Aluno: Gustavo Mendes Maciel
Orientador: Marcelo da Silva Reis

Venenos de serpente são misturas complexas de proteínas e peptídeos. Uma estratégia analítica muito utilizada para estudá-los é a proteômica baseada em espectrometria de massas (MS). Análises recentes utilizando dados proteômicos produzidos por MS mostraram que há uma correlação entre a aglomeração hierárquica dos proteomas dos venenos de diferentes espécies do gênero Bothrops e a classificação filogenética de tais serpentes. Todavia, a superrepresentação de algumas espécies (e.g., B. jararaca) nos bancos de dados comumente utilizados para identificação computacional de peptídeos potencialmente acarreta em vieses nessas análises. Para mitigar este problema, recentemente foram geradas árvores filoproteômicas a partir de sequenciamento de novo, isto é, sem o uso de banco de dados; porém, essa abordagem gera muitos peptídeos falsos positivos, o que também introduz ruído nas análises. Nesse trabalho foi desenvolvida uma metodologia com o objetivo de contornar esses problemas, utilizando diretamente os dados brutos provenientes de experimentos de MS para estimar as árvores filoproteômicas. Para isso, foi utilizada uma estratégia de particionamento dos dados proteômicos, que foram representados por matrizes. Tais matrizes foram utilizadas para gerar árvores filoproteômicas por meio de uma abordagem de inferência Bayesiana, empregando métodos de Monte Carlo com cadeias de Markov. Por fim, o teste estatístico CADM foi aplicado para comparar as árvores evolutivas obtidas pelo método desenvolvido nesse trabalho e as obtidas pelo uso de dados de DNA mitocondrial. Os resultados mostraram que esse método conseguiu reafirmar a relação entre o perfil proteômico dos venenos e a filogenia de diferentes espécies de serpentes do gênero Bothrops.

Esse foi um tema que me interessou desde quando eu o vi pela primeira vez na página de sugestões. A possibilidade de trabalhar em um projeto interdisciplinar, no Instituto Butantan, envolvendo computação e ciências biológicas me pareceu bastante atraente.

Foi uma experiência muito boa, apesar de bem desgastante. As reuniões semanais foram motivo de constante estresse e ansiedade, mas imprescindíveis para a progressão contínua do trabalho. Foram momentos, algumas vezes, de inspiração, que renovavam meu ânimo e me mantinham focado no projeto. No começo foi bem difícil, pois além de precisar me acostumar com o ritmo, tive que dedicar um bom tempo ao estudo de assuntos que eu não possuía nenhum conhecimento prévio, como espectrometria de massas e inferência Bayesiana.

Apesar de todas as dificuldades, sentirei saudades de frequentar as dependências do Instituto Butantan. Aprendi bastante coisa lá, e tive contato com um lugar diferente do IME, que me deixou mais interessado na pesquisa científica e na ideia de agregar a computação a outras áreas do conhecimento.