Análise de RNAs longos não codificadores em transcritoma de mamíferos infectados por zika vírus

• Processo: 18/10748-6
• Linha de fomento: Bolsas no Brasil - Mestrado
• Vigência (Início): 01 de setembro de 2018
• Vigência (Término): 31 de julho de 2019
• Área do conhecimento: Ciências Biológicas - Biologia Geral
• Convênio/Acordo: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
• Pesquisador responsável: Helder Takashi Imoto Nakaya
• Beneficiário: Mariana Araújo Pereira
• Instituição-sede: Faculdade de Ciências Farmacêuticas (FCF). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Assunto(s): Vírus Zika Mamíferos Biologia de sistemas

Resumo

Zika vírus (ZIKV) é um arbovírus que ganhou alta relevância nos últimos anos. Surtos da infecção começaram a se tornar frequentes globalmente a partir do ano de 2007, com uma epidemia na Micronésia. Desde então, cinco dos sete continentes foram afetados. Indivíduos infectados comumente apresentam sintomas similares aos de outros arbovírus, como dengue. Entretanto, a infecção por Zika pode afetar o desenvolvimento fetal ou levar ao desenvolvimento da síndrome de Guillain-Barré em adultos, sendo que ambas as condições podem levar ao óbito. Recentemente, com o avanço das tecnologias a de sequenciamento de nova geração e estudos transcriptômicos, foi descoberto que alguns RNAs longos não codificadores têm a capacidade de regular o sistema imune. Seguindo essa premissa, alguns estudos da expressão desses RNAs em outras infecções virais já foram publicados, mas ainda não há trabalhos relacionados ao zika vírus. Com isso, o objetivo desse projeto é estudar o transcriptoma de diferentes mamíferos infectados por ZIKV, para que se possa compreender o papel desses RNAs durante a infecção e quais são os possíveis mecanismos de regulação gênica envolvidos nesse processo através da tecnologia do RNA-seq.

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)

CARDOZO, LUCAS E.; RUSSO, PEDRO S. T.; GOMES-CORREIA, BRUNO; ARAUJO-PEREIRA, MARIANA; SEPULVEDA-HERMOSILLA, GONZALO; MARACAJA-COUTINHO, VINICIUS; NAKAYA, I, HELDER. webCEMiTool: Co-expression Modular Analysis Made Easy. FRONTIERS IN GENETICS, v. 10, MAR 6 2019. Citações Web of Science: 0.