Orientador : Profª. Drª. Maria Berenice R. Steffens / Coorientador : Profª. Drª. Michelle Zibetti Tadra Sfeir / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Biológicas, Programa de Pós-Graduação em Ciências : Bioquímica. Defesa: Curitiba, 29/09/2016 / Inclui referências : f. 89-116 / Resumo: Herbapirillum seropedicae SmR1 é uma bactéria diazotrófica que coloniza, de forma endofítica, várias plantas de interesse econômico. A identificação e caracterização de RNAs não codificadores (ncRNAs) no gênero Herbaspirillum é uma etapa importante para o estudo da interação dessas moléculas com mRNAs- ou proteínas-alvo, no processo de regulação pós-transcricional. Neste trabalho foi ampliou-se a análise estrutural e funcional de ncRNAs com função regulatória em H. seropedicae SmR1. Além disso, foram preditos ncRNAs em outras bactérias do gênero Herbaspirillum. Utilizando a ferramenta Infernal 1.1.1 foram identificados 55 novos ncRNAs H. seropedicae SmR1, com expressão confirmada, que foram somados aos 173 já relatados por Moreno (2013) e Cirino (2014). Os novos ncRNAs foram classificados de acordo com a sua estrutura, como ncRNA cis-encoded ou ncRNAs trans-encoded. Foram também encontrados riboswitches e um representante da nova classe de RNA, a sequência CRISPR. Utilizando a ferramenta TargetRNA2 foram preditos diversos mRNAs-alvos. Dez ncRNAs de H. seropeddicae SmR1 com expressão confirmada em experimentos de RNAseq foram selecionados e oligonucleotídeos foram desenhados para futura validação por qRT-PCR. Finalmente, estes resultados contribuirão para o entendimento da participação desse tipo de RNA na regulação do metabolismo de bactérias do gênero Herbaspirillum. Palavras-chave: H. seropedicae SmR1; RNA não codificador, ncRNA, cis-encoded ncRNA, trans-encoded ncRNA, riboswitch, CRISPR. / Abstract: Herbaspirillum seropedicae SmR1 is a diazotrophic bacterium that colonizes endophytically several plants of economic interest. The identification and characterization of non-coding RNAs (ncRNAs) in the genus Herbaspirillum is an important step in the study of the interaction of these molecules with mRNAs- or proteins-tragets, in the post-transcriptional regulation process. In this work we continued the study of the structural and functional analysis of ncRNAs with regulatory function in H. seropedicae SmR1. In addition, new ncRNAs were predicted in other bacteria of the genus Herbaspirillum. Using the Infernal 1.1.1 tool, 55 new ncRNAs, with confirmed expression, were identified in the H. seropedicae SmR1 genome. They were added to the 173 ncRNas already reported by Moreno (2013) and Cirino (2014). The new ncRNAs were classified as cis-encoded ncRNAs or trans-encoded ncRNAs. We also found riboswitches and a representative of the new RNA class, the CRISPR sequence. Using the TargetRNA2 tool, several mRNAs-target were predicted. Ten ncRNAs of H. seropedicae SmR1, with confirmed expression in RNAseq experiments, were selected and oligonucleotides were designed for further validation by qRT-PCR. Finally, these results will contribute to the understanding of the participation of this type of RNA in the regulation of the metabolism of bacteria of the genus Herbaspirillum. Key-words: H. seropedicae SmR1; RNA non-coding (ncRNA), ncRNA cis_encoded, trans-encoded, riboswitches, CRISPR, mRNA.

Orientadora : Profª Drª Enilze M. S. F. Ribeiro / Co-orientadores : Profª Drª Luciane R. Cavalli, Prof. Dr. Iglenir J. Cavalli / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Biológicas, Programa de Pós-Graduação em Genética. Defesa: Curitiba, 28/03/2014 / Inclui referências / Área de concentração: Genética / Resumo: Os microRNAs (miRNAs) são uma classe de moléculas de RNA não codificadoras que apresentam um papel na tumorigênese mamária, regulando genes envolvidos no ciclo celular, proliferação celular, invasão e metástase. Os diferentes subtipos de câncer de mama apresentam diferentes padrões de expressão de miRNAs, dessa forma essas moléculas podem ser potenciais marcadores terapêuticos para subtipos agressivos, como os tumores mamários triplo negativos (TN). Os tumores TN são clinicamente agressivos e possuem baixa ou nenhuma expressão dos receptores de estrogênio (ER), progesterona (PR) e HER2, dessa forma não respondem efetivamente a terapias alvos disponíveis atualmente. No presente trabalho, foi analisado o padrão de expressão de miRNAs de 83 tumores TN e 12 não-TN, juntamente com dados de alterações de números de cópias de DNA por array-CGH obtidos das mesmas amostras, a fim de identificar os miRNAs mais relevantes e seus respectivos genes alvos que podem estar envolvidos na patogênese dos tumores de mama TN. 117 miRNAs foram encontrados com expressão diferencial em tumores TN, quando comparados com os não-TN. A análise combinada de miRNA/aCGH resultou em 17 miRNAs que apresentaram dados concordantes de expressão de miRNA e alterações de números de cópias (ganho/perda de aCGH com alta/baixa expressão de miRNA, respectivamente). Análises de sistemas biológicos downstream de alvos conhecidos e possíveis alvos dos miRNAs selecionados indicaram as vias de sinalização do TGF-beta, PI3K-Akt e HER2, assim como vias envolvidas na adesão celular e outros processos relacionados ao câncer. Estes resultados sugerem que os 17 miRNAs e seus respetivos genes alvos podem ser futuramente estudados como marcadores moleculares específicos para tumores TN, sugerindo a necessidade de estudos de análise funcional e biológica que comprovem suas participações na tumorigênese mamária de tumores do tipo TN. / Abstract: MicroRNAs (miRNAs) are a class of non-coding endogenous RNA molecules that play a role in breast tumorigenesis regulating genes involved in cell cycle, proliferation, invasion and metastasis. Different subtypes of breast cancer presents different expression of miRNAs, and they can be potential therapeutic markers for aggressive subtypes as triple negative breast cancers (TNBC). TNBC are clinically aggressive tumors that lack the expression of ER, PR and HER2 receptors, therefore they do not respond effectively to the available target therapies. In the present study, we investigated miRNA expression pattern of 83