Skip to content
This repository was archived by the owner on Dec 12, 2025. It is now read-only.

VIZ.md

Latest commit

 

History

History
319 lines (221 loc) · 7.06 KB

VIZ.md

File metadata and controls

319 lines (221 loc) · 7.06 KB
Raw

Exemplos de Uso das Visualizações do BioHub

Este documento contém exemplos práticos de como gerar visualizações gráficas com o BioHub.

Instalação das Dependências

Antes de começar, instale as dependências de visualização:

pip install -r requirements.txt

Ou manualmente:

pip install matplotlib numpy squarify

Exemplos por Tipo de Análise

1. Análise de Composição de Aminoácidos

Treemap (Visualização Moderna)

python3 biohub.py physchem "MKTAYIAKQRQISFVKSHFSRQ" --plot-treemap composicao_treemap.png

Ideal para:

  • Comparação visual rápida de composição
  • Identificação de aminoácidos predominantes
  • Apresentações e publicações

Gráfico de Barras (Visualização Clássica)

python3 biohub.py physchem "MKTAYIAKQRQISFVKSHFSRQ" --plot-composition composicao_barras.png

Ideal para:

  • Análise quantitativa detalhada
  • Comparação com outros trabalhos
  • Publicações científicas tradicionais

2. Análise de Hidrofobicidade

Perfil Kyte-Doolittle Padrão

python3 biohub.py physchem "MKTAYIAKQRQISFVKSHFSRQ..." --plot-hydro hydro.png

Usa janela de 9 resíduos (padrão Kyte-Doolittle original).

Para Proteínas de Membrana

python3 biohub.py physchem "SEQUENCE..." --plot-hydro hydro_membrane.png --window 19

Janelas maiores (19-21) são melhores para identificar domínios transmembrana.

Interpretação:

  • Picos > 1.6: possíveis hélices transmembrana
  • Regiões hidrofílicas: loops extracelulares/citoplasmáticos

3. Análise de SASA (Acessibilidade ao Solvente)

Perfil de SASA

python3 biohub.py sasa proteina.pdb --plot-profile sasa_profile.png

Com alta precisão:

python3 biohub.py sasa proteina.pdb --plot-profile sasa_profile.png --num-points 2000

Mais pontos = maior precisão (mas mais lento).

Interpretação:

  • Picos altos (>20 Ų): resíduos expostos (potenciais epitopos)
  • Vales baixos (<5 Ų): resíduos enterrados (núcleo hidrofóbico)

4. Análise de Contatos Intramoleculares

Mapa de Contatos Padrão

python3 biohub.py contacts proteina.pdb --plot contact_map.png

Com Threshold Customizado

python3 biohub.py contacts proteina.pdb --plot contact_map.png -t 10.0

Aumentar threshold (ex: 10.0 Å) mostra mais contatos de longo alcance.

Interpretação:

  • Padrões diagonais: hélices alfa
  • Padrões paralelos: folhas beta
  • Blocos fora da diagonal: domínios estruturais

Análises Combinadas

Análise Completa de Sequência

# Gera todos os gráficos de uma vez + dados CSV
python3 biohub.py physchem "MKTAYIAKQRQISFVK..." \
  --plot-treemap treemap.png \
  --plot-composition barras.png \
  --plot-hydro hydro.png \
  --window 11 \
  -o propriedades.csv

Análise Estrutural Completa

# Combina SASA com PyMOL e gráficos
python3 biohub.py sasa proteina.pdb \
  --plot-profile sasa_profile.png \
  --write-pdb proteina_sasa.pdb \
  --pymol visualizacao.pse \
  -o sasa_data.csv
# Mapa de contatos + CSV
python3 biohub.py contacts proteina.pdb \
  --plot contact_map.png \
  -t 8.0 \
  -o contatos.csv

Casos de Uso Específicos

Caso 1: Comparação de Proteínas Homólogas

# Proteína 1
python3 biohub.py physchem "$(python3 biohub.py fasta prot1.pdb)" \
  --plot-treemap prot1_comp.png

# Proteína 2
python3 biohub.py physchem "$(python3 biohub.py fasta prot2.pdb)" \
  --plot-treemap prot2_comp.png

Compare visualmente os treemaps para identificar diferenças na composição.

