Questões de Não definido do ano 2025

A análise de RNA-seq envolve múltiplas etapas, incluindo mapeamento de leituras, quantificação, normalização e análise estatística de expressão diferencial. O mapeamento eficiente de sequências contra um genoma de referência pode impactar diretamente a precisão dos resultados, assim como a escolha de métodos de quantificação e normalização. Ferramentas como STAR e HISAT2 realizam alinhamento, enquanto Salmon emprega um modelo livre de alinhamento para quantificação. Da mesma forma, pacotes estatísticos como DESeq2, edgeR e limma são amplamente utilizados para normalizar e identificar genes diferencialmente expressos. Qual abordagem melhor representa as vantagens e limitações das diferentes metodologias de análise de RNAseq?

A integração de diferentes camadas de dados ômicos, como genômica, transcriptômica, proteômica e metabolômica, é um desafio fundamental na biologia de sistemas. Um dos obstáculos é a alta dimensionalidade dos dados, o que pode dificultar a interpretação e levar a correlações espúrias. Estratégias como a redução de dimensionalidade (por exemplo: PCA), correlação entre dados distintos e a construção de redes de interação ajudam a identificar padrões biológicos significativos e inferir relações funcionais entre genes, proteínas e metabólitos. Diante desse contexto, qual das alternativas a seguir apresenta corretamente um benefício da construção de redes de coexpressão gênica na integração de dados multiômicos?

Software de análise ômica, como Cytoscape, String, ClueGO, Reactome e KEGG, permitem a interpretação integrada de grandes volumes de dados biológicos. Esses programas auxiliam na visualização de redes de interação molecular, enriquecimento funcional e associação de genes a vias metabólicas e processos celulares. A correta aplicação dessas ferramentas melhora a inferência de mecanismos biológicos subjacentes a diferentes fenótipos observados. Qual é a alternativa que melhor descreve a aplicação de um desses software na análise de dados ômicos?

Os dados obtidos em experimentos ômicos podem conter variações técnicas e biológicas que influenciam a análise. Para minimizar esses efeitos, diferentes estratégias são aplicadas antes da interpretação dos resultados. Assinale a alternativa que melhor descreve a importância do pré-processamento e normalização na análise de dados ômicos.

A profundidade de penetração do feixe de elétrons primário em uma amostra analisada por MEV depende de vários fatores. Considerando um feixe com tensão de aceleração de 20 kV incidindo sobre um material, como varia a profundidade de penetração?