Implementação de abordagens computacionais para identificação de RNAs não codificadores longos envolvidos na diferenciação neuronal

• Processo: 12/12045-6
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado
• Data de Início da vigência: 01 de setembro de 2012
• Data de Término da vigência: 31 de agosto de 2014
• Área de conhecimento: Interdisciplinar
• Pesquisador responsável: Eduardo Moraes Rego Reis
• Beneficiário: Gabriel Francisco Zaniboni
• Instituição Sede: Instituto de Química (IQ). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Assunto(s): Diferenciação celular Biologia computacional Análise de sequência com séries de oligonucleotídeos Neurogênese Expressão gênica
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: diferenciação celular | expressão gênica | Ferramentas bioinformáticas | microarranjos de DNA | neurogênese | RNAs não-codificadores | Bioinformática

Resumo

Estudos recentes tem revelado que RNAs não-codificadores longos (> 200 nt, lncRNAs)podem atuar de modos distintos para exercer funções regulatórias no controle da expressão gênica em eucariotos. Sabe-se já que os lncRNAs podem afetar o padrão de expressão gênica durante a diferenciação celular de um modo comparável ao observado para proteínas regulatórias bem conhecidas, e que muitos são essenciais durante esse processo. O projeto consiste na implementação de metodologias e recursos computacionais para a análise de dados de expressão gênica globais obtidos a partir de células de carcinoma embrionário murino P19 indiferenciadas ou diferenciadas em neurônios e glia. Será realizada uma anotação estrutural e genômica detalhada dos lncRNAs diferencialmente expressos durante o processo de diferenciação. Serão implementadas metodologias para determinar seu potencial codificador e grau de conservação evolutiva, a ocorrência de estruturas secundárias termodinamicamente estáveis e evolutivamente conservadas, assim como a ocorrência de genes e marcas regulatórias da cromatina na vizinhança genômica. Para identificar redes gênicas reguladas por lncRNAs, os dados de expressão serão utilizados para verificar a ocorrência de coregulação entre lncRNAs e mRNAs durante a diferenciação, assim como alteração na expressão de categorias gênicas e vias específicas. Os resultados gerados serão armazenados em um banco de dados relacional.Como resultado desse projeto será estabelecida uma plataforma bioinformática para processamento e mineração de dados de expressão gênica que irá facilitar a identificação de novos lncRNAs relevantes durante a diferenciação neuronal em camundongos para caracterização experimental detalhada. Esta plataforma será suficientemente genérica e poderá incorporar novos conjuntos de dados de expressão gênica gerados a partir de outros modelos de diferenciação que serão obtidos em projetos de pesquisa em andamento no laboratório.

Publicações acadêmicas

(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)

ZANIBONI, Gabriel Francisco. Implementação de abordagens computacionais para identificação de RNAs longos não codificadores envolvidos na diferenciação neural. 2015. Dissertação de Mestrado - Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Matemática e Estatística (IME/SBI) São Paulo.