10 Softwares Gratuitos Para A Bioinformática

A bioinformática é uma área de pesquisa e de desenvolvimento consideravelmente nova. Ela une os imensos campos da biologia – através da genômica, transcriptômica, proteômica, biologia molecular e dinâmica populacional – e da computação. Isso ocorre através daatravés da programação, modelagem computacional, análise e armazenamento de dados, estatística e simulação in silico.

Ao combinar pesquisas e ferramentas à primeira vista tão distantes e diferentes entre si, a bioinformática oferece uma expansão nos horizontes do âmbito acadêmico. Além disso, possibilita um olhar por ângulos antes inimagináveis em ambos os lados, da computação e da biologia.

Caso bioinformática seja seu interesse, confira estes 10 softwares gratuitos utilizados no ramo que talvez possam satisfazer a sua curiosidade!

1. Python

Python é uma linguagem de programação cuja popularidade vem crescendo já há um tempo considerável. Sendo a linguagem primária para o aprendizado e desenvolvimento de profissionais da computação mais recentes, Python também é uma ferramenta bastante poderosa na bioinformática.

A linguagem foi criada na década de 80 por Guido van Rossum, na Holanda, como um sucessor alternativo para outra linguagem anterior, ABC. Seu objetivo era criar uma linguagem fácil de se ler e escrever, além de ser versátil e flexível. Tendo isso em mente, Van Rossum iniciou o projeto da criação de Python, nomeada em homenagem ao grupo de comédia britânico Monty Python.

A linguagem é utilizada mais comumente para analisar dados biológicos, como sequências de DNA, estruturas de proteínas e dados de expressão gênica. Python é bastante adequado para bioinformática porque é uma língua flexível e poderosa, de alto nível e de fácil aprendizado. O número de bibliotecas relacionadas à bioinformática na linguagem também é muito grande.

Se o seu interesse está no desenvolvimento em Python, há um grande número de recursos disponíveis, como livros, videoaulas, páginas de blogs, fóruns virtuais e de discussão, etc. A comunidade de Python é extremamente extensa e não faltam recursos!

A variedade de tarefas em que Python é empregado é imensa: Python pode ser utilizado para analisar sequências de DNA, RNA e aminoácidos, o que inclui alinhamentos, buscas por elementos específicos e comparações entre objetos; além disso, pode ser usado para adquirir dados biológicos para pesquisa e interpretação de padrões e tendências, o que pode ser usado para identificação de novos genes, novas patologias e alvos para medicamentos.

2. R

R é outra linguagem de programação bastante popular, ainda que menos conhecida do que Python; é um ambiente e uma linguagem adequada para computação gráfica e estatística. Por ser também consideravelmente fácil de aprender, é uma escolha popular entre bioinformatas, além de possuir bibliotecas construídas especificamente para tarefas de bioinformática.

R foi criado no início da década de 90 por Ross Ihaka e Robert Gentleman na Universidade de Auckland, na Nova Zelândia, inicialmente projetada para realizar tarefas de análise estatística e posteriormente expandida. A linguagem foi nomeada em homenagem a ambos os criadores, cujos nomes se iniciam com a letra “R”.

Assim como em Python, ainda que em grau reduzido, R é uma linguagem flexível e poderosa, extensível para além das suas capacidades originais – através de material adicional – e a sua comunidade é responsiva e participativa. Por ser mais voltada para interpretações estatísticas e probabilísticas, R é uma linguagem que possui inúmeros recursos acadêmicos e suporte para aprendizado!

3. PyMOL

PyMOL é um software de visualização molecular usado para criar e mostrar estruturas moleculares tridimensionais. O seu uso é mais voltado para análises de interações espaciais e disposições da molécula ou proteína a ser observada. Por isso, é bastante popular em ambientes acadêmicos e, em especial, é introduzido já em cursos de graduação.

A ferramenta foi concebida no início dos anos 90 por Warren Lyford DeLano na Universidade da Califórnia, São Francisco, com o objetivo de realizar imageamento e mapeamento de estruturas moleculares tridimensionais, e desde então tem adquirido inúmeras outras funcionalidades. Foi nomeada em com uma combinação de Python e a unidade de medida “mol”, utilizada comumente na química como medida de número de moléculas.

PyMOL é uma ferramenta poderosa que permite visualizar desde moléculas orgânicas ou inorgânicas mais simples, até proteínas, RNA e DNA. O software é simples de usar e tem um número imenso de funcionalidades: pode ser usado para ver e manipular estruturas tridimensionais, criar animações, realizar experimentos in silico, propor análises físico-químicas, etc.

Se o seu objetivo é a análise de estruturas de moléculas, o PyMOL é uma excelente adição ao seu repertório, pois é bastante versátil, possui uma extensa comunidade e é fácil  e efetivo, tanto para iniciantes quanto para pesquisadores experientes.

