Prospecção de enzimas de interesse biotecnológico em metagenomas de insetos utilizando perfis probabilísticos de sequências peptídicas

• Processo: 17/24466-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de janeiro de 2018
• Data de Término da vigência: 31 de dezembro de 2018
• Área de conhecimento: Ciências Biológicas - Genética - Genética Molecular e de Microorganismos
• Pesquisador responsável: Caio César de Melo Freire
• Beneficiário: Brendo Rony Nunes Hyppolito
• Instituição Sede: Centro de Ciências Biológicas e da Saúde (CCBS). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). São Carlos , SP, Brasil
• Assunto(s): Biotecnologia Metagenômica Peptídeos Mineração de dados
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Caracterização de peptídeos de insetos | Genes de interesse biotecnológico em insetos | Metagenômica de insetos | Mineração de Dados | Perfis ocultos de Markov | Bioinformática aplicada a metagenômica

Resumo

Com a revolução causada na indústria pela utilização de enzimas, a busca por novas e mais vantajosas tem ganhado importância. Uma fonte muito promissora para prospecção de novas enzimas são os insetos, que por, entre outras razões, explorarem diferentes superfícies adaptativas, possuem um enorme e diverso repertório enzimático. Como estratégia para exploração desta fonte e prospecção de novas enzimas tem-se a utilização de ferramentas de metagenômica que geram grandes quantidades de sequências que precisam ser montadas e anotadas. A anotação comumente baseia-se na busca por similaridade entre sequências, o que pode acarretar em uma considerável perda de informação durante a anotação. Por isso, a proposta do presente estudo é uma abordagem mais sensível e direcionada utilizando perfis probabilísticos (HMM-profiles), gerados a partir de sequências de enzimas de interesse biotecnológico, para prospectar sequências de novas enzimas em metagenomas de insetos. Ao analisar metagenomas de base de dados públicos, pretendemos encontrar novas enzimas que podem não ter sido reveladas por técnicas baseadas em similaridade. Ademais, anotação adicional será realizada nas sequências similares a de enzimas de interesse biotecnológico por meio de ferramentas computacionais. (AU)