FRANCISCO MADUREIRA
DA REPORTAGEM LOCAL

Os cientistas que estudaram e decodificaram o mapa genético do ser humano utilizaram a maior estrutura de supercomputadores já reunida na história.
A Celera Genomics, empresa norte-americana que mapeou 98% desse código, utilizou cerca de 700 processadores e uma capacidade de armazenamento superior a 70 Tbytes (76,9 trilhões de letras ou cerca de 110 mil CDs). São as máquinas mais poderosas do mundo fora do círculo militar.
O Projeto Genoma Humano (PGH), consórcio público que reuniu universidades e institutos de pesquisa de todo o mundo, também utilizou computadores superpotentes (veja quadro).
O Brasil também possui tecnologia de ponta para o estudo do genoma de bactérias e vegetais, como a Xylella fastidiosa e a cana-de-açúcar.
Esses equipamentos têm diversos papéis na decodificação dos genes. Em primeiro lugar, eles ajudam a gerenciar os imensos bancos de dados com as sequências genéticas. O código genético humano, por exemplo, possui mais de 3 bilhões de letras.
Mas essa não é a tarefa mais complexa que essas máquinas voadoras executam. Um processo chamado montagem consome muitos gigabytes de memória. Ele consiste em encontrar a ordem correta das bases do DNA, que, por ser uma molécula grande, só pode ser lido em partes menores.
Funciona como se você tivesse uma centena de colares com bolinhas coloridas dispostas em uma certa ordem e decidisse cortá-los em três partes aleatórias. O computador sobrepõe as partes e restaura a ordem original.
Agora imagine um número considerável de colares que contenham, cada um, 3 bilhões de bolinhas coloridas. Não é à toa que esses supercomputadores precisaram de muita memória -muitas vezes, o espaço total dos discos rígidos mais comuns hoje.
Os genes são como receitas para o organismo construir proteínas. Um outro processo, chamado anotação, é então realizado para descobrir quais proteínas podem ser fabricadas pelas sequências de DNA descobertas.
Nesse caso, o computador compara o código genético com proteínas já existentes, o que pode revelar, por aproximação, a função da proteína gerada.


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