- Nova professora no MIT, Yunha Hwang, assume posição dupla em Biologia e EECS/Computação e trabalha com linguagem genômica para analisar DNA e entender funções proteicas “in silico”.
- O objetivo é incorporar contexto genômico além da simples similaridade de sequência, aplicando isso a materiais, terapias, polímeros e modelagem de fluxos de carbono e nitrogênio no ambiente.
- O conceito central é um modelo de linguagem genômica — parecido com grandes modelos de linguagem, mas treinado com a linguagem do DNA para compreender a biologia a partir de dados genômicos.
- Metagenômica é essencial porque a maioria dos micróbios não pode ser cultivada em laboratório; menos de 1% dos genes conhecidos tem funções validadas.
- A pesquisa destaca o potencial dos micróbios para química sustentável, produção de novos materiais e terapias, além de contribuir para entender ciclos biogeoquímicos e o combate a patógenos.
Nova professora no MIT atua em interseção entre biologia e computação, buscando traduzir dados genômicos em linguagem utilizável para entender proteínas. A atuação ocorre em posição dupla, Biologia e EECS, com foco em modelagem genômica in silico.
Yunha Hwang integra o corpo docente como Samuel A. Goldblith Career Development Professor em Biologia, além de professora assistente em EECS e MIT Schwarzman College of Computing. A proposta é ampliar o uso de contextos genômicos além da similaridade de sequências.
A pesquisadora pretende desenvolver um modelo de linguagem genômica, similar a modelos de linguagem, mas treinado com DNA. O objetivo é desvendar funções proteicas com dados de composição genética, indo além a simples correlação de sequências.
Contexto científico
O objetivo é incorporar o contexto genômico para entender como genes e regiões adjacentes influenciam a função de proteínas. A ideia é mapear unidades gênicas que trabalham em conjunto, conectando arquitetura genômica à função biológica.
Aplicações potenciais
Pesquisas podem orientar a produção de materiais, terapias e polímeros, promovendo sustentabilidade. Além disso, entender fluxos de carbono e nitrogênio a partir de microorgânicos ajuda a modelar biogeoquímica ambiental e resposta a mudanças climáticas.
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