42 Temas Atualizados para TCC de Bioinformática

Nuvem de Palavras

Análise de Dados Genômicos e Transcriptômicos:

1. Identificação de variantes genéticas associadas a doenças complexas

2. Integração de dados genômicos e dados clínicos para medicina personalizada

3. Análise de expressão gênica em câncer: identificação de biomarcadores

4. Estudos de metagenômica para compreensão da microbiota humana e sua relação com a saúde

5. Análise de dados de RNA-seq para investigar vias metabólicas em condições fisiológicas e patológicas

Modelagem Molecular e Estrutura de Proteínas:

1. Predição de estruturas de proteínas por modelagem computacional

2. Docking molecular para identificação de ligantes potenciais

3. Estudo da interação proteína-proteína através de simulações de dinâmica molecular

4. Desenvolvimento de novas ferramentas para predição de estruturas de proteínas

Genômica Comparativa e Evolutiva:

1. Análise filogenômica para estudar a evolução de famílias de genes

2. Identificação de elementos regulatórios conservados em genomas

3. Estudos de genômica comparativa em espécies não-modelo para compreensão da evolução

Metagenômica e Ecologia Microbiana:

1. Análise de comunidades microbianas em ambientes extremos

2. Predição de funções metabólicas em microbiomas ambientais

3. Estudos de metatranscriptômica para investigar a expressão gênica em comunidades microbianas

Biologia de Sistemas e Redes Biológicas:

1. Modelagem de redes de regulação gênica para compreensão de processos biológicos

2. Identificação de módulos funcionais em redes de interação proteína-proteína

3. Análise de redes de interação de drogas para identificar combinações terapêuticas eficazes

Bioinformática Estrutural e de Sequências:

1. Alinhamento de sequências para estudos de homologia e evolução

2. Desenvolvimento de novas ferramentas para análise de dados de sequenciamento de nova geração (NGS)

Big Data e Aprendizado de Máquina em Bioinformática:

1. Aplicações de aprendizado profundo (deep learning) na predição de efeitos de mutações genéticas

2. Análise de dados multi-ômicos integrados usando abordagens de aprendizado de máquina

3. Desenvolvimento de algoritmos para processamento eficiente de grandes conjuntos de dados biológicos

Biologia Molecular e Medicina Personalizada:

1. Bioinformática na identificação de alvos terapêuticos para doenças raras

2. Análise de dados de expressão gênica para estratificação de pacientes e previsão de resposta ao tratamento

Ferramentas e Softwares em Bioinformática:

1. Desenvolvimento de pipelines de análise para dados de genômica funcional

2. Avaliação comparativa de ferramentas de anotação genômica

3. Desenvolvimento de uma nova ferramenta de visualização para dados genômicos

Ética e Segurança em Bioinformática:

1. Considerações éticas na análise de dados genômicos de pacientes

2. Segurança da informação em bancos de dados genômicos e biológicos

Aplicações em Agricultura e Biotecnologia:

1. Análise de genomas de culturas agrícolas para melhoramento genético

2. Bioinformática na descoberta e desenvolvimento de novas enzimas industriais

Integração de Dados Ômicos:

1. Integração de dados de genômica, transcriptômica e proteômica para compreensão abrangente de sistemas biológicos

2. Estudos de associação genômica ampla (GWAS) para identificação de marcadores genéticos em doenças complexas

Bases de Dados e Biologia Computacional:

1. Desenvolvimento de uma nova base de dados para compartilhamento de dados genômicos

2. Análise de dados públicos de grandes consórcios genômicos para descobertas científicas

Aplicações em Neurociência e Biologia do Cérebro:

1. Análise de dados de expressão gênica em diferentes regiões do cérebro

2. Identificação de biomarcadores genômicos para distúrbios neurológicos

Estudos de Microbioma Humano:

1. Análise do microbioma intestinal em condições de saúde e doença

2. Desenvolvimento de terapias baseadas no microbioma para doenças gastrointestinais

Proteômica e Espectrometria de Massas:

1. Análise de dados de proteômica quantitativa para estudos de sinalização celular

2. Identificação de biomarcadores proteômicos em doenças complexas