O Programa de Pós Graduação em Ciência da Computação tem a honra de convidar toda a comunidade acadêmica para participar da Defesa de Dissertação de Mestrado abaixo relacionada:

1) Aluno: Vitor Cirilo Araujo Santos

Matrícula: 201620070013
Titulo: "MGCOMP: Sistema Computacional Multiplataforma para Análise Comparativa de Metagenoma" 

Orientador: Prof. Dr. Ronnie Cley de Oliveira Alves
Data: 04/05/2018.

Hora:10h00

Local: LABCOMP 1 do Instituto de Ciências Exatas e Naturais da Ufpa.

Banca Examinadora:

  1. Prof. Dr. Ronnie Cley de Oliveira Alves - Orientador (PPGCC/UFPA)
  2. Prof. Dr. Bianchi Serique Meiguins - Membro Interno (PPGCC/UFPA)
  3. Profa. Dra. Regiane Silva Kawasaki Francês - Membro Externo  (FACOMP/UFPA)

Resumo: 

A metagenômica estuda comunidades de microrganismos, não cultiváveis em laboratório, a partir da seleção de amostras do meio ambiente. As amostras ou metagenomas são submetidas a um sequenciamento em larga escala e posteriormente analisadas por pipelines de bioinformática. A análise das sequencias permite estimar o impacto da presença ou ausência desses microrganismos nos respectivos metagenomas. Assim, dados metagenômicos permitem a identificação das assinaturas taxonômicas e funcionais disponíveis em uma metagenoma. As assinaturas geralmente não são exploradas de forma integrada e a falta de metadados ambientais limitam inferências de contexto na análise de dados. Neste trabalho propomos uma ferramenta computacional (MGCOMP) que fornece um conjunto de funcionalidades para análise comparativa de metagenomas. Além disso, como proposta principal, oferecemos uma nova abordagem de comparação metagenômica baseada em uma metodologia integrada para identificar e comparar assinaturas metagenômicas, correlacionando-as com fatores ambientais (quando disponíveis). As assinaturas são apresentadas de forma hierárquica (estruturada em árvore), uma espécie de conjunto de clusters aninhados. Estes clusters são calculados através de uma estratégia computacional desenvolvida para avaliar de forma ótima as partições de clusterização. Foi desenvolvida também uma visualização em árvore de bolhas (por Javascript) para guiar a exploração interativa das assinaturas metagenômicas. No que nos diz respeito, a análise integrada das assinaturas ambientais e visualização interativa nunca foram explorados anteriormente.

Palavras-Chave: Metagenômica, Clusterização, Visualização Interativa de Dados.