4. BLAST (Basic Local Alignment Search Tool)

BLAST é um software de comparação de sequências biológicas. É uma das ferramentas mais utilizadas na bioinformática, em combinação com outros softwares como o PyMOL. Foi criado no início dos anos 90 por Stephen Altschul, Warren Gish, Michael Miller, Eugene Myers e David J. Lipman nos “National Institutes of Health” (NIH) dos Estados Unidos.

A ferramenta foi criada com o objetivo de ser uma maneira rápida e eficiente de comparar sequências biológicas, de ser versátil e compreensiva dentro do que foi proposto a ela (identificação de sequências homólogas, similares e conservadas), e de ser de “código aberto”, ou seja, de uso e distribuição gratuitos, além de ser capaz de receber contribuições da comunidade.

BLAST é uma ferramenta essencial no âmbito acadêmico e de extrema importância, especialmente no uso em conjunto com outras ferramentas e linguagens que a complementam. Assim como os outros itens desta lista até então, BLAST é uma ferramenta de rápido funcionamento, eficiente e versátil, apesar de ser um pouco mais difícil de se aprender.

5. Clustal X e W

Apesar de serem tecnicamente dois executáveis distintos, Clustal X e Clustal W são similares e são partes de um único programa, Clustal, e por isso recebem uma única entrada. Ambos são interfaces de alinhamento de sequências de proteínas de código aberto. Foram desenvolvidos por pesquisadores do Instituto de Biologia Molecular da Universidade de Cambridge, na Inglaterra. Clustal W possui apenas uma interface de linha de comandos, por onde o usuário manipula suas entradas. Já o Clustal X possui uma interface gráfica de interação, para facilitar o uso, ainda que isso faça com que seja mais lento do que Clustal W.

Os princípios de alinhamento de sequências são geralmente realizados de acordo com algoritmos matemáticos desenvolvidos com o objetivo de buscar semelhanças e diferenças entre certos objetos. Tanto Clustal X quanto Clustal W são baseados no algoritmo de alinhamento de sequências de Needleman-Wunsch. No entanto, Clustal X também usa o algoritmo de alinhamento de sequências de Smith-Waterman. O algoritmo de Smith-Waterman é mais preciso do que o algoritmo de Needleman-Wunsch, mas também é mais lento.

Ambas as interfaces são ferramentas importantes para a bioinformática. Eles podem ser usados para identificar genes homólogos, estudar a evolução de proteínas e para desenvolver novos medicamentos!

6. IGV (Integractive Genomics Viewer)

O IGV é um software de visualização de genoma desenvolvido pelo National Center for Biotechnology Information (NCBI) dos Estados Unidos. Ele é usado para visualizar dados de genoma, incluindo sequências de DNA, mapas de genes e variantes genéticas. O IGV é um software gratuito e de código aberto, e está disponível para Windows, Mac e Linux. Sua criação foi iniciada em 2007 pelo Atlas do Genoma do Câncer.

O IGV é uma ferramenta poderosa que permite visualizar dados de genoma de uma forma fácil e intuitiva. Ele pode ser usado para visualizar dados de genoma de diferentes fontes, incluindo bancos de dados de sequências, publicações científicas e experimentos de sequenciamento de genoma de alto rendimento. O IGV também pode ser usado para visualizar dados de genoma de diferentes maneiras, incluindo como mapas de genes, gráficos e animação.

7. JBrowse

O JBrowse é um navegador de genoma gratuito e de código aberto desenvolvido pelo Laboratório de Bioinformática do Whitehead Institute for Biological Research. Ele é usado para visualizar dados de genoma, incluindo sequências de DNA, mapas de genes e variantes genéticas. O JBrowse está disponível para Windows, Mac e Linux.

Desenvolvido no início dos anos 2000 por Ian Holmes e colaboradores, JBrowse teve origem como uma solução inovadora para imageamento e mapeamento de dados genômicos tridimensionais, e ao longo do tempo, incorporou uma série de outras funcionalidades. Seu nome, JBrowse, é uma combinação de “J” que pode representar “JavaScript”, a linguagem de programação usada para implementar grande parte do software, e “Browse” que destaca sua função primária de navegação e exploração dos dados genômicos.

Apesar de ser uma ferramenta excelente para explorar e entender a organização de estruturas genômicas, a comunidade de JBrowse não é tão significativa e, por isso, o suporte pode parecer por vezes um pouco deficitário.

8. MEGA (Molecular Evolutionary Genetics Analysis)

MEGA (Molecular Evolutionary Genetics Analysis) é um software amplamente utilizado para análise filogenética e evolucionária de sequências biológicas. Sua popularidade tem crescido significativamente ao longo do tempo, tornando-se uma ferramenta essencial para profissionais e pesquisadores nas áreas de biologia evolutiva e bioinformática.

