# data[].attributes.body
Após uma revisão geral de todos os conteúdos presentes no padlet, é possível visualizar que o trabalho ainda se encontra numa fase inicial, sendo por isso necessário um esforço acrescido de forma a cumprir os requisitos mínimos propostos.

Os tópicos relativos à análise de literatura, modificações pós-tradução, alinhamentos múltiplos, filogenia, regulação, comparação de variantes do gene e o seu impacto biológico, apresentam muita pouco informação ou até mesmo nenhuma.

Apesar disso, foi possível notar que relativamente à análise das sequências e das features presentes no NCBI, esta de uma forma geral encontra-se completa. Quanto às ferramentas de análise das propriedades das proteínas, podemos notar que foram usadas algumas ferramentas mas esta análise podia ter sido mais aprofundada, podendo ter sido utilizadas outras ferramentas como por exemplo: LocTree, NetNGlyc, String e outras que foram abordadas nas aulas.

Continuação de bom trabalho!

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1) Trabalho ainda algo incompleto, faltando várias etapas

2) Está muito técnico, só informam como fazer a análise, faltando em muitos casos enquadramento biológico e interpretação de resultados

3) Necessário melhorar análise dos resultados do Blast, nomeadamente na seleção de sequencias homólogas que possam depois ser usadas em Alinhamento Múltiplo/ Filogenia

4) Ver recomendações globais pois muitas aplicam-se

# data[].attributes.body
O tópico de homologia " Homology Analysis by Blast" está denso e bastante descritivo, poderia estar mais sucinto. Seria mais permissível, por exemplo, enumerar apenas 3 resultados principais, em vez de uma listagem. Os passos descritivos de como foi realizado o blast e alguns dos outputs apresentados poderiam ser vistos no repositório do github e no padlet apenas os outputs principais.

Sugestão 2: Poderá ser interessante fazer uma recolha de informação sobre a estrutura das proteínas na PDB. A informação da proteína retirada da Uniprot poderia estar esquematizada (por tópicos indicar informações como sequência, comprimento da sequência e localização subcelular). Consideramos importante estudar a existência de domínios conservados e domínios transmembranares da proteína.

Sugestão 3: Na análise de literatura "Automated searches with Biopython", poderia ser apresentado apenas o exemplo inicial de como foi realizada e um exemplo de output (as primeiras duas caixas de texto desta secção), e os artigos onde se basearam para retirar a informação poderiam ser colocados no tópico "Literature Analysis", após a informação de cada gene, redirecionando para os artigos principais encontrados.

# data[].attributes.body
1) Análise da Uniprot poderia ser melhor explorada e interpretada, pois é central para interpretar outras ferramentas

2) Deverão explorar as ferramentas de análise de proteínas, interpretando os resultados em conjugação com a informação de BDs e literatura

3) Árvores devem ser melhor interpretadas; colocar ids nas sequências mais interpretáveis

4) Ver recomendações globais pois muitas aplicam-se

# data[].attributes.body
As ferramentas utilizadas são ora de análise de nucleótidos ora das proteínas, fazendo com que o leitor perca um pouco a linha de raciocínio do trabalho. Sugere-se melhorar a organização da informação.

Uma vez que o foco do trabalho é estudo de genes que codificam proteínas relacionadas com uma doença em específico, fazer alinhamento e a filogenia com proteínas em vez de DNA pode ser mais interessante.

Fazer filtragem no blastp, para se usar resultados/alinhamentos que realmente importam.

# data[].attributes.body
1) Está muito técnico, só informam como fazer a análise, faltando em muitos casos enquadramento biológico e interpretação de resultados

2) Na análise de sequências, em vez de colocar as figuras, seria mais interessante resumir o que é relevante

3) As sequencias estão a ser lidas como se fossem alinhamentos. Para fazer o alinhamento multiplo podem usar o clustal, e depois podem ler o resultado com o biopython.

