Reconstrução de redes regulatórias bacterianas em amostras ambientais terrestres

Resumo

O compartilhamento de informação genética entre comunidades microbianas pode ser representado por uma rede complexa que interliga as mais diversas informações, como por exemplo: metabólitos, genes específicos, enzimas, substratos e também os fatores de transcrição. A sobrevivência e a coexistência de uma comunidade microbiana poderia ser explicada ou compreendida através dos genes expressos por essa comunidade, bem como dos produtos metabólicos que esses organismos produzem e compartilham. Como os fatores de transcrição são responsáveis pela regulação da vida dos organismos e, consequentemente, de uma comunidade, eles podem ser usados para explicar e decifrar o comportamento dessas comunidades. Nesse sentido, essas comunidades poderiam ser estudadas e compreendidas em nível regulatório. Atualmente, vários estudos utilizam abordagens metagenômicas como um potencial para entender e explorar a dinâmica e a diversidade das comunidades microbianas. No entanto, a compreensão de como as comunidades se comportam em nível de regulação (ou seja, conjunto de reguladores bacterianos presentes nesta comunidade) permanece não explorada, pois muitos reguladores transcricionais ainda não estão bem caracterizados. Neste contexto, o objetivo deste projeto é desenvolver uma abordagem sistêmica para analisar a rede de regulação bacteriana em metagenomas terrestres, integrando tecnologias para decodificar a distribuição, abundância, associação e correlações estatísticas de fatores de transcrição bacterianos em escala ecológica global usando uma abordagem de biologia de sistemas. Buscando entender e decifrar o comportamento do sistema biológico através de ferramentas de bioinformática, nosso objetivo é recuperar padrões de fatores de transcrição prevalentes em vários metagenomas terrestres. Decifrar a complexa rede reguladora (metarregulação) de uma comunidade metagenômica através do fator de transcrição seria o principal objetivo deste projeto. Estes dados contribuirão para a compreensão da complexa relação inter-espécies e intra-populações de comunidades microbianas em um desafio global, analisando a rede de fatores de transcrição em um metagenoma.