Identificação computacional e caracterização estrutural de RNA não codificadores em Leishmania braziliensis

Resumo

A organização genética do parasita protozoário Leishmania braziliensis, à semelhança de outros tripanossomatídeos, difere marcadamente da maioria dos eucariotos. Ele tem um genoma compacto e seus aproximadamente 9.000 genes codificadores de proteínas são transcritos, sem promotores canônicos, como unidades policistrônicas que dependem do trans-splicing para a produção de mRNAs maduros. Essa organização genética transfere o controle da expressão gênica majoritariamente para o nível pós-transcricional. Há muito a ser investigado sobre os mecanismos moleculares e fatores envolvidos nas etapas regulatórias pós-transcricionais. Nosso laboratório tem como foco estudar alguns desses fatores e mecanismos. Entre eles, estamos investigando e já identificamos um grande número de RNAs não codificadores de proteínas (ncRNA) putativos, potenciais elementos regulatórios. Neste projeto, exploraremos o conteúdo de ncRNAs putativos em L. braziliensis empregando abordagens computacionais recentemente desenvolvidas pelo grupo dinamarquês liderado por J. Gorodkin, pesquisador colaborador nesta proposta. Neste trabalho, usaremos suas metodologias computacionais inovadoras para classificar ncRNAs putativos de Leishmania baseados na estrutura. A abordagem a ser aplicada combina duas estratégias para varreduras genômicas de RNAs estruturados. As estratégias de dobramento (folding) e alinhamento de RNA (alinhamento estrutural) simultaneamente permitem alcançar maior profundidade do que as varreduras baseadas na construção inicial de um alinhamento baseado em sequência seguida de análise da estrutura. Esta estratégia combinada é apoiada pela conservação das estruturas de ncRNA identificadas em espécies evolutivamente relacionadas. Além disso, métodos de agrupamento de estruturas conservadas de RNA serão utilizados, abrindo o potencial para descobrir famílias de RNA compartilhando a mesma estrutura. A análise dos conjuntos de RNA baseados em estrutura confere uma base racional para selecionar subpopulações de ncRNAs a serem investigadas, por genética reversa. (AU)