BIOINFORMÁTICA, CIÊNCIA E TECNOLOGIA



Djalma Alves[1]

Marizete Tavares[2]

Solange P. Santos[3]

RESUMO

A bioinformática combina conhecimentos de química, física, biologia, engenharia genética, matemática e ciência da computação para obter informações biológicas a fim de desenvolver e processar dados com softwares que tenham capacidade de distinguir diferentes genes, prever a configuração tridimensional de proteínas, identificar inibidores de enzimas, simular células, agrupar proteínas homólogas, montar árvores filogenéticas, analisar experimentos de avaliação da expressão gênica entre outras aplicações, tendo como resultado, desde mapeamentos genéticos a diagnósticos cada vez mais rápidos e mais precisos. O papel da bioinformática na descodificação de um gene é tão importante, do ponto de vista da velocidade com que a tarefa pode ser realizada, que o Genoma Humano, inicialmente previsto para ser desenvolvido e concluído em 15 anos, acabou sendo antecipado, em cerca de cinco anos, tendo em 26 de junho de 2000 sido dado por decifrado em seus aspectos essenciais.

Palavras-Chave: Bioinformática, Tecnologia, Genoma, Biologia molecular

Na natureza, fenômenos complexos são freqüentemente acompanhados pelo aparecimento de propriedades emergentes, resultados da integração do comportamento interativo dos inúmeros elementos constituintes. Como todas essas características de complexidade são típicas dos seres vivos, fica logo evidente que a compreensão completa da vida, representa um fabuloso desafio para a ciência. O DNA foi, há mais de cinco décadas, a última grande e revolucionária descoberta científica da humanidade, abrindo novos caminhos para o desenvolvimento das ciências da vida e para o nascimento de áreas multidisciplinares de estudo e pesquisa antes desconhecidas.

Em 1953, Watson e Crick descobriram que o DNA é estruturado com dupla hélice. Essa descoberta serviu para conhecer que as informações genéticas existentes dentro do DNA poderiam ser armazenadas digitalmente, o que conseqüentemente necessitaria de uma reformulação nos computadores, pois os mesmos possuíam alfabeto binário e as informações genéticas precisariam de um alfabeto quaternário para as seqüências nucleotídicas A, C, G e T (Adenina, Citosina, Guanina e Tinina).

Em 1995, a bioinformática ganhou destaque no mundo científico.A demora para o reconhecimento dessa nova técnica se deu por causa das dificuldades em ler as informações contidas nos genomas, pois as letras neles contidas eram muito pequenas fazendo com que o processo fosse retardado, até que uma eficiente lente de aumento que proporcionasse o aumento significativo dessas letras chegasse.

Com o auxílio da bioinformática é possível extrair informações relevantes a partir das seqüências de DNA e de proteínas, obtidas pelo processo de seqüenciamento automático de nucleotídeos e de aminoácidos. A análise computacional pode desvendar detalhes e revelar arranjos na organização de dados genômicos, ajudando a esclarecer a estrutura e a função dos genes e proteínas estudados.

A partir da seqüência de bases definida, o pesquisador sabe onde começam e terminam os genes. Para isso, existem softwares especializados. Existem, também, softwares para analisar se a seqüência tem qualidade e confiabilidade, outros programas servem para montar o mapa genético e para analisar as montagens. Cada software só é ideal para trabalhar com a análise de um determinado organismo ou de um organismo muito semelhante. Uma pequena diferença no objeto analisado traz a necessidade de alterações nos programas, o que torna o desenvolvimento de softwares para bioinformática uma atividade crescente e promissora para a economia e o desenvolvimento científico.

Atualmente, a maior parte dos softwares usados para a bioinformática foi desenvolvida por pesquisadores de universidades, que distribuem gratuitamente os programas para as instituições de pesquisa e os vendem, eventualmente, para empresas privadas. A partir dos resultados, ainda incertos, da mudança no contexto de produção desses programas de análise genética, crescem as expectativas de ampliação do comércio no setor e aumenta a necessidade do debate sobre as vantagens, as desvantagens e a forma que deve assumir a mercantilização da atividade. Com o aumento dos investimentos de indústrias da informática no desenvolvimento de softwares para a biologia molecular, há uma tendência de a bioinformática ficar mais comercial e menos acadêmica.

Procurando associar proteínas a suas funções, a bioinformática pode e deverá trazer, nas próximas décadas, suas maiores contribuições à biologia. O conhecimento da estrutura terciária de uma proteína constitui uma informação valiosa para determinação de sua função, pois pode permitir a identificação de domínios conhecidos, como sítios catalíticos e outros. Além disso, tendo as estruturas tridimensionais das proteínas determinadas, podemos então realizar pesquisas mais direcionadas no sentido de encontrar inibidores, ativadores enzimáticos e outros ligantes que permitam a produção de fármacos mais eficientes e específicos: o almejado Desenvolvimento Racional de Fármacos (Rational Drug Design). Atualmente a abordagem mais eficaz na determinação da estrutura terciária de proteínas é aquela que se utiliza de técnicas experimentais como NMR (Ressonância Magnética Nuclear) e cristalografia por difração de raios-X. Dezenas de milhares de proteínas tiveram suas estruturas terciárias conhecidas através destes métodos e têm fornecido dados para o desenvolvimento de programas de modelagem e para a modelagem por homologia.

Entretanto os métodos experimentais são, freqüentemente, procedimentos dispendiosos e de difícil execução. Além disso, existem limitações técnicas que difi- cultam a determinação de várias proteínas. A obtenção de cada proteína pura é um desses fatores limitantes. Outro fator é a dificuldade de cristalização das proteínas, etapa necessária para a determinação de estrutura por difração de raios-X. Este é um problema comum em proteínas de membrana ou glicosiladas. Mesmo usando robôs para acelerar o processo experimental, estas e outras dificuldades fazem com que a determinação de novas estruturas protéicas não consiga acompanhar a velocidade de obtenção de dados do projeto genoma[4].

Referencial Teórico

Segundo a Profª. Diana Magalhães de Oliveira, coordenadora do Núcleo de Genômica e Bioinformática da Universidade Estadual do Ceará, em entrevista à revista comciencia, relata:

A bioinformática é uma nova disciplina científica com raízes nas ciências da computação, na estatística e na biologia molecular. A bioinformática desenvolveu-se para enfrentar os resultados das iniciativas de seqüenciamento de genes, que produzem uma quantidade cada vez maior de dados sobre proteínas, DNA e RNA. Desse modo, os biólogos moleculares passaram a utilizar métodos estatísticos capazes de analisar grandes quantidades de dados biológicos, a predizer funções dos genes e a demonstrar relações entre genes e proteínas.

No artigo de Fernando Reinach "A materialização dos genes", publicado no Caderno Especial, p. 2, da Folha de S. Paulo, em comemoração aos 50 anos da descoberta do DNA. O autor diz:

Quem vive hoje acha difícil imaginar que talvez um a mente esteja tão firmemente ancorada no cérebro quanto à hereditariedade está ancorada na estrutura do DNA. Nesse dia ouviremos no rádio: 'Foi retirada uma amostra da consciência do senador fulano de tal e, após exame do material nos laboratórios do judiciário, ficou constatado que na época ele tinha consciência de que estava cometendo um ato ilegal ao mandar violar o painel do Senado'. Nesse dia, acharemos isso tão natural que a notícia: 'Após uma cirurgia de várias horas sob anestesia geral, sem se lembrar de nada, João acordou e sentiu no peito os batimentos do coração de Maria, que tinha morrido em um acidente de automóveis no dia anterior.

Esses dois exemplos mostram a principal conseqüência desse processo de materialização: ele permite que os conceitos sejam incorporados em tecnologias. E com a tecnologia vem o poder de manipular a natureza, e com o poder novas possibilidades, novos riscos e novas responsabilidades.

No Brasil, esse fenômeno pode ser acompanhado de perto se olharmos, por exemplo, para os diversos projetos do Programa Genoma Fapesp, reunidos, desde maio de 1997 na Rede Onsa (sigla, em inglês, para Organization for Nucleotide Sequencing and Analysis). Com a Rede Onsa, a Fapesp estabeleceu as bases para o funcionamento de um instituto virtual e dinâmico que congregou, inicialmente, cerca de 30 laboratórios de diferentes instituições do estado de São Paulo, e que hoje, com uma participação cada vez maior e mais competente de novos grupos de pesquisa em novos projetos, acabou por consolidar uma nova concepção do desenho institucional da pesquisa no país. Contribuiu, além disso, para o estabelecimento de uma cultura de interação e de integração entre as universidades e as empresas, essencial quando se quer enfrentar o desafio necessário e impositivo, em nossa época, da transformação do conhecimento em riqueza.

Assim como acontece com outras áreas de pesquisa, os investimentos em bioinformática estão concentrados na região sudeste, principalmente em São Paulo. Em parte, isso pode ser explicado pela existência anterior de mão-de-obra qualificada e de investimentos constantes por parte do estado de São Paulo - que por meio da Fapesp tem mantido a regularidade no financiamento de seus programas especiais. Mas, essa concentração também pode ser entendida pela existência de projetos pioneiros na área de biologia molecular - como o projeto Genoma - que criou uma demanda específica de profissionais na área de bioinformática. O Ministério de Ciência e Tecnologia tem feito esforços para combater essa concentração e o desenvolvimento de projetos em biotecnologia em outros estados do país deve fazer com que a demanda por conhecimento em bioinformática se distribua.

Ao se analisar a lista dos projetos em bioinformática aprovados no edital de maio de 2001, do Conselho Nacional de Desenvolvimento da Pesquisa (CNPq), é possível perceber como a região sudeste é a mais especializada em bioinformática. Entre os 28 projetos aprovados 15 estão no Sudeste, oito no Sul, quatro no Nordeste, um no Centro-Oeste e nenhum no Norte. São R$ 3,1 milhões destinados à aquisição de equipamentos, materiais de consumo e serviços diversos, possibilitando a implantação de novos núcleos no país e o aperfeiçoamento dos já em funcionamento.

Dado que o surgimento da bioinformática está estritamente ligado à biologia molecular - que teve um grande avanço com o projeto Genoma - a especialização do sudeste pode ser explicada. Segundo Georgios Pappas, do Laboratório de Bioinformática da Universidade Católica de Brasília (UCB) a idéia do Genoma foi empreendedora demais para a época - entre 1997 e 1998. No entanto, não havia no estado e nem no país, profissionais especializados nessa área. Pappas conta que os primeiros doutores foram formados entre 1998 e 1999. "Fui um dos primeiros a ter esse doutorado no Brasil, juntamente com João Carlos Setubal e João Meidanis. Éramos os únicos que tínhamos experiência na área", afirma.

O Laboratório de Bioinformática (LBI) da Unicamp foi o primeiro laboratório de bioinformática no Brasil. Setubal, coordenador do LBI conta que, quando terminou o doutorado, em 1992, iniciou um grupo de pesquisa com Meidanis na Unicamp. Em 1997, a Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (Fapesp), lançou o projeto de seqüenciamento da Xylella fastidiosa e o grupo recém formado foi escolhido para comandar a bioinformática do projeto.

Sandro José de Souza, do Instituto Ludwig, acha que o estado de São Paulo concentra a excelência não somente nessa área. "Não estou surpreso que com a bioinformática não seja diferente. A iniciativa específica voltada para a área no projeto Genoma do Câncer - financiado pela Fapesp e pelo Instituto Ludwig - na qual foram financiados 11 grupos de pesquisa dentro do estado de São Paulo, também contribuiu para o cenário atual", diz Souza. Além de equipamentos, os grupos tiveram quotas de bolsas para técnicos na área.

O apoio dado pelo CNPq vem tentando diminuir as diferenças entre os estados. Benildo Souza Cavada, do Departamento de Bioquímica e Biologia Molecular da Universidade Federal do Ceará (UFC) e coordenador do Laboratório de Moléculas Biologicamente Ativas (BioMol), teve seu projeto selecionado pelo CNPq. Com apoio finaceiro de R$ 126,6 mil o projeto visa a instalação de um núcleo de bioinformática para o modelamento tridimensional de moléculas biologicamente ativas purificadas de plantas nativas do estado do Ceará. Para ele, o potencial que o Nordeste tem em bioinformática é fantástico. "Até o ano passado, todo o nosso trabalho era feito na Espanha, hoje fazemos modelamento tridimensional de moléculas no Ceará", conta Cavada. Ele considera que a centralização de financiamentos no Sudeste faz parte de um círculo vicioso e que deve haver uma desconcentração na formação de recursos humanos. Na opinião de Cavada, uma maneira de promover a desconcentração seria através da formação de redes de pesquisa entre os laboratórios dos diferentes estados brasileiros.

Georgios Pappas, da UCB, também reconhece a importância das redes de pesquisa, e ressalta que a cooperação não deve acontecer apenas em termos intelectuais, mas também com o compartilhamento de equipamentos. Para ele, em um país pobre como o Brasil, o governo federal não deve fomentar os grupos de bioinformática individualmente, pois as necessidades mínimas custam caro. Alguns computadores chegam a custar R$ 200 mil. Pappas é coordenador da Biofoco, uma rede de pesquisa em bioinformática. "Nós fizemos uma coisa inédita em nível nacional", entusiasma-se. Originalmente, os 15 pesquisadores da Biofoco eram do Centro-Oeste. Atualmente, além da UnB, da Embrapa - Recursos Genéticos e Biotecnologia e da UCB, juntaram-se ao grupo pesquisadores das universidades federais de Goiás, Mato Grosso, Rio Grande do Sul e Alagoas. De acordo com Pappas o grande objetivo da Biofoco é aglomerar uma massa crítica de pesquisadores de forma que cada um consiga contribuir na sua área específica. "Mesmo sendo nova a bioinformática é muito vasta e nenhum pesquisador consegue dominar todos os seus caminhos", acredita.

Na região Sul do país destaca-se o Programa de Investigação de Genoma Sul (a Rede Pigs). Edmund Grisard, da Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC) confirma que as redes de bioinformática e as redes de genômica têm uma relação muito estreita. "O Pigs não é um projeto estritamente de bioinformática, mas contém um grande e importante passo para ela", afirma Grisard. A rede Pigs é composta por dez laboratórios no Paraná, Santa Catarina e Rio Grande do Sul. O objetivo é o seqüenciamento do genoma da bactéria Mycoplasma hyopneumoniae, causadora da pneumonia nos suínos. Na região Sul, a suinocultura é responsável por mais de 2,5 milhões de empregos diretos e indiretos. Mais de 30% do rebanho nacional se encontra nessa região e a pneumonia causa um prejuízo anual estimado em R$ 200 milhões.

Metodologia

A metodologia aplicada á bioinformática, consiste na existência de softwares considerados como padrão para a análise de dados em biologia molecular. Estes programas funcionariam como um "molde" que, em geral, sofre modificações e adaptações para, gradativamente, adequar suas características às necessidades específicas de cada espécie pesquisada. O profissional da área tem que saber explorar tanto a aplicação e desenvolvimento do programa quanto às questões biológicas envolvidas, para que as perguntas possam ser respondidas.

Estes softwares são específicos para a comparação de seqüências biológicas, (nucleotídeos do DNA e aminoácidos de proteínas), visando obter informações sobre função, montagem de genomas e inferências filogenéticas. Exemplos destes tipos de programas são BLAST, CLUSTAL, PHRED, PHRAP, CONSED, CAP3, dentre outros.

Alguns programas têm como objetivo a análise da expressão gênica, visando obter padrões e genes específicos à determinada condição, como, por exemplo, de uma célula tumoral, de outro tipo celular específico ou da resposta de um organismo a uma agressão ambiental. Ex: Bioconductor Project, TIGR T4. Em geral, estes programas são agrupados em pacotes de diversos programas.

Os principais programas utilizados, geralmente, são os softwares desenvolvidos exclusivamente para esta função. Eles são elaborados na plataforma Unix ou Linux, que têm uma interface menos "amigável", ou seja, são mais difíceis de serem operados em relação aos programas convencionais, mas possibilitam uma maior capacidade de intervenção do pesquisador para atender a suas exigências.

O PERL (Practical Extract and Report Language) é uma linguagem de programação, simples e muito rica. Foi criada por Larry Wall, originalmente para produzir relatórios de informações de erros, que a disponibilizou na internet no espírito freeware, pensando que alguém pudesse achá-la útil. Ao longo dos anos esta linguagem conquistou milhares de adeptos e, através de várias colaborações recebidas para seu aprimoramento, o PERL é hoje conceituado como uma linguagem sofisticada, que possui como ponto forte a manipulação de texto, mas que, além disso, possui todas as características de uma linguagem de alto nível genérica. É essa grande facilidade para a manipulação de texto que fez do PERL a linguagem mais utilizada no tratamento de dados de seqüências de DNA e proteínas.

Uma vez obtidos os dados do seqüenciamento das moléculas de DNA, é preciso saber o que representa cada uma das seqüências nucleotídicas produzidas. A anotação consiste simplesmente no processo de identificação dessas seqüências. Em projetos genoma, este processo normalmente é realizado em três etapas: anotação de seqüências de nucleotídeos, de seqüências protéicas e de processos biológicos.

Na primeira etapa trabalham apenas as ferramentas de bioinformática, funcionando em larga escala, como uma fábrica. Assim, as seqüências obtidas passam por uma grande diversidade de programas, que devem ajudar os anotadores a identificá-las e agrupá-las para a próxima fase. A segunda etapa necessita de especialistas que observem os dados obtidos na primeira etapa pelas ferramentas automáticas e que, como curadores de um museu, identifiquem as seqüências de acordo com critérios pré-definidos.

Após a identificação dos genes, é feita a anotação dos processos. Nesse momento deve-se promover a interação entre vários anotadores, bioinformatas e biólogos especialistas em diferentes áreas e no organismo estudado. Nessa fase, deve-se discutir como as informações obtidas nas etapas anteriores podem estar relacionadas com a biologia do organismo em questão.

Exemplo de programa PERL para obter a fita reversa complementar a partir de uma seqüência de DNA desejada:

#!/usr/bin/perl

# Seqüência que se deseja utilizar

$meuDNA= .TTCCGAGCCAATTGTATCAGTTGCCAATAG.;

# Inverte a ordem da seqüência de DNA

$RevCom = reverse $meuDNA;

# Troca as bases produzindo a fita complementar

$RevCom =~ tr/ACGT/TGCA/;

print . Minha seqüência invertida é: \n $RevCom.;

A primeira linha é obrigatória e diz ao programa o caminho onde se encontra o interpretador PERL para que o programa possa achá-lo na hora de sua execução. As linhas seguintes que se iniciam com o sinal de "#" representam linhas de comentário. As variáveis em PERL são sempre seguidas do sinal de "$" e não precisam ser declaradas, cabe ao programador saber como e em que contexto devem ser utilizadas. Os comandos terminam sempre com ponto-e-vírgula e o sinal de "=~" está relacionado à utilização de uma expressão regular.

Revista Biotecnologia Ciência & Desenvolvimento edição 29 / Bioinformática: Manual do Usuário

Principais Sistemas de Gerenciamento de Bancos de dados:

MySQLhttp://www.mysql.org

Acesso livre para download do gerenciador MySQL, como também a várias ferramentas de conexão como:DBI,Java,ODBCeetc. Apresenta documentação completa.

PostgreSQLhttp://www.pgsql.com/

Acesso livre para download do gerenciador PostgreSQL, como também algumas ferramentas. Apresenta documentação completa.

ORACLEhttp://www.oracle.com

Informações comerciais sobre o banco de dados.

MicrosoftSQLServer http://www.microsoft.com/sql/

Informações comerciais sobre o banco de dados.

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Bancos de dados mais utilizados em bioinformática:

Genbankhttp://www.ncbi.nlm.nih.gov/

Banco de dados americano de seqüências de DNA e proteínas.

EBI http://www.ebi.ac.uk/

Banco de dados europeu de seqüências de DNA.

DDBJhttp://www.ddbj.nig.ac.jp/

Banco de dados japonês de seqüências de DNA.

PDBhttp://www.rcsb.org/pdb

Armazena estruturas tridimensionais resolvidas de proteínas.

GDBhttp://gdbwww.gdb.org/

Banco de dados oficial do projeto genoma humano.

SWISS-PROThttp://www.expasy.ch/spro/

Armazena seqüências de proteínas e suas respectivas características

moleculares, anotado manualmente por uma equipe de especialistas.

KEGGhttp://www.genome.ad.jp/kegg/

Banco com dados de seqüências de genomas de vários organismos diferentes e informações relacionadas às suas vias metabólicas.

Revista Biotecnologia Ciência & Desenvolvimento edição 29 / Bioinformática: Manual do Usuário

Métodos para identificar e caracterizar proteínas:

MALDI E ESI:

MALDI - Matrix-Assisted Laser Desorption-Ionization:

Uma amostra de proteína ou peptídeo é misturada com um largo excesso de uma matriz, formada por uma substância que absorve no ultra-violeta, e posta para secar. Um laser com um comprimento de onda que seja absorvido pela matriz, em um compartimento sob vácuo, incide sobre a amostra seca e fragmentos ionizados da amostra são carreados pela vaporização da matriz e capturados por um campo elétrico do analisador de massas.

ESI - ElectroSpray Ionization:

Uma voltagem aplicada em uma fina agulha contendo uma solução protéica gera uma névoa de pequenas gotículas da solução, contendo pequeno número de moléculas protéicas. A redução das gotículas por evaporação acaba colocando em fase gasosa as proteínas ionizadas. Elas são então capturadas pelo analisador de massas. A grande vantagem desta técnica é permitir o acoplamento direto de um sistema cromatográfico de alta eficiência ao espectrômetro de massas, possibilitando a análise em fluxo contínuo de misturas protéicas complexas.

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Principais softwares utilizados durante a anotação gênica:

RepeatMaskerhttp://repeatmasker.genome.washington.edu/

Utilizado para a identificação e o mascaramento de regiões repetitivas freqüentemente encontradas em genomas.

Genscanhttp://genes.mit.edu/GENSCAN.html

Utilizado para a predição de genes em genomas eucarióticos. Seu método de predição é baseado em cadeias escondidas de Markov.

tRNAscan-SE http://www.genetics.wustl.edu/eddy/tRNAscan-SE/

Utilizado para encontrar genes de tRNA em uma seqüência genômica.

BLASThttp://www.ncbi.nlm.nih.gov/BLAST

Utilizado para encontrar similaridades entre seqüências de nucleotídeos e proteínas contra bancos de dados com grande número de seqüências dos mais diversos organismos. É um dos principais programas utilizados na identificação dos genes.

Interpro http://www.ebi.ac.uk/interpro

Utilizado para realizar buscas contra diferentes bancos de dados de domínios e famílias de proteínas. Integra os serviços do Pfam, PRINTS, ProDom, PROSITE, SMART, TIGRFAMs e SWISS-PROT.

GeneOntologyhttp://www.geneontology.org

Consórcio destinado a produzir um vocabulário comum a ser aplicado para a classificação dos genes presentes em organismos eucarióticos. Cada gene é classificado em três níveis: função molecular, processos celulares e localização celular.

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Considerações finais

Com a bioinformática procura-se estudar a expressão dos genes codificados pelo genoma dos organismos, tecidos, células ou compartimentos celulares em determinadas condições fisiológicas (por exemplo: uma doença, ou ainda a administração de uma droga, etc.). Tentando entender a resposta a essas condições, são alvos de estudos: a ativação ou repressão de determinados genes, a indução de mudanças no estado pós-traducional das proteínas e qualquer processo que resulte na modificação do número ou da composição das proteínas existentes. Porém do ponto de vista ético existem questões a serem discutidas, como por exemplo, até que ponto a apropriação destas informações gênicas irão trazer benefícios à sociedade. Visto que, impreterivelmente estas informações serão exigidas para o mercado de trabalho a nível curricular para que seja detectada no candidato, uma possível propensão para determinada doença. Por outro lado, a existência de um banco de dados genético, irá possibilitar a elucidação, através de análise de material orgânico encontrado em cenas de crime.

Do estudo da expressão de proteínas e a obtenção de mapas de interação proteína-proteína, se espera maior precisão e rapidez em diagnósticos médicos. O impacto econômico é evidente, pois isto leva à descoberta de novas vacinas, drogas, drogas personalizadas e com tempo reduzido de disponibilidade no mercado.

Para que se possa ter idéia da contribuição que a informática trouxe ao desenvolvimento da genômica, um novo gene, com cerca de doze mil bases pode ter sua seqüência decifrada em 1 minuto, quando há três anos, a mesma tarefa levaria 20 minutos e há 20 anos, mais ou menos um ano. Hoje se caminha cada vez mais de maneira eficaz para as explicações materiais da vida e da complexidade de seu funcionamento. Isso que, sem dúvida, está ligado à descoberta do DNA e ao desenvolvimento da biologia molecular e se deve também aos resultados cada vez mais sofisticados das tecnologias da informação e, em particular, nesse caso, à bioinformática.

Referências

Bioinformática : Manual do Usuário.

www.icb.ufmg.br/prodabi/prodabi5/homepages/liza/bioinf.pdf

Acessado em: 19 de Out. 2008 18h00min.

Bioinformática, genes e inovação.

http://www.comciencia.br/reportagens/bioinformatica/bio01.shtml.

Acessado em: 22 Ago. 2008 08h50min.

Bioinformática, mapeamento da vida.

http://www.tiosam.com/w/?q=Bioinform%C3%Atica.

Acessado em: 22 Ago. 2008 09h40min.

A origem e o sentido da palavra bioinformática. Setúbal, J. C (2003).

Com Ciência – Revista Científica da SBPC. http://www.comciencia.br/reportagens/bioinformatica/bio10.shtml

Acessado em 22 de Nov. 2008 23h12min


1,2,,3Graduandos do Curso de Licenciatura em Ciências Biológicas V Semestre – 2008.2 – FAMEC. famecbio@yahoo.com.br

[4] Revisão de literatura baseada em texto da entrevista de Paula Kuser Falcão, Michel Yamagishi, Roberto Higa e Goran Neshich, pesquisadores do Centro de Bioinformática Estrutural da Embrapa, à ComCiência – Revista Científica da SBPC.(2003)


Autor: Djalma Alves


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