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Listagem de Questões Concurso USP

#Questão 1095530 - Biologia, Hereditariedade e diversidade da vida, FUVEST, 2025, USP, Especialista em Laboratório (Especialidade: Informática Biológica)

A análise de variantes genômicas é um processo essencial em estudos de genética e genômica clínica, sendo composta por etapas como alinhamento de leituras, detecção de SNPs/INDELs, anotação e interpretação das variantes. Ferramentas como BWA, Bowtie, GATK, bcftools, ANNOVAR e VEP desempenham papéis fundamentais nesse pipeline. A escolha adequada dessas ferramentas pode impactar diretamente a qualidade dos resultados obtidos. Assinale a alternativa que descreve corretamente a importância da anotação de variantes em um estudo genômico.

A anotação de variantes consiste apenas na comparação das mutações identificadas com um banco de dados de polimorfismos genéticos, sem qualquer análise funcional associada.

A anotação de variantes permite associar mutações identificadas a possíveis impactos funcionais, como alterações na estrutura proteica ou regulação da expressão gênica, sendo essencial para a interpretação clínica dos achados.

Ferramentas de anotação, como ANNOVAR e VEP, determinam automaticamente se uma variante é patogênica ou benigna, eliminando a necessidade de validação experimental.

O processo de anotação se restringe a relatar se uma variante ocorre em uma região codificante do genoma, sem fornecer informações sobre possíveis consequências biológicas.

A anotação de variantes é um processo independente da detecção de SNPs e INDELs, não afetando a priorização de variantes em estudos de associação genética.

#Questão 1095531 - Biologia, Moléculas, células e tecidos, FUVEST, 2025, USP, Especialista em Laboratório (Especialidade: Informática Biológica)

A análise in silico de proteínas envolve diferentes abordagens para prever e interpretar suas estruturas e interações funcionais. Entre essas abordagens, destacam-se a modelagem comparativa, a predição ab initio, a análise de dinâmica molecular e o docking molecular. Ferramentas computacionais modernas auxiliam na interpretação dos resultados dessas análises, permitindo aplicações em descoberta de fármacos, design de proteínas e bioquímica estrutural. Assinale a alternativa que apresenta corretamente a principal característica da modelagem comparativa de proteínas.

A modelagem comparativa de proteínas usa exclusivamente informações genômicas para prever a estrutura tridimensional de uma proteína sem necessidade de estrutura conhecida de referência.

Na modelagem comparativa, estruturas de proteínas conhecidas são usadas como referência para prever a estrutura de uma proteína desconhecida, sendo mais precisa quanto maior a identidade de sequência entre a proteína-alvo e a proteína modelo.

A modelagem comparativa é baseada na ideia de que proteínas de organismos distintos sempre compartilham estruturas idênticas, independentemente de diferenças na sequência de aminoácidos.

Métodos de modelagem comparativa são superiores aos baseados em aprendizado profundo, como AlphaFold, pois não dependem de grandes bancos de dados estruturais para gerar previsões precisas.

Modelos obtidos por modelagem comparativa não necessitam de refinamento ou validação experimental, uma vez que são construídos diretamente a partir de estruturas cristalográficas de proteínas conhecidas.

#Questão 1095532 - Biomedicina - Análises Clínicas, Biologia Molecular em Biomedicina, FUVEST, 2025, USP, Especialista em Laboratório (Especialidade: Informática Biológica)

Software como Progenesis e Protein Lynx Global Service (PLGS) são amplamente utilizados no processamento de dados de espectrometria de massas para proteômica e metabolômica. Essas ferramentas realizam etapas críticas, como alinhamento de picos, normalização, identificação de proteínas ou metabólitos e quantificação relativa entre amostras experimentais. Entretanto, a confiabilidade dos resultados depende de uma série de parâmetros e estratégias de controle de qualidade para reduzir falsos positivos e melhorar a interpretação biológica dos dados. Diante desse contexto, qual das alternativas apresenta corretamente uma estratégia fundamental para garantir a precisão dos resultados na análise proteômica e metabolômica utilizando PLGS ou Progenesis?

