| Processo: | 17/04217-5 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Iniciação Científica |
| Vigência (Início): | 01 de junho de 2017 |
| Vigência (Término): | 31 de maio de 2019 |
| Área do conhecimento: | Ciências Biológicas - Microbiologia - Biologia e Fisiologia dos Microorganismos |
| Pesquisador responsável: | Rafael Silva Rocha |
| Beneficiário: | Murilo Henrique Anzolini Cassiano |
| Instituição Sede: | Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto (FMRP). Universidade de São Paulo (USP). Ribeirão Preto , SP, Brasil |
| Vinculado ao auxílio: | 12/22921-8 - Abordagens de biologia sintética para decifrar os mecanismos de integração de sinais em promotores bacterianos complexos, AP.JP |
| Assunto(s): | Biologia sintética Biologia computacional Plataforma (computação) Comportamento de utilização de ferramentas Regulação da expressão gênica Bactérias RNA polimerases |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | bioinformática | Ferramenta Computacional | Promoteres sintéticos | Redes reguatórias | Regulação gênica | Biologia Sintética |
Resumo Os genes não são expressos a todo momento, eles precisam ser regulados e uma etapa desta regulação é o início da transcrição. As bactérias possuem uma maquinaria celular para regular e fazer a transcrição, maquinaria que a biologia sintética compara a verdadeiros programas de tomada de decisão. Os atores deste processo são a RNA polimerase, os fatores de transcrição (que ativam ou inibem a transcrição), sequências no próprio DNA, os chamados promotores, que estão relacionados com a frequência da atividade de transcricional, e os fatores sigma, que reconhecem essas sequências promotoras no DNA. O presente projeto visa o desenvolvimento de uma ferramenta que integre diversos parâmetros para busca e predição de força de promotores bacterianos. A especificidade de um promotor oferece ajuste fino da transcrição e este, por sua vez, pode ser usado em inúmeras aplicações. Várias abordagens já foram descritas na literatura, tanto experimentais como computacionais. A abordagem deste projeto será reunir em uma plataforma computacional as características sobre sequências promotoras bacterianas de trabalhos anteriores e usá-las em um modelo para predição e validá-lo experimentalmente com promotores sintéticos. (AU) | |
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