Identificação in silico de ncRNAs no organismo modelo Halobacterium salinarum NRC-1

Autor(es)

Marcos Abraão de Souza Fonseca

• Tipo de documento: Tese de Doutorado
• Imprenta: São Paulo.
• Instituição: Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Matemática e Estatística (IME/SBI)
• Data de defesa: 2016-04-25

Membros da banca

Ricardo Zorzetto Nicoliello Vencio; Angela Kaysel Cruz; Georgios Joannis Pappas Junior; Aline Maria da Silva; Maria Emília Machado Telles Walter

• Orientador: Ricardo Zorzetto Nicoliello Vencio

Resumo

A regulação da expressão gênica ocorre como um fenômeno essencial nos processos celulares em resposta a dinamicidade mútua estabelecida entre um organismo e seu meio. Além dos elementos reguladores já conhecidos, como fatores de transcrição ou modificações pós-transcricionais, observa-se um crescente interesse no papel de regulação desempenhado por moléculas de RNA não codificadores (ncRNA), que podem atuar em vários níveis de processamento da informação biológica. Organismos modelos oferecem uma forma conveniente de pesquisa e diferentes grupos buscam direcionar seus estudos para um entendimento mais amplo no que se refere aos mecanismos celulares presentes nesses organismos. Apesar da existência de alguns elementos conhecidos para o organismo modelo Halobacterium salinarum, acreditamos que nem todos seus elementos de ncRNAs foram identificados. Nesse contexto, desenvolvemos uma análise in silico para a identificação de novos ncRNAs em H. salinarum NRC-1 e aplicamos metodologias para a predição de possíveis interações RNA-Proteína. Com base em uma pespectiva de integração de dados e diferentes metodologias existentes, modelos de Aprendizado de Máquina (AM) foram criados e utilizados para a definição de regiões candidatas a ncRNAs. De acordo com os resultados, 42 novos ncRNAs puderam ser identificados e possibilitaram completar o catálogo de genes ncRNAs de H. salinarum NRC-1 e aumentar o universo conhecido destes em 82%. A análise dos resultados obtidos por outras abordagens disponíveis para a identificação de ncRNAs corroboram com alguns dos candidatos sugeridos neste trabalho. Adicionalmente, foram aplicados e avaliados métodos, também baseados em AM, para a identificação de candidatos à interação com a proteína de interesse LSm, presente no organismo em estudo, no intuito de incluir uma possível caracterização funcional de ncRNAs. Os resultados alcançados na aplicação metodologias para a predição de interações RNA-Proteína não foram suficientes para a criação de um modelo com predições de alto grau de acurácia porém, contribuem como estudos preliminares e discussões para o desenvolvimento de outras estratégias. (AU)

• Processo FAPESP: 12/02896-9 - Predição de Interações RNA-Proteína por uma Abordagem Baseada em Combinação de Classificadores
• Beneficiário: Marcos Abraão de Souza Fonseca
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado