Busca avançada
Ano de início
Entree

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

Processo: 12/12045-6
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Mestrado
Vigência (Início): 01 de setembro de 2012
Vigência (Término): 31 de agosto de 2014
Área do 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

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.