Questões sobre Moléculas, células e tecidos

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Listagem de Questões sobre Moléculas, células e tecidos

#Questão 1095700 - Biologia, Moléculas, células e tecidos, FUVEST, 2025, USP, Especialista em Laboratório (Especialidade: Genética, Biologia Celular e Molecular)

A diferenciação celular é o processo pelo qual células indiferenciadas se especializam em tipos celulares específicos com funções distintas em organismos multicelulares. Sobre este processo, assinale a alternativa correta.

#Questão 1095702 - Biologia, Moléculas, células e tecidos, FUVEST, 2025, USP, Especialista em Laboratório (Especialidade: Genética, Biologia Celular e Molecular)

Alterações na função gênica podem ocorrer devido a regulação da expressão gênica ou a mutações que afetam a sequência do gene. Assinale a alternativa que descreve corretamente o impacto funcional dessas alterações. 

#Questão 1095944 - Biologia, Moléculas, células e tecidos, FUVEST, 2025, USP, Especialista em Laboratório (especialidade: Espectrometria de Massas de Amostras Biológicas)

Sobre o preparo de amostras em proteômica bottom-up (identificação de proteínas baseado na digestão proteolítica das amostras), assinale a alternativa correta.

#Questão 1096233 - Biologia, Moléculas, células e tecidos, FUVEST, 2025, USP, Especialista em Laboratório (Criomicroscopia Eletrônica Biológica)

Pesquisadores da instituição ‘A’ têm interesse na biologia estrutural de vírus e buscam caracterizar vírus da família Mimiviridae de ambientes como fossas vulcânicas, corais e derivados de petróleo. A meta dos pesquisadores é coletar informações em resolução atômica dos vírus no contexto de infecções, ou seja, no interior de células hospedeiras. Vírus dessa família despertam interesse devido à sua complexidade. Apresentam uma superfície icosaédrica, genomas de 1,2 Mb e tamanhos na faixa de 800 nm, sendo visíveis até mesmo por microscopia ótica. Além disso, sua superfície é coberta por uma densa camada de fibrilas. Outro grupo de pesquisadores, da Instituição ‘B’, têm interesse na resolução estrutural, em escala atômica, de proteínas com tamanho molecular entre 5-15 kD, quando complexadas a alvos farmacológicos de igual tamanho. Com base nessas informações, assinale a alternativa correta.

#Questão 1096240 - Biologia, Moléculas, células e tecidos, FUVEST, 2025, USP, Especialista em Laboratório (Criomicroscopia Eletrônica Biológica)

AlphaFold2 e suas aplicações nos campos da biologia e medicina


    Em dezembro de 2020, o AlphaFold2 (AF2), um modelo baseado em aprendizado de máquina (machine learning) para prever estruturas de proteínas desenvolvido pela DeepMind, conquistou o campeonato na 14ª edição do Critical Assessment of Structure Prediction (CASP14). Um ano e meio depois, a DeepMind e o EMBL’s European Bioinformatics Institute (EMBL-EBI) divulgaram as estruturas de mais de 200 milhões de proteínas previstas pelo AF2, que cobrem quase todas as proteínas conhecidas no planeta (o universo das proteínas). Esses dois eventos atraíram grande atenção para o AF2 na comunidade científica. O AF2 representa um avanço marco na previsão de estruturas de proteínas. Ele é considerado a maior contribuição da Inteligência Artificial (IA) para o campo científico e um dos maiores avanços científicos feitos pela humanidade no século XXI. Este é um feito histórico notável no entendimento humano da natureza. A alta avaliação do AF2 não é excessiva, pois entender as estruturas tridimensionais (3D) das proteínas é um dos problemas mais desafiadores no campo da biologia, que tem desconcertado os cientistas por 50 anos. Embora múltiplas tecnologias, incluindo Ressonância Magnética Nuclear (RMN), Cristalografia por Raios-X e Microscopia Crioeletrônica (cryoEM), tenham sido adotadas para resolver as estruturas das proteínas, apenas cerca de 200.000 estruturas de proteínas foram determinadas, cobrindo menos de 0,1% do universo das proteínas.


Adaptado de Yang, Z. et al. (2023). AlphaFold2 and its applications in the fields of biology and medicine. Sig Transduct Target. Tradução livre.

A predição de interações proteína-proteína por métodos de aprendizado de máquina se dá pela

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