A utilização exclusiva de bancos de dados de referência, sem permitir a busca de variantes ou modificações pós-traducionais, reduz a taxa de falsos positivos e melhora a acurácia da análise.

O uso de filtros estatísticos rígidos, como a remoção de todas as identificações com FDR (False Discovery Rate) superior a 5%, pode comprometer a detecção de biomarcadores de baixa abundância, mas não influencia significativamente a qualidade dos resultados.

A normalização dos dados antes da comparação entre amostras não é necessária, pois software como PLGS e Progenesis já realizam ajustes automáticos para minimizar variações experimentais.

O uso de tolerâncias de massa muito restritivas na pesquisa de espectros de massas sempre melhora a precisão das identificações, pois evita a atribuição errônea de fragmentos peptídicos ou metabólicos

A aplicação de estratégias combinadas, como normalização de intensidades, controle de taxa de erro (FDR), verificação manual de espectros e validação experimental das proteínas/metabólitos mais relevantes, é essencial para garantir a confiabilidade dos resultados.

#Questão 1095533 - Biologia, Moléculas, células e tecidos, FUVEST, 2025, USP, Especialista em Laboratório (Especialidade: Informática Biológica)

Diferentes estratégias de sequenciamento de RNA podem ser aplicadas para capturar distintas classes de moléculas, como mRNAs, pequenos RNAs e lncRNAs. A escolha do protocolo influencia a complexidade da análise, a profundidade da cobertura e a detecção de transcritos raros. Qual é a alternativa que melhor justifica a escolha do sequenciamento de RNA total em vez de um protocolo específico para mRNA, mesmo que isso acarrete maior complexidade analítica?

O sequenciamento de RNA total reduz a necessidade de controle de qualidade e normalização dos dados, pois inclui todas as moléculas de RNA sem viés de enriquecimento.

A escolha do RNA total é feita exclusivamente quando se pretende obter alta cobertura de genes altamente expressos, sendo desnecessária para a análise de transcritos raros ou regulatórios.

O uso de RNA total é preferível apenas quando não há interesse na análise de isoformas ou variantes de splicing, pois sua principal vantagem está na quantidade de dados gerados.

A opção pelo sequenciamento de RNA total garante maior profundidade de leitura de mRNAs, melhorando a detecção de isoformas e variantes de splicing.

A adoção de RNA total permite analisar uma gama mais ampla de moléculas, incluindo pequenos RNAs e lncRNAs, possibilitando um entendimento mais completo da regulação gênica e da heterogeneidade do transcriptoma.

#Questão 1095534 - Técnicas em Laboratório, Microbiologia nas Técnicas em Laboratório, FUVEST, 2025, USP, Especialista em Laboratório (Especialidade: Informática Biológica)

No contexto do sequenciamento de genomas completos de microrganismos de interesse clínico, a seleção adequada da plataforma pode impactar diretamente a qualidade dos resultados e a interpretação dos dados. Assinale a alternativa que melhor justifica a escolha da plataforma de NGS para sequenciar um genoma microbiano completo:

O sequenciamento de genoma completo de microrganismos deve ser realizado exclusivamente com tecnologias de longas leituras, como PacBio ou Oxford Nanopore, pois somente essas plataformas garantem uma montagem confiável.

A escolha da plataforma de NGS pouco influencia a qualidade dos dados, pois todos os métodos disponíveis produzem leituras de mesma precisão e cobertura.

A decisão sobre a plataforma ideal deve levar em conta o tamanho do genoma, a presença de regiões repetitivas, o custo do experimento e o nível de erro aceitável na montagem final.

Para genomas bacterianos, é sempre preferível utilizar sequenciamento de RNA em vez de DNA, pois a transcrição ativa reflete melhor a identidade do organismo.

O sequenciamento de nova geração substituiu completamente as abordagens tradicionais, eliminando a necessidade de controle de qualidade e validação bioinformática.

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