Caso 2: Predição de Epitopos

# Identifique regiões expostas
python3 biohub.py sasa anticorpo.pdb --plot-profile epitopos.png

# Combine com hidrofobicidade
python3 biohub.py physchem "SEQUENCE" --plot-hydro hydro_epitopos.png

Epitopos geralmente são:

  • Alta exposição (SASA alto)
  • Hidrofílicos (hidrofobicidade negativa)

Caso 3: Análise de Proteína de Membrana

# Sequência completa
SEQ="MKTAYIAKQRQISFVKSHFSRQLEERLGLIEVQAPILSRVGDGTQDNLSGAEK..."

# Perfil com janela grande
python3 biohub.py physchem "$SEQ" \
  --plot-hydro membrane_topology.png \
  --window 21

# Composição (proteínas de membrana são ricas em hidrofóbicos)
python3 biohub.py physchem "$SEQ" --plot-treemap membrane_comp.png

Caso 4: Otimização para Cristalização

# Identifique regiões desordenadas/flexíveis
python3 biohub.py sasa proteina.pdb \
  --plot-profile flexibility.png \
  --num-points 1500

# Mapa de contatos para ver domínios estruturados
python3 biohub.py contacts proteina.pdb \
  --plot domains.png \
  -t 8.0

Regiões com SASA muito variável podem ser flexíveis → candidatas a truncagem.

Formatos de Saída

PNG (Padrão - Recomendado)

--plot-treemap figura.png
  • Tamanho razoável
  • Boa qualidade (300 DPI)
  • Suportado por todos os programas

PDF (Vetorial - Para Publicações)

--plot-treemap figura.pdf
  • Escalável sem perda de qualidade
  • Ideal para revistas científicas
  • Pode ser editado em Illustrator/Inkscape

SVG (Vetorial - Editável)

--plot-treemap figura.svg
  • Totalmente editável
  • Bom para apresentações
  • Pode abrir em navegadores

Troubleshooting

Erro: "Módulo de visualização não disponível"

pip install matplotlib numpy squarify

Erro: "squarify não instalado"

Treemap usará visualização alternativa. Para treemap completo:

pip install squarify

Verificar Dependências

python3 -c "import matplotlib, numpy, squarify; print('OK!')"

Gráficos Muito Grandes

Se os arquivos PNG ficarem muito grandes, ajuste a resolução:

# Edite biohub_viz.py e mude:
plt.savefig(output_file, dpi=150)  # Ao invés de 300

Fontes Muito Pequenas

Para apresentações, aumente as fontes editando biohub_viz.py:

plt.rcParams['font.size'] = 14  # Adicione no início das funções

Dicas de Qualidade

  1. Para publicações: Use PDF ou SVG
  2. Para apresentações: Use PNG com DPI 300
  3. Para web: Use PNG com DPI 150
  4. Combine múltiplos gráficos: Use Inkscape ou PowerPoint para layout

Exemplos com Dados Reais

Hemoglobina (4HHB)

# Baixa estrutura
python3 biohub.py fetchpdb 4HHB --protein-only -o hemoglobina.pdb

# Análise de contatos
python3 biohub.py contacts hemoglobina.pdb --plot hb_contacts.png

# SASA
python3 biohub.py sasa hemoglobina.pdb --plot-profile hb_sasa.png --num-points 500

Crambin (1CRN) - Proteína Pequena

# Baixa estrutura
python3 biohub.py fetchpdb 1CRN --protein-only -o crambin.pdb

# Extrai sequência
SEQ=$(python3 biohub.py fasta crambin.pdb)

# Análise completa
python3 biohub.py physchem "$SEQ" \
  --plot-treemap crambin_comp.png \
  --plot-hydro crambin_hydro.png \
  --window 7

Referências

  • Kyte & Doolittle (1982) - Perfil de hidrofobicidade
  • Lee & Richards (1971) - Método SASA
  • Shrake & Rupley (1973) - Algoritmo SASA

Suporte

Para reportar problemas ou sugerir melhorias nas visualizações, abra um issue no repositório do projeto.