4) Mudar cabeçalhos blast para blastn e blastp

5) Podem interpretar muito melhor resultados do Blast e indicar como selecionam sequências para AM/AF

6) No LocTree3 coloquem o resultado como imagem porque o link expira.

7) Ver recomendações globais pois muitas aplicam-se

# data[].attributes.body
Relativamente à estrutura do trabalho este aparenta estar bem organizado seguindo as orientações propostas no enunciado. A leitura do vosso trabalho segue uma linha de pensamento lógica. Uma pequena sugestão seria diminuir o tamanho da coluna "Propriedades das proteínas" (por exemplo: usar prints das sequencias, visto que quem quiser consultar pode aceder ao github).
Sugerimos também a organização do github por pastas relacionadas com os genes ou ferramentas.
Por último, seria interessante estudar o relacionamento entre os genes do vosso grupo, caso exista algum.

# data[].attributes.body
1) Devem detalhar as features que encontraram para cada gene, e não apenas o número

2) A parte dos dominios está pouco informativa. Tentem usar ferramentas que usaram nas aulas para identificar dominios, assim como outras propriedades da proteina, como locais de glicosilação, fosforilação, etc, se acharem adequado; Pelo menos para a NOTCH podem explorar no PDB a estrutura 3D da proteína. Em relação ao erro que vos dá, atualizem o biopython, na nova versão já não dá esse erro

3) As sequencias estão a ser lidas como se fossem alinhamentos. Para fazer o alinhamento multiplo podem usar o clustal, e depois podem ler o resultado com o biopython. Tentem tornar as árvores filogeneticas mais informativas. Podem colocar o nome de cada organismo em vez do accession, ou colocar essa informação numa legenda/comentário.

4) Não digam "segundo o NCBI", mencionem os autores dos artigos. Na análise de literatura encontram as variantes associadas à doença, podem comparar as sequencias das variantes e tentar encontrar um padrão.

5) Colocar árvores mais informativas das sequências/ organismos e interpretar.

5) Ver recomendações globais pois muitas aplicam-se

# data[].attributes.body
Globalmente o trabalho está bem efetuado e cumpre com os requisitos propostos.

No que toca à estrutura achamos que a maneira que optaram por distribuir a informação pode não ser a melhor, visto que deste modo dificulta a leitura. Podiam também optar por acrescentar os links dos respetivos artigos.

Sugerimos ainda que melhorem um pouco a organização do github, uma vez que tem bastante informação e a forma que esta está organizada não é muito intuitiva para quem nele pesquisa.

Bom trabalho :)

# data[].attributes.body
1) Colocam muitas figuras e análises mas contém muita pouca interpretação biológica na maior parte dos casos.

2) Não há qualquer interpretação dos resultados do Blast nem se percebe quais as conclusões retiradas em relação a sequências homólogas

3) Parece ainda faltar alinhamentos múltiplos / Análise filogenética

4) Ver recomendações globais pois muitas aplicam-se

# data[].attributes.body
O trabalho está bastante completo, foram usadas várias ferramentas que complementam as informações.

A estrutura do padlet está muito estética, mas como o esquema está muito grande torna-se difícil seguir a informação.

Em relação ao github deviam ser criadas pastas para organizar melhor a informação e facilitar a leitura de modo a melhor especificar qual gene está a ser analisado ou organizar os notebook por genes.

Outra sugestão seria colocar os ficheiros de input e output dos notebooks no github para ser mais fácil a reprodução do trabalho.

Achamos também uma mais valia limitar/filtrar as pesquisas dos artigos para que os  notebooks não sejam maçudos e extensos.

