Questão FC445860
Um pesquisador está investigando o uso de ferramentas de bioinformática para otimizar a edição genética via CRISPR/Cas9 em células humanas. Ele utiliza dados transcriptômicos (RNA-
Biotecnologia
CEBRASPE (CESPE) · 2025
Um pesquisador está investigando o uso de ferramentas de bioinformática para otimizar a edição genética via CRISPR/Cas9 em células humanas. Ele utiliza dados transcriptômicos (RNA-seq) e simulações de dinâmica molecular para prever off-targets. Além disso, o pesquisador aplica algoritmos de machine learning para modelar a eficiência de guias de RNA (sgRNAs).
Tendo em vista a situação hipotética apresentada, julgue o item a seguir.
Modelos de machine learning que integram dados genômicos, transcriptômicos e epigenômicos são usados para prever eficiência de sgRNAs.
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Gabarito
Certo
Comentário do professor
Modelos de machine learning que combinam informações genômicas, transcriptômicas e epigenômicas realmente são empregados para prever a eficiência de sgRNAs.
Sequência do alvo (motivos, conteúdo GC, contexto do PAM) e propriedades do guia (estrutura secundária, termodinâmica) fornecem características genômicas essenciais para previsão.
Dados transcriptômicos, como níveis de expressão obtidos por RNA‑seq, informam sobre acessibilidade funcional do locus e competição por maquinaria celular, influenciando a eficácia do corte.
Marcas epigenômicas e sinais de acessibilidade (ATAC‑seq, DNase‑seq, metilação, histonas) refletem a abertura da cromatina, que modula a disponibilidade do DNA para a nucleasse.
Modelos treinados em grandes telas CRISPR utilizam algoritmos como florestas aleatórias, boosting ou redes neurais para integrar essas features e melhorar acurácia em células humanas.
Por isso a assertiva é correta: a integração multiômica com machine learning aprimora previsões de eficiência de sgRNAs.
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