por características fisico-químicas de pequenas moléculas já conhecidas (ligand-base).
Caso você não tenha certeza de qual técnica utilizar para a obtenção dos dados de interesse, nós podemos ajudar. Databiomics além de analisar os dados ômicos e estruturais, auxiliamos no desenho experimental e planejamento de sua pesquisa para garantir uma maior confiabilidade estatística nos resultados
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