Bom trabalho :)

# data[].attributes.body
1) Estrutura do padlet é bastante confusa e difícil de navegar e verificar o trabalho realizado.
2) Não faz sentido ter no padlet links para ficheiros complexos e que não abrem de forma simples (isso pode ficar no github); colocar resultados principais acessíveis de forma clara e sempre que possível com interpretação biológica dos resultados

3) Melhorar a análise dos resultados do Blast

4) Árvores filogenética - qual o significado biológico?
5) Ver recomendações globais pois muitas aplicam-se

# data[].attributes.body
No geral o trabalho está bom : ) , podem sempre adicionar mais informações sobre o vosso gene e proteína:

Sugestão 1: Regulação

Não mostrar apenas as proteínas que regulam o vosso gene, tentem explicar o tipo de interações que acontecem entre a vossa proteína e as outras. Para isso podem utilizar literatura ou até mesmo completarem com a caracterização do tipo de interação usando o IntAct.

Sugestão 2: Ferramentas de Análise de Proteínas

Achamos que vos faltam mais ferramentas de análise das vossas proteínas. Para isso, podem consultar os Powerpoints de Labs, têm lá ferramentas utilizadas na aula que vos serviram para uma análise mais aprofundada das vossas proteínas como por exemplo: LocTree(localização subcelular), NetNGlyc (ver quantos e quais os locais de N-glicosilação) ...

Sugestão 3: Variantes

Na nossa opinião exploraram muito pouco as variantes, vejam se há alguma informação na literatura principalmente as variantes que estão mais relacionadas com a diabetes tipo 2, que mudanças têm em relação ao vosso gene e o qual é o impacto dessas mudanças no fenótipo ao qual estão associadas.

# data[].attributes.body
1) Melhorar organização, não se percebe a que genes pertencem algumas análises. Estrutura do padlet é bastante confusa e difícil de navegar e verificar o trabalho realizado.
2) Na análise de literatura, podem elaborar mais sobre as funções do gene ABCC5, nomeadamente que substratos são transportados; faltam referências em todos os genes exceto o ultimo; faltam autores nas publicações de alguns genes.
3) Não estão claros resultados do Blast no padlet, nem como identificam sequências homólogas.
4) No gene IGF2BP2 dizem que certas variações no gene alteram a sensibilidade à insulina. Podem comparar as sequencias das variantes e tentar encontrar um padrão.
5) Ver recomendações globais pois muitas aplicam-se

# data[].attributes.body
A análise de literatura realizada deve ter sempre as referências bibliográficas, da forma correta e, se possível, incluindo link.

# data[].attributes.body
Os resultados das várias ferramentas bioinformáticas usadas devem sempre ser interpretados biologicamente, verificando se estão de acordo com a função dos genes que consultam em bases de dados e literatura. Exemplos: a estrutura não deve ser apenas apresentada mas relacionada com a função (e.g. locais de ligação de substratos, co-fatores, DNA, ATP, etc); os domínios transmembranares, a localização celular, as PTMs devem ser todos interpretados relacionando com a função; os tecidos onde o gene é mais expresso devem ser ligados com a sua função.

# data[].attributes.body
Na análise de homologias, o Blast (ou outras ferramentas) deverão incluir sempre a pesquisa baseada nas proteínas (e.g. BlastP), pois estas representam mais diretamente a função do gene, são mais conservadas e menores em tamanho e por isso mais fáceis de usar.

# data[].attributes.body
Ao realizar o Blast, deverá identificar claramente quais as sequências que considera homólogas, definindo um critério claro, com base na qualidade dos alinhamentos (e.g. e-value) e na sua cobertura. Deverá ainda verificar a abrangência taxonómica dos resultados relevantes, bem como dos domínios conservados.

# data[].attributes.body
As sequências a usar num processo de Alinhamento Múltiplo (AM) ou Análise Filogenética (AF) devem ser homólogas. Não faz sentido fazer AM ou AF se assim não for. Assim, os processos de AM e AF deverão ter como input o resultado de um processo de procura de sequencias homólogas (e.g. o descrito no ponto 3). Se forem usadas sequências de vários organismos, deverão usar apenas a sequência mais representativa de cada organismo (e.g. a mais próxima da sequência query).

