As Ômicas: Genômica, Transcriptômica e Metagenômica

Prévia do material em texto

Bioinformática
Aula 6: As ômicas
Apresentação
As tecnologias denominadas ômicas vêm ganhando força e são relativamente recentes.
A genômica estuda o genoma completo dos organismos, ou seja, estabelece toda a sequência de nucleotídeos presentes
no DNA, além de analisar e comparar com outros organismos com o objetivo de compreender seu funcionamento e
regulação.
Embora a genômica tenha sido revolucionária e disruptiva, não conseguia responder todos os questionamentos dos
pesquisadores. Diante disso, logo nasceram outras ciências ômicas, como transcriptômica, proteômica, metabolômica e a
lipidômica.
Os nomes e signi�cados são bem parecidos, mas cada uma delas estuda um nível de componentes moleculares.
As ciências ômicas possibilitam analisar uma enorme quantidade de alterações genéticas, proteínas e metabólitos ao
mesmo tempo, sendo, portanto, instrumentos poderosos na compreensão do organismo de forma ampla.
As análises derivadas das técnicas ômicas podem ser aplicáveis em diversas áreas, como saúde, agricultura e pecuária. O
que são as ômicas e suas aplicações é o que abordaremos nesta aula.
Objetivo
Esclarecer o que são as ômicas;
Discutir a evolução do estudo cientí�co.
Funcionamento da estrutura do DNA
Desde a descoberta da estrutura do DNA pelos cientistas James Watson e Francis Crick, em 1953, vários grupos de pesquisa
no mundo todo tentam compreender seu funcionamento e o modo como as informações genéticas são armazenadas e
reguladas.
 Os estudos em busca desses objetivos tiveram início em 1990, por ocasião da criação do Projeto Genoma Humano, cujo intuito
era determinar toda a sequência de nucleotídeos do DNA humano e identi�car seus genes.
 Ao mesmo tempo, outros projetos de sequenciamento de genomas foram iniciados e incluíam organismos muito usados em
pesquisas cientí�cas, como Arabdopsis thaliana (planta mais presente nos estudos vegetais), Drosophila melanogaster (mosca-
das-frutas), a bactéria Escherichia coli e o camundongo (Mus musculus).
O termo genômica foi empregado pela primeira vez ainda em 1987 e,
atualmente, as tecnologias denominadas ômicas vêm ganhando destaque,
tanto em função da quantidade de dados obtidos e analisados, como em
relação às suas áreas de aplicação.
O termo ômica deriva do su�xo -oma que signi�ca conjunto de. E você deve ter várias perguntas sobre assunto, não é? A esta
altura, você deve estar se perguntando: Tudo bem, mas o que signi�ca cada ômica?
 A primeira delas, a genômica, caracteriza-se pelo estudo dos genes e suas funções. Sua chegada impulsionou uma verdadeira
revolução no campo da Biologia. Não à toa, diversas expectativas e investimentos foram e continuam sendo empregados nesta
área, objetivando aplicações nos campos da indústria farmacêutica, agricultura, meio ambiente, saúde, entre outros.
A genômica pode ser:
Atenção! Aqui existe uma videoaula, acesso pelo conteúdo online
Estrutural
Objetiva a caracterização da
natureza física dos genomas
completos.
Funcional
Busca caracterizar a função
biológica dos genes.
Embora revolucionária, a genômica não é capaz de responder todos os questionamentos dos pesquisadores, porque a
determinação da sequência completa de um genoma (ou de vários) não permite compreender a complexidade dos
mecanismos biológicos.
Diante disto, logo nasceram outras ciências ômicas. Mas, antes de irmos para outra ômica, é importante falar um pouco sobre
um ramo da genômica, chamado genômica comparativa.
Esse campo vem se tornando cada vez mais comum em virtude da grande quantidade de sequências de genomas sendo
obtidas, com o objetivo de comparar todo o conteúdo de DNA do genoma de um organismo com outros genomas já
conhecidos. Através dessa análise, pode ser possível estabelecer relações funcionais e evolutivas.
