Questões Concurso USP

Na Bioinformática, a manipulação e a análise de grandes volumes de dados exigem ferramentas eficientes e bem estruturadas. No R, pacotes como Bioconductor fornecem funcionalidades específicas para análise de dados ômicos, enquanto o Tidyverse facilita a manipulação de tabelas. No Python, bibliotecas como Pandas e NumPy permitem a manipulação de DataFrames e arrays de forma otimizada, essenciais para explorar e processar conjuntos de dados biológicos. Além disso, a escolha de boas práticas e ferramentas impacta diretamente a eficiência, transparência e reprodutibilidade das análises. Qual das alternativas a seguir representa corretamente uma vantagem do uso de Pandas e NumPy na manipulação de dados biológicos?

A extração de ácidos nucleicos é uma etapa fundamental para diversas aplicações em biologia molecular, como PCR, qPCR e sequenciamento de RNA (RNA-seq). A escolha do método apropriado deve considerar fatores como pureza, integridade e concentração do material extraído. Além disso, a presença de contaminantes, como proteínas ou solventes orgânicos, pode interferir na qualidade das análises subsequentes. Para garantir resultados confiáveis, diversas estratégias de controle de qualidade são empregadas, como espectrofotometria, eletroforese e fluorimetria. Assinale a estratégia mais apropriada para garantir a qualidade do RNA extraído antes de análises transcriptômicas.

O aprendizado de máquina é amplamente aplicado na Bioinformática para analisar grandes volumes de dados biológicos, identificar padrões e realizar previsões. Métodos como classificação, clustering e redução de dimensionalidade são empregados para revelar estruturas subjacentes nos dados e facilitar a interpretação de fenômenos biológicos complexos. Técnicas como PCA (Análise de Componentes Principais), tSNE e UMAP são utilizadas para reduzir a dimensionalidade e visualizar agrupamentos naturais. Assinale a alternativa que representa uma aplicação adequada da redução de dimensionalidade em análises ômicas.

A reprodutibilidade é um princípio essencial em Bioinformática, permitindo que análises sejam repetidas com os mesmos dados e ferramentas em diferentes ambientes. Diversas estratégias podem ser adotadas para minimizar variações na execução de pipelines. Diante desse cenário, qual das abordagens a seguir representa a melhor estratégia para garantir a reprodutibilidade de um pipeline bioinformático? 

A análise multiômica combina diferentes camadas de dados biológicos, como transcriptômica, proteômica, metabolômica e microbiômica, para obter uma visão mais abrangente dos fenômenos celulares e fisiológicos. No entanto, a integração desses dados apresenta desafios computacionais e estatísticos significativos, especialmente ao tentar correlacionar diferentes tipos de informações geradas por técnicas distintas. Métodos baseados em redes de interação e aprendizado de máquina têm sido amplamente explorados para facilitar essa integração e revelar padrões biológicos complexos. Assinale a abordagem que representa corretamente um método eficiente para integração e análise de dados multiômicos.