Uma abordagem alternativa para seqüenciamento por hibridização

Abstract

Uma questão central no emergente campo da Biologia Molecular Computacional diz respeito ao problema de seqüenciamento de DNA. Seqüenciar uma molécula de DNA significa determinar a ordem das suas bases componentes adenina (A), citosina (C), guanina (G) e timina (T). Em vista do comprimento de tais moléculas, muitas vezes da ordem de bilhões de bases, e das limitações existentes nos processos laboratoriais, os quais são capazes de manipular, no máximo, apenas 700 bases, esse se tornou um problema de natureza combinatorial e normalmente requer técnicas matemáticas e recursos computacionais para a sua solução. Dentre os vários métodos de seqüenciamento de DNA desenvolvidos nas últimas décadas, um que se tem mostrado particularmente promissor é o método denominado Seqüenciamento por Hibridização (do inglês Sequencing by Hybridization SBH), o qual se caracteriza por utilizar um chip de DNA para identificar o espectro da seqüência investigada, isto é, o conjunto de todas as subseqüências de um determinado tamanho que a compõem; e por tentar seqüenciá-la a partir das informações nele contidas. Recentemente, Halperin et al. (2002) apresentou duas variantes para o SBH. A primeira é baseada em um algoritmo, denominado algoritmo A, projetado para lidar com os dados gerados pelo chip clássico de seqüenciamento; e a segunda, mais abrangente, inclui um novo modelo de chip que conta com bases universais distribuídas randomicamente, e, para lidar com os dados provenientes dele, inclui também um outro algoritmo, denominado algoritmo B. Halperin et al. (2002) ainda sugeriu que a combinação adequada de alguns aspectos positivos dessas abordagens talvez pudesse gerar resultados práticos melhores do que os obtidos com a solução baseada apenas no algoritmo B. Este trabalho de pesquisa aponta os problemas de se implementar tal sugestão e, então, propõe uma abordagem alternativa que tende a superá-los, a qual mostrou-se ser mais geral, tendo, inclusive, a solução baseada no algoritmo B como um caso particular. Além disso, as simulações realizadas evidenciaram que os demais casos conseguem alcançar melhor rendimento em termos do tamanho da seqüência que pode ser corretamente determinada, empregando chips de menor custo