Saiba mais
A metagenômica é uma técnica que permite estudar os genomas de microrganismos de um nicho ecológico sem necessidade de
fazer culturas individuais. É uma das aplicações que tem se bene�ciado das melhorias tecnológicas trazidas pelo
sequenciamento de DNA de nova geração.
Atenção! Aqui existe uma videoaula, acesso pelo conteúdo online
Os objetivos dos projetos de metagenoma (é o genoma coletivo de microbiota total encontrada em um determinado habitat)
geralmente incluem identi�car genes funcionais e/ou novas vias metabólicas, estimar a diversidade microbiana, compreender a
dinâmica da população de uma comunidade inteira, montar o genoma de um organismo não cultivado e identi�car
biomarcadores úteis para classi�car um tipo de processo ocorrido em ambientes especí�cos, como um ambiente poluído, por
exemplo.
A terceira ômica que iremos abordar é a transcriptômica, que busca determinar os per�s da expressão de todos os genes
presentes em um genoma. Diferente do genoma, o transcriptoma é característico de cada tipo de célula, e pode diferir em
função de diferentes situações �siológicas ou patológicas.
Atenção
Várias técnicas podem ser aplicadas para o estudo de transcriptoma, mas a que vem ganhando preferência é a técnica de
microarranjos de DNA (DNA microarray), que se baseia na hibridação em paralelo de ácidos nucleicos.
A tecnologia de microarranjos de DNA possibilita a avaliação simultânea da expressão de milhares de genes em diferentes
tecidos de um determinado organismo, e em diferentes estágios de desenvolvimento ou condições ambientais.
Em linhas gerais, para uma análise transcriptômica utilizando microarranjos de DNA, deve-se obter o RNA total puri�cado da
amostra biológica. O próximo passo é isolar o RNA mensageiro (mRNA), a partir do RNA total. Isso garantirá que apenas os
genes que estão sendo expressos serão identi�cados.
O mRNA que foi isolado será usado para a construção de uma biblioteca de DNA complementar (cDNA), ou seja, todos os
fragmentos de mRNA obtidos serão submetidos a um processo de transcrição reversa (catalisado pela enzima transcriptase
reversa), para a produção de suas respectivas sequências de DNA de origem.
Os fragmentos da biblioteca de cDNA são, então, marcados com um �uoróforo (componente de uma molécula que faz com
que esta seja �uorescente) e colocados sobre um chip de microarranjos, para que a hibridização aconteça.
Saiba mais
Importante esclarecer que um chip de microarranjo é uma superfície de plástico, vidro ou silicone que possui uma coleção de
pontos microscópicos que apresentam grupos de sequências de DNA de um gene. Esses segmentos de DNA são chamados de
sondas. Se um gene da biblioteca de cDNA encontrar uma sequência correspondente no chip, ele irá se hibridizar, fazendo a
sonda �car marcada com o �uoróforo.
A intensidade luminosa apresentada pelo chip de microarranjo pode, então, ser lida e quanti�cada, sendo que, se uma
determinada sequência encontrar vários correspondentes, implicará que esse gene foi expresso muitas vezes e a intensidade
do sinal luminoso será maior.
Em contraste com o genoma, o proteoma é extremamente dinâmico, variando de acordo com as condições micro e
macroambientais.
O contrário também pode ocorrer, onde uma sequência não encontra um correspondente no chip, não gerando um sinal
luminoso.
O volume de informações geradas vai depender da quantidade de spots presentes no chip de microarranjos. O NGS (new
generation sequencing) possui uma alta sensibilidade, conseguindo veri�car, simultaneamente, a realização da hibridização de
mais de 60 mil genes, ampliando, consideravelmente, as possibilidades de determinação de possíveis alterações no momento
do processamento dos dados, uma das etapas subsequentes.
Independentemente da técnica utilizada para quanti�car mRNAs, a informação fornecida é experimental e não uma condição
constante absoluta. Ademais, uma divergência na quantidade de um mRNA especí�co entre duas amostras biológicas não é
obrigatoriamente retratada por uma diferença na quantidade no nível da proteína traduzida a partir desse mRNA.
