Um pesquisador está investigando o uso de ferramentas de bioinformática para otimizar a edição genética via CRISPR/Cas9 em células humanas. Ele utiliza dados transcriptômicos (RNA-seq) e simulações de dinâmica molecular para prever off-targets. Além disso, o pesquisador aplica algoritmos de machine learning para modelar a eficiência de guias de RNA (sgRNAs).

Tendo em vista a situação hipotética apresentada, julgue o item subsequente.

O alinhamento de sequências via BLAST é irrelevante para identificar regiões homólogas que possam causar off-targets no CRISPR. 

        Um pesquisador está investigando o uso de ferramentas de bioinformática para otimizar a edição genética via CRISPR/Cas9 em células humanas. Ele utiliza dados transcriptômicos (RNA-seq) e simulações de dinâmica molecular para prever off-targets. Além disso, o pesquisador aplica algoritmos de machine learning para modelar a eficiência de guias de RNA (sgRNAs).

Tendo em vista a situação hipotética apresentada, julgue o item subsequente.

Modelos de machine learning que integram dados genômicos, transcriptômicos e epigenômicos são usados para prever eficiência de sgRNAs. 

        Um pesquisador está investigando o uso de ferramentas de bioinformática para otimizar a edição genética via CRISPR/Cas9 em células humanas. Ele utiliza dados transcriptômicos (RNA-seq) e simulações de dinâmica molecular para prever off-targets. Além disso, o pesquisador aplica algoritmos de machine learning para modelar a eficiência de guias de RNA (sgRNAs).

Tendo em vista a situação hipotética apresentada, julgue o item subsequente.

Dados de RNA-seq podem auxiliar na seleção de sgRNAs específicos para tecidos com alta expressão gênica. 

        Um pesquisador está investigando o uso de ferramentas de bioinformática para otimizar a edição genética via CRISPR/Cas9 em células humanas. Ele utiliza dados transcriptômicos (RNA-seq) e simulações de dinâmica molecular para prever off-targets. Além disso, o pesquisador aplica algoritmos de machine learning para modelar a eficiência de guias de RNA (sgRNAs).

Tendo em vista a situação hipotética apresentada, julgue o item subsequente.

Proteômica é a principal técnica ômica utilizada para validar off-targets de edição genética. 

        Em determinado projeto de biotecnologia vegetal, culturas celulares de Arabidopsis thaliana são utilizadas para produzir metabólitos secundários em biorreatores. O processo envolve ajustes de parâmetros, como oxigenação, pH e análise de fluxo metabólico via modelagem computacional.

Tendo como referência as informações precedentes, julgue o item seguinte, acerca das estratégias a serem empregadas para a execução do projeto apresentado. 

Para beneficiar a cultura de células vegetais em suspensão, é correto inserir reguladores de crescimento, como auxinas e citocininas. 

        Em determinado projeto de biotecnologia vegetal, culturas celulares de Arabidopsis thaliana são utilizadas para produzir metabólitos secundários em biorreatores. O processo envolve ajustes de parâmetros, como oxigenação, pH e análise de fluxo metabólico via modelagem computacional.

Tendo como referência as informações precedentes, julgue o item seguinte, acerca das estratégias a serem empregadas para a execução do projeto apresentado. 

Recomenda-se utilizar gene guns para transformação de células vegetais, e não a eletroporação, pois esta técnica é empregada apenas para estudos ... Ver mais

        Em determinado projeto de biotecnologia vegetal, culturas celulares de Arabidopsis thaliana são utilizadas para produzir metabólitos secundários em biorreatores. O processo envolve ajustes de parâmetros, como oxigenação, pH e análise de fluxo metabólico via modelagem computacional.

Tendo como referência as informações precedentes, julgue o item seguinte, acerca das estratégias a serem empregadas para a execução do projeto apresentado. 

Para o projeto apresentado, biorreatores do tipo fed-batch são os mais adequados, enquanto os do tipo contínuo são inadequados para evitar estres... Ver mais

Tendo em vista os recentes avanços da inteligência artificial na bioinformática, julgue o item a seguir. 

Enquanto a predição de sequências de proteínas é uma abordagem de aprendizado de máquina que utiliza métodos de extração de características para identificar padrões em sequências biológicas, a baseada em aprendizado profundo extrai automaticamente características profundas e informações contextuais das proteínas, o que resulta em melhoria significativa na precisão das predições. 

Acerca de modelagem computacional e inteligência artificial aplicada à biologia, julgue o item subsecutivo. 

Considerando-se uma quantidade limitada de dados de compostos químicos, altamente estruturados, métodos especializados de aprendizado de máquina são mais eficientes para extrair características relevantes desses dados do que redes neurais profundas. 

No que se refere à química de produtos naturais, julgue o item a seguir. 

Os metabólicos secundários vegetais podem ser classificados em três grupos principais, com base em suas origens biossintéticas: terpenoides, alcaloides e fenilpropanoides.