Análise dos dados gerados por sequenciamento de alta performance da região 16SrRNA em amostras de biofilme subgengival de pacientes diabéticos

• Processo: 13/20537-9
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Pós-Doutorado
• Vigência (Início): 01 de agosto de 2014
• Vigência (Término): 31 de outubro de 2014
• Área do conhecimento: Ciências da Saúde - Odontologia - Periodontia
• Pesquisador responsável: Marcia Pinto Alves Mayer
• Beneficiário: Priscila Larcher Longo
• Supervisor: Purnima Kumar
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Biomédicas (ICB). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Local de pesquisa: Ohio State University, Columbus, Estados Unidos
• Vinculado à bolsa: 11/10057-4 - Análise da diversidade da microbiota subgengival e perfil de citocinas séricas e de fluido gengival relacionada ao controle glicêmico de indivíduos com diabetes mellitus tipo II, BP.PD
• Assunto(s): Biologia computacional Diabetes mellitus Microbiologia Sequenciamento de alta performance
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: bioinformática | diabetes mellitus | microbiota subgengival | Sequenciamento de alta performance | 16SrNA | Microbiologia

Resumo

Apesar da associação entre diabetes mellitus e doença periodontal, a diversidade microbiana em sítios periodontais e os mecanismos pelos quais patógenos orais estão relacionadas ao controle glicêmico em diabéticos ainda não estão esclarecidos. Este estudo teve como objetivo determinar a diversidade da microbiota subgengival de pacientes com diabetes mellitus tipo 2 com o equilíbrio da glicose adequado e inadequado. Amostras subgengivais foram coletadas de sítios com diferentes profundidades de sondagem: rasos (PD d 3mm), médios (PD 4-6mm) e profundos (PD e 7 milímetros) de 10 pacientes com periodontite sem diabetes (SDP), 20 pacientes com periodontite com diabetes, sendo 10 com controle glicêmico adequado (DMA + P) (HbA1c <8%) e 10 com controle glicêmico inadequado (DMI + P) (HbA1c e 8%), 10 pacientes diabéticos sem doença periodontal (SP) e 10 pacientes sem diabetes e sem periodontal doença (H). Depois de extração de DNA, a região hipervariável V5-V6 do 16SrRNA foi amplificada. Os produtos da amplificação foram purificados, após eletroforese em gel (Qiaquick Gel Extraction Kit, Qiagen Inc. CA, EUA). O pirosequenciamento (454 - Roche) foi realizado no Centro de Tecnologia Genômica Avançada (CATG), do Departamento de Bioquímica na Universidade de São Paulo (IQ-USP). Os dados obtidos serão analisados em colaboração com o Prof. Kumar Purnima (Faculdade de Odontologia da Universidade Estadual de Ohio), através do algoritmo Pyronoise (Roche-454) e do software Black Box check Chimera (B2C2). Sequências menores que 300 pb de comprimento serão descartadas. As sequências serão agrupadas no nível mais alto em unidades taxonômicas operacionais com 98% de similaridade, então serão alinhadas com a base de dados no algoritmo BLAST GreenGenes. Árvores filogenéticas serão geradas e visualizadas utilizando RAxML v7.0.4, sob o modelo de gama. As análises serão realizadas dentro do ambiente virtual fornecido pelo Quantitative Insights Into Microbial Ecology (QIIME). (AU)

Publicações científicas

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

LONGO, PRISCILA L.; DABDOUB, SHAREEF; KUMAR, PURNIMA; ARTESE, HILANA P. C.; DIB, SERGIO A.; ROMITO, GIUSEPPE A.; ALVES MAYER, MARCIA PINTO. Glycaemic status affects the subgingival microbiome of diabetic patients. JOURNAL OF CLINICAL PERIODONTOLOGY, v. 45, n. 8, p. 932-940, AUG 2018. (13/20537-9, 11/10057-4, 11/18618-5)