Dessa forma, existem limitações intrínsecas relacionadas à transcriptômica, como:
a quantidade do mRNA nem
sempre é bem correlacionada com
a quantidade daproteína;
a sensibilidade das técnicas
existentes não permite medir com
facilidade os mRNAs menos
abundantes, os quais podem estar
envolvidos na codi�cação de
proteínas regulatórias importantes;
a função das proteínas codi�cadas
pelos mRNAs apresenta vários
níveis de regulação após sua
tradução.
Observe, por exemplo, que a localização e/ou extensão em que as proteínas são modi�cadas pós-tradução não são
evidenciadas pela medição da quantidade do mRNA.
A proteômica, por sua vez, faz parte das ômicas e é usada para quanti�car a abundância, modi�cação e interação de
peptídeos, além de determinar sua localização subcelular. Através do estudo de proteomas é possível determinar:
Atenção! Aqui existe uma videoaula, acesso pelo conteúdo online
Saiba mais
As proteínas são biomoléculas responsáveis por diversas funções celulares, sendo capazes de conduzir a expressão de genes,
catalisar reações metabólicas, além de fazer parte da estrutura celular.
Alterações genéticas que acarretem a falta de algumas proteínas ou irregularidades estruturais (afetando sua função), podem
promover doenças ou atuar como marcadores das mesmas, a exemplo da fenilcetonúria (doença causada pela função
diminuída ou ausente da enzima fenilalanina hidroxilase) e da anemia falciforme (causada pela substituição do aminoácido
ácido glutâmico pelo aminoácido valina, em uma das cadeias de hemoglobina, promovendo uma alteração importante na
estrutura terciária da proteína e da forma da hemácia).
Podemos inferir como as proteínas são importantes ao observarmos que grande parte dos medicamentos disponíveis no
mercado apresentam essas biomoléculas como alvo, como ocorre com os fármacos inibidores da enzima conversora da
angiotensina (ECA), usados no tratamento da hipertensão. Dessa forma, o estudo do proteoma, bem como a demonstração da
função das proteínas no contexto em que são expressas são de grande importância para o prognóstico e terapia de doenças,
por exemplo.
 Metabolômica
 Clique no botão acima.
Outra ômica que tem sido utilizada na área da genômica funcional é a metabolômica, que estuda as mudanças na
expressão de pequenas moléculas orgânicas, conhecidas como metabólitos.
Importante lembrar que metabólitos são produtos intermediários ou �nais do metabolismo em uma amostra biológica.
Em outras palavras, o metaboloma representa o conjunto de todos os metabólitos em uma célula, �uido biológico,
tecido ou organismo, sendo estas substâncias consideradas os produtos �nais dos processos celulares.
A metabolômica promete complementar a genômica por possibilitar análises objetivas de um determinado fenótipo.
Grande destaque tem sido dado para a associação entre dados de metabolômica, expressão gênica e proteômica. A
metabolômica pode auxiliar na demonstração de como genótipos e fenótipos estão associados, além de possibilitar
simulações de processos celulares em larga escala.
O estudo da quantidade de todos os metabólitos presentes em uma célula pode auxiliar na compreensão de alguns
problemas, por exemplo, os efeitos chamados pleiotrópicos, em que um único gene estabelece uma quantidade de
características não relacionadas.
Várias são as áreas em que a metabolômica tem sido empregada. Na área ambiental, por exemplo, a metabolômica
tem sido utilizada para o estudo das respostas metabólicas de organismos a fatores bióticos e abióticos.
A aplicação da metabolômica na área ambiental é muito ampla e envolve o estudo de organismos aquáticos, de
plantas e de como estes respondem a diferentes formas de estresse e fatores, sejam eles bióticos e/ou abióticos.
São encontradas também pesquisas de exposição de organismos a poluentes, estudos de toxicidade aplicados à
agricultura, mecanismo de ação de pesticidas, toxicidade e função de metais em sistemas biológicos,
biodisponibilidade de contaminantes no solo, biorremediação, entre outros.
No campo da clínica, a metabolômica tem possibilitado um aumento no entendimento, em nível molecular, de diversas
doenças. Várias são as aplicações clínicas e tem sido crescente o número de estudos relacionados ao tema,
principalmente no que diz respeito à identi�cação de biomarcadores e ao desenvolvimento de novas terapias e
métodos diagnósticos.
Na área oncológica, por exemplo, pesquisas têm revelado modi�cações no metabolismo, contribuindo para o
diagnóstico e acompanhamento de doenças, como no caso do câncer de próstata, gástrico, colorretal e de mama.
Outra doença crônica que tem sido amplamente estudada é a diabetes tipo 2, cuja incidência tem aumentado ao longo
dos anos, requerendo a procura por biomarcadores que possam ser utilizados no diagnóstico precoce dessa patologia.
A área clínica também tem se bene�ciado de investigações focadas em doenças cardiovasculares, uma das maiores
causas de morte no mundo, e na identi�cação de alterações no metabolismo causadas pela doença de Alzheimer.
Entre outras áreas promissoras, destacam-se trabalhos relacionados à tuberculose, doença celíaca, esclerose múltipla
e doenças renais. Com o crescente número de trabalhos na área de alimentos sob a perspectiva das ciências ômicas
(transcriptômica, proteômica e metabolômica), e com o objetivo de relacionar os alimentos e seus componentes
alimentares, a dieta e o indivíduo, a saúde e as doenças, um novo conceito foi inserido na comunidade cientí�ca, a
foodomics, que é de�nida como uma nova abordagem que relaciona as tecnologias ômicas avançadas com a área de
alimentos e nutrição, com o intuito de melhorar o bem-estar, a saúde e segurança dos consumidores, integrando
pesquisadores de diversas áreas do conhecimento.
Atualmente, muitos trabalhos estão sendo publicados sob a visão da metabolômica em Ciência de Alimentos e
Nutrição.
Estudos sobre evolução, �siologia e bioquímica de organismos estão intimamente relacionados aos sistemas
biológicos e, assim, a metabolômica, junto às demais ômicas, tem um papel fundamental no entendimento dos
fenômenos biológicos ocorridos na Microbiologia.
A metabolômica tem sido aplicada a microrganismos, principalmente em estudos relacionados ao metabolismo da
microbiota intestinal e interações organismo-hospedeiro, bem como marcadores de exposição a estresse ou
alterações ambientais. Como podemos observar, as áreas de aplicação da metabolômica são múltiplas.
Mas, as ômicas não param por aí... Além das que vimos até aqui, uma diversidade de outras ômicas vêm surgindo e uma
sobreposição de objetivo é inevitável.
Clique nos botões para ver as informações.
Objetiva compreender a interação da constituição genética de um indivíduo com a resposta a drogas. É o ramo da
Farmacologia que trata da in�uência da variação genética na resposta de fármacos em pacientes, correlacionando a
expressão do gene ou polimor�smos de nucleotídeo único com a e�cácia e/ou toxicidade de uma substância.
Farmacogenômica 
Tem o intuito de descrever, quantitativamente, as funções �siológicas de um organismo. Para isto, é necessário predizer
as manifestações visíveis ou detectáveis de um genótipo, o que é bastante complexo em função das interferências
ambientais e as condições relacionadas ao crescimento e desenvolvimento, incluindo o aparecimento de doenças. A
intenção é conseguir entender toda a �siologia de um organismo, abrangendo rotas metabólicas, moléculas envolvidas e
suas interações.
O Projeto Fisioma  �gura como uma das iniciativas pioneiras nessa área, onde seu principal objetivo é compreender o
organismo humano por meio da descrição quantitativa da sua �siologia e pato�siologia para o melhoramento da saúde
humana, usando até mesmo conhecimentos advindos de �siomas de outros organismos.
Fisiômica 
Estuda as interações bioquímicas (transcritos e proteínas) que fazem a regulação da expressão dos genes.
Regulômica 
Tem como objetivo estudar pequenos peptídeos que apresentam função essencial em diversos processos biológicos, tais
como: Hormônios, citocinas, fatores de crescimento etc.
Peptidômica 
Utiliza informações obtidas por outras duas ômicas, a genômica e a proteômica,para identi�cação de proteases e seus
respectivos substratos, de forma a favorecer a descoberta de novos alvos para o desenvolvimento de fármacos para o
tratamento de doenças.
Degradômica 
Antes de passarmos para a próxima ômica, é importante pontuar o conceito de epigenética.
A epigenética é uma área da Biologia que estuda mudanças no
funcionamento de um gene que não são promovidas por alterações
na sequência de DNA e que se perpetuam nas divisões celulares,
meióticas ou mitóticas. Tais mudanças epigenéticas promovem o
surgimento de diferentes epigenomas.
Mecanismos epigenéticos são responsáveis por vários fenômenos, incluindo o silenciamento aleatório de um dos
cromossomos X em cada célula somática normal de mamíferos fêmeas e a impressão genômica, de�nida como a expressão
ou repressão de certos genes de acordo com o seu progenitor origem.
Desde a segunda metade do século passado, a simples adição de grupos metila ao DNA foi reconhecida como o principal
mecanismo epigenético. Logo, foi cogitado que a metilação do DNA poderia estar associada de várias formas à expressão
gênica, à estabilidade genômica e às doenças (em particular, a progressão de tumores malignos).
A descoberta de enzimas especí�cas da metilação foi importante para corroborar essa hipótese e estabeleceu uma ligação
direta entre a metilação do DNA, expressão gênica e mudanças na estrutura da cromatina.
O foco agora é entender a função global do gene e investigar a suscetibilidade a doenças comuns. Portanto, mecanismos que
afetam a expressão gênica estão na linha de frente das investigações atuais e futuras nesta área. Diante do que foi
mencionado, a epigenômica tenta compreender a �exibilidade do genoma, uma característica que confere complexidade aos
sistemas biológicos.
Atente-se ao fato de que, por mais que as células de um organismo tenham o mesmo genoma, a expressão dos genes pode
diferir dependendo de uma dada condição ou momento.
Por tudo que foi dito até aqui, é inegável o papel transformador dos projetos genoma sobre a Biologia. Entretanto, o maior
progresso se deu por meio do surgimento da Bioinformática e da necessidade dos cientistas se inteirarem em modernas
tecnologias de pesquisa.
Exemplo
Dados biológicos estão sendo produzidos em taxa exponencial. Por exemplo, em junho de 2019, o repositório GenBank continha
213.383.758 sequências de nucleotídeos. Além disso, desde a publicação do genoma de Haemophilus in�uenzae, sequências
completas de centenas de organismos foram obtidas, variando entre 450 a mais de 100.000 genes.
Adicione a isso dados de uma vasta gama de projetos que estudam expressão gênica, estruturas de proteínas codi�cadas
pelos genes, bem como a forma como esses produtos interagem entre si.
Podemos imaginar a enorme quantidade e variedade de informações que estão constantemente sendo produzidas. Como
resultado desse aumento de dados, os computadores se tornaram indispensáveis à pesquisa biológica. Hoje, é incabível
imaginar qualquer avanço na área de Biologia Molecular e Biotecnologia que não envolva a integração das tecnologias de
informação e experimental.
Um projeto experimental pode ter início a partir de sequências gênicas, sejam conhecidas ou não. Por meio da busca por
similaridade, em bancos de dados, conforme será visto na próxima aula, sequências não conhecidas podem ter sua
identi�cação e seus papéis preditos.
Para este �m, é imprescindível o acesso à versão atualizada do conjunto de dados, em bancos de dados mundiais. O problema
é que grande parte dos dados indispensáveis a esta análise encontra-se pulverizada em diversas fontes, o que di�culta a
aquisição, por parte dos pesquisadores, de informações necessárias para que ocorra a conversão de dados complexos e
divergentes em dados organizados e úteis, de acordo com a linha de pesquisa seguida. Para se ter uma ideia, às vezes, para
responder uma simples questão, é necessário acessar diversas fontes de dados e utilizar so�sticadas técnicas de análise.
Atualmente, existem cerca de 550 bancos de dados, com grande parte deles ainda construída com enfoque muito limitado para
aplicações restritas, sem haver qualquer preocupação em relação à compatibilidade e troca de informações com outros
sistemas. Além disso, o acesso a esses dados precisa melhorar em termos de e�ciência, velocidade e facilidade.
Um conceito que sustenta a maioria das pesquisas de métodos em Bioinformática é que grande parte dos dados podem ser
agrupados com base em semelhanças biologicamente signi�cativas. Por exemplo, segmentos de sequência geralmente são
repetidos em diferentes posições genômicas no DNA. Os genes podem ser agrupados em aqueles com funções especí�cas
(por exemplo, ações enzimáticas) ou de acordo com a via metabólica a qual pertencem, embora aqui, genes únicos possam
apresentar várias funções.
Além disso, proteínas distintas frequentemente têm sequências comparáveis e espécies diferentes possuem proteínas
equivalentes ou similares que foram herdadas quando divergiram por meio da evolução.
Para auxiliar a compreensão dos processos biológicos, é preciso fazer novas combinações aos dados disponíveis. Por
exemplo, o que é feito em uma via metabólica deve ser generalizado para outros sistemas biológicos. Dessa forma, a partir de
E. coli deve-se expandir para levedura e avançar em direção à biologia de organismos mais complexos, como o homem,
animais e plantas economicamente importantes.
Trabalhar toda essa informação de forma conjunta é fundamental para a
geração de novos conhecimentos. Para tanto, é necessário que novas
ferramentas sejam desenvolvidas com intuito de disseminar e analisar
grandes quantidades de dados, bem como a construção de comunidades de
bancos de dados centradas em princípios operacionais padronizados
internacionalmente.
 Embora exista um crescente número de centros de Bioinformática, a maior tendência é que ela esteja presente nos centros de
pesquisa e nas universidades, em cada departamento que envolva a área das Ciências Biológicas em todo o mundo, o que
necessitará de pro�ssionais especializados em Bioinformática/Biologia Computacional. Na próxima aula, abordaremos a
plataforma NCBI (National Center of Biotechnology Information) e suas funcionalidades.
Atividades
1. Diante do que vimos sobre as diversas ômicas, diferencie genômica e transcriptômica, em relação ao conceito e objetivos.
2. Dentro do contexto de evolução do estudo cientí�co, discuta, de forma breve, por que a utilização de apenas uma ou outra
ômica é insu�ciente para compreensão dos sistemas biológicos.
3. A abordagem proteômica tem permitido estudos em larga escala da expressão proteica em diferentes tecidos e �uidos
corporais, em condições e/ou momentos distintos. O recente progresso de metodologias nessa área tem aberto novas
oportunidades para obtenção de informações relevantes sobre processos normais e anormais que ocorrem no organismo
humano. De�na proteômica.
NotasReferências
ALMEIDA, Thiago Silva de; CARVALHO, Ana Fontenele Urano. Guia para a análise transcriptômica: Potencial toxicológico e
mecanismos de ação de produtos de origem natural. In: Ciência Animal, v. 28, n. 3, p.56-68, 2018.
BINNECK, Eliseu. As ômicas: Integrando a Bioinformação. In: Biotecnologia, Ciência e Desenvolvimento, n. 32, p. 28-37, 2004.
SCHNEIDER, Marta V.; ORCHARD, Sandra. Omics technologies, data and bioinformatics principles. In: Bernd Mayer (ed.),
Bioinformatics for Omics Data: Methods and Protocols, Methods in Molecular Biology, vol. 719.
Próxima aula
NCBI e suas funcionalidades;
Alinhamento de sequências;
BLAST e ClustalW;
Construção de primers.
Explore mais
Assista ao vídeo: https://www.youtube.com/watch?v=9mUcScHdcus
javascript:void(0);