A massificação dos estudos da medicina translacional permite aos pesquisadores que usufruam de fontes de dados das mais diversas áreas. Uma área de suma importância e a bioinformatica, que agrega o alta capacidade de processamento computacional disponível atualmente, com a infindável quantidade de dados gerada por métodos de sequenciamento de ultima geração, para entregar aos pesquisadores uma quantidade rica de dados para serem analisados. Apesar da disponibilidade desses dados, a expertise necessária para analisa-los dificulta que profissionais com pouco conhecimento em bioinformatica, estatística e ciência da computação possam realizar pesquisas e analises com estes dados. Dada esta situação, este trabalho consistiu em criar uma ferramenta que tira proveito da integração de múltiplas bases de dados proporcionada pelo framework IPTrans, permitindo que usuários da área biomédica realizem analises com os dados contidos nessas bases. Com base em outras ferramentas existentes e em um levantamento de requisitos junto a potenciais usuários, foram identificadas as funcionalidades mais importantes e assim foi projetada e implementada a IPTrans Advanced Analysis Tool (IPTrans A2Tool). Esta ferramenta permite que usuários façam analises de expressão diferencial mais comuns como heatmaps, volcano plots, consenso de agrupamentos e blox-plot. Além disso, a ferramenta proporciona um algoritmo de mineração de dados baseado na extração de regras de associação entre dados clínicos e biomoleculares, que permite ao usuário descobrir novas associações entre a expressão dos genes dados clínicos e fenotípicos. Adicionalmente a este trabalho, foi criado também o BioBank Warden, um sistema de controle de dados clínicos e amostras biomoleculares, que foi utilizado como uma das fontes de dados para o IPTrans A2Tool. Este sistema permite que usuários adicionem informações clinicas de pacientes e também das amostras extraídas para a realização de estudos. Uma avaliação preliminar de usabilidade, realizada junto a profissionais da área biomédica, mostrou que as ferramentas possuem potencial para serem utilizadas no contexto da medicina translacional. / The great number of translational medicine studies allows researchers to make benefit of data sources from various fields. An area of great importance is bioinformatics, which combines the high computational processing capabilities found nowadays with the endless amount of data generated by next-generation sequencing methods, to give researchers a rich amount of data to be analyzed. Despite the availability of such data, the expertise required to analyze it makes difficult for professionals with little knowledge in bioinformatics, statistics or computer science, to conduct research and analysis on this data. Given this situation, this work was intended to create a tool that takes advantage of multiple databases integration capabilities provided by IPTrans and that allows users to perform analysis on the data contained in these databases. To accomplish that other tools were studied in order to observe which features our framework should aggregate and thus was created the IPTrans A2Tool (IPTrans Advanced Analysis Tool). This tool allows users to perform differential expression analysis and generate output as heatmaps, volcano plots, consensus clustering and blox-plots. In addition, the tool provides an association rule extraction algorithm between clinical and biomolecular data, allowing the user to discover hidden associations between the expression of analyzed genes and clinical data. As a by-product of this work was also created the BioBank Warden a clinical data and biomolecular samples management system that was used as one of the data sources for IPTrans A2Tool. This system allows users to add patients clinical information and also of samples taken for carrying out studies. In addition, the system provides a strong research group and project permission management that ensures only authorized people to have access to patients data.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:usp.br/oai:teses.usp.br:tde-05042016-093735 |
| Date | 11 December 2015 |
| Creators | Ferretti, Yuri |
| Contributors | Felipe, Joaquim Cezar |
| Publisher | Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP |
| Source Sets | Universidade de São Paulo |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | Dissertação de Mestrado |
| Format | application/pdf |
| Rights | Liberar o conteúdo para acesso público. |
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