O projeto MEGA foi iniciado por Sudhir Kumar, Koichiro Tamura e Masatoshi Nei no início dos anos 90, com o objetivo de criar uma plataforma de fácil utilização e poderosa para estudos de evolução molecular. O software foi desenvolvido com base em metodologias sofisticadas de análise filogenética e oferece uma ampla gama de recursos para investigar as relações evolutivas entre sequências de DNA, RNA e proteínas.

A abordagem amigável e acessível do MEGA atrai tanto iniciantes quanto pesquisadores experientes, tornando-o uma ferramenta valiosa para análise de dados genômicos e estudos de filogenia. Seu nome, MEGA, representa “Molecular Evolutionary Genetics Analysis” e reflete sua principal função de análise genética e evolutiva.

Sua interface intuitiva e a grande quantidade de métodos filogenéticos disponíveis o tornam uma ferramenta poderosa para interpretar e visualizar padrões evolutivos em sequências biológicas. Assim como Python, o MEGA também possui uma comunidade ativa de usuários e pesquisadores. Aqueles interessados em aprimorar suas habilidades em análise filogenética podem encontrar diversos recursos, como manuais de usuário, tutoriais, fóruns de discussão e outras fontes de aprendizado!

9. Plasmapper

O PlasMapper é uma ferramenta web gratuita e de código aberto para visualizar e comparar dados de sequenciamento de DNA plasmídico. Ele foi desenvolvido pela Universidade de Uppsala, na Suécia, e está disponível para todos os usuários.

O PlasMapper é uma ferramenta poderosa que pode ser usada para uma variedade de tarefas, incluindo: visualização de dados de sequenciamento de DNA plasmídico; comparação de dados de sequenciamento de DNA plasmídico de diferentes organismos; identificação de genes comuns em plasmídeos; e identificação de diferenças entre plasmídeos.

Apesar de ser menos conhecido, o Plasmapper é uma ferramenta web, ou seja, realiza suas funções diretamente no navegador, sem a necessidade de instalação de itens no computador.

10. UCSC Genome Browser

O UCSC Genome Browser é uma ferramenta online gratuita e amplamente reconhecida para visualização e análise de genomas completos e suas anotações funcionais. Desenvolvido pela Universidade da Califórnia, Santa Cruz, o UCSC Genome Browser é uma plataforma altamente respeitada e que está disponível para todos os pesquisadores e usuários interessados.

Essa poderosa ferramenta pode ser utilizada para uma variedade de tarefas essenciais na pesquisa genômica, incluindo a visualização de sequências de DNA de genomas completos, a identificação e localização de genes, elementos regulatórios e outras características funcionais importantes. Além disso, o UCSC Genome Browser permite a comparação de sequências genômicas de diferentes organismos, facilitando a análise comparativa entre espécies e a descoberta de regiões conservadas e específicas.

Graças à sua interface amigável e recursos avançados, o UCSC Genome Browser é uma escolha popular entre os cientistas e pesquisadores que trabalham com genômica, bioinformática e biologia computacional. A plataforma também oferece ferramentas interativas, como exibições de alinhamentos de sequências e informações detalhadas sobre regiões específicas dos genomas.

Um aspecto notável é que o UCSC Genome Browser é uma ferramenta web, o que significa que pode ser acessado e utilizado diretamente no navegador, sem a necessidade de instalação de softwares adicionais no computador. Isso facilita o acesso universal à plataforma e torna a análise genômica mais conveniente e flexível.

Conclusão

Com o auxílio de softwares e ferramentas mencionadas, como Python, R, PyMOL, BLAST, Clustal, IGV, JBrowse, MEGA, PlasMapper e UCSC Genome Browser, os pesquisadores têm a capacidade de analisar, visualizar e interpretar dados genômicos de maneira mais precisa e abrangente.

Essas ferramentas oferecem soluções inovadoras para enfrentar os desafios da bioinformática, abrindo novas perspectivas de pesquisa e permitindo que sejam feitas descobertas importantes em diversas áreas da biologia, desde a evolução molecular até a análise de sequências específicas e estruturas moleculares complexas.

Além disso, o fato de muitas dessas ferramentas serem gratuitas e de código aberto possibilita que a comunidade acadêmica e científica tenha acesso a recursos poderosos sem barreiras financeiras, promovendo a colaboração e o avanço da ciência.

Em suma, a bioinformática e as ferramentas mencionadas têm se mostrado fundamentais para a pesquisa biológica moderna, permitindo que os cientistas explorem o mundo genômico de forma detalhada e abrangente, abrindo caminho para novas descobertas e avanços que moldarão o futuro da biologia e da medicina.