A biologia molecular e celular tem acumulado um elevado número de fatos experimentais, como seqüências genômicas e propriedades de proteínas. Entretanto, isso não é suficiente para a compreensão dos sistemas biológicos e nem para explicar as intrincadas interações dinâmicas entre a expressão gênica e o desenvolvimento anatômico. É preciso fazer uso de métodos e ferramentas que permitam caracterizar e analisar a complexidade das interações entre o genótipo e o fenótipo, de forma a confrontar as alterações na anatomia com os padrões espaço-temporais da expressão gênica. Neste contexto, o presente trabalho propõe métodos computacionais que, a partir de imagens contendo informações anatômicas e/ou de expressão gênica, em duas e três dimensões, identificam diferentes propriedades geométricas de amostras biológicas, com a finalidade de caracterizar e analisar a relação entre anatomia e expressão gênica. O desenvolvimento desses métodos inclui o uso intensivo de técnicas de processamento de imagens e visualização computacional. Em particular, quatro propriedades geométricas são descritas: o gradiente, a simetria, a distância e a organização espacial. Para ilustrar o potencial dos métodos propostos, são usadas diversas espécies e são analisadas diferentes questões biológicas, aqui listadas: caracterização morfológica e da expressão gênica durante a cardiogênese em embriões de Zebrafish (Danio rerio); caracterização morfológica do desenvolvimento do parasita Echinococcus granulosus; e análise dos danos morfológicos em retinas de traíras (Hoplias malabaricus) causados por intoxicação mercurial. Os resultados obtidos nessas análises permitiram descrever e inferir importantes propriedades do desenvolvimento, da morfologia e dos padrões de expressão gênica desses sistemas biológicos. Com isso, é mostrado que o uso de métodos computacionais capazes de identificar e analisar, a partir de imagens, padrões espaciais de expressão gênica e sua relação com o desenvolvimento morfológico, está se tornando cada vez mais importante para o estudo do desenvolvimento, por fornecerem informações valiosas a respeito da função biológica e das interações entre os genes.

The areas of cell and molecular biology have accumulated a large number of experimental facts, such as genomic sequences and protein structure. However, this is not sufficient to the understanding of biological systems, even to explain the intricate dynamical interactions between gene expression and anatomical development. In order to characterize and analyze the complexity of the interactions between the genotypes and phenotypes, it is necessary to make use of methods and tools that allow the confrontation between spatio-temporal gene expression and changes in developing anatomy. In this context, the present work proposes a set of computational methods that, based on images containing anatomical and/or gene expression information in two and three dimensions, allow the identification of different geometrical properties in biological samples, so as to characterize and analyze the relationship between anatomy and gene expression. The development of these methods includes intensive use of techniques from image processing and computer visualization. In particular, four geometrical properties are described here: gradient, symmetry, distance and spatial organization. The potential of the proposed methods is illustrated in the analysis of various problems, involving different biological issues and species, including: gene expression and morphological characterization of the heart development in Zebrafish (Danio rerio); morphological characterization of the development of the parasite Echinococcus granulosus; and the analysis of the morphological damage in the retina of the fish Hoplias malabaricus caused by mercurial intoxication. The results obtained in these analyses allowed to infer and describe important proprieties with respect to development, morphology and gene expression patterns of these biological systems. Overall, it is shown that the use of computational methods to identify and analyze, from 2D and 3D images, the spatial patterns of gene expression and its relationship with the morphological development, is becoming an increasingly important tool for the study of the development, providing valuable information about the biological function and interactions among genes.