# data[].attributes.attachment_caption
Portfólio Digital - Laboratórios de Bioinformática

# data[].attributes.body
https://padlet.com/luisfilipeferreira/qv25btf9se2xjubw

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https://padlet.com/marcia27999/4bvi58j21prjfjji

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https://padlet.com/lucianacmartins8/p23lkpkyaewv5w4m

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49843 - Mariana Rochinha Braguês
49841 - Márcia Filipa Gonçalves Oliveira

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51188 - Guilherme Lobo e Sousa
51191 - Karyna Lysenko
50923 - Rodrigo Cordeiro Esperança

# data[].attributes.body
O trabalho prático da UC de Laboratórios de Bioinformática promove a utilização avançada de ferramentas de Bioinformática, para análise de um conjunto de genes e sequências relacionadas. Os genes foram escolhidos a partir dee estudos de GWAS que indicam relação com diabetes.

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49838 - José Maria Piedade Lemos
49846 - Paulo Fernando Ferreira Seixal
49847 - Ruben Branco Fernandes

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49836 - Joana Rita Albuquerque Araújo
45966 - Mariana Braga da Silva
49849 - Tiago João Lopes da Silva
49837 - João José Lopes Cheixo

# data[].attributes.body
49831 - Ana Catarina Santos Lisboa
51187 - Bruna Daniela Ferreira Almeida
49839 - Luciana Martins

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HNF1A

HNF4A

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IRS1

GLI2

DDX18

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KCNJ11

TCF7L2

SLC30A8

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49835 - Joana Oliveira Gonçalves
49834 - Gonçalo Apolinário Cardoso
50912 - Luís Filipe Costa Gomes (DESISTIU)

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NEUROG3

NOTCH2

DSTYK

# data[].attributes.body
HHEX

IDE

FTO

MTNR1B

# data[].attributes.body
KCNQ1

PDE3B

INS

# data[].attributes.body
O item da regulação deve incluir os genes regulados e que regulam o gene; isto dependerá do tipo de gene a analisar. Pode ser usada uma análise de literatura, mas que poderá ser complementado por bases de dados e ferramentas bioinformáticas (e.g. que guardam ou determinam relações proteína-proteina).

# data[].attributes.body
49832 - Bruno Araújo Gomes Sá
49840 - Luís Filipe da Silva Ferreira
49845 - Miguel Pedro Lázaro Valério
27665 - André Filipe Moura Alves dos Santos Ramos

# data[].attributes.body
A utilização de scripts em BioPython é encorajada, mas deve sempre representar uma vantagem em relação à utilização das ferramentas de outra forma (e.g. web), por exemplo permitindo automatizar operações, poupando tempo e permitindo repetir operações.

# data[].attributes.body
IGF2BP2

ABCC5

ARL15

PPAR

# data[].attributes.body
Cada grupo deverá adicionar um post (no sinal +) com o título "Link" e adicionar o link para o seu trabalho. Este poderá ser um padlet ou um URL para um sítio web criado com outras aplicações.
Poderá ainda adicionar posts na secção correspondente ao seu grupo, por exemplo com um resumo do trabalho.

# data[].attributes.body
O padlet (site) do trabalho deverá incluir os principais resultados e métodos, sendo autosuficiente para quem quiser perceber e avaliar os resultados do trabalho. O github deve ser usada para código e ficheiros de resultados (ou inputs) mais detalhados.

# data[].attributes.body
Ao realizar a procura de modificações na proteina (PTMs), tenha o cuidado de verificar que as ferramentas que usa são adequadas para os genes (e organismos) em questão

# data[].attributes.body
Na análise de variantes, considere o impacto do splicing alternativo

# data[].attributes.body
As árvores filogenéticas devem ser mais informativas. Podem colocar o nome de cada organismo em vez de identificadores, ou colocar essa informação numa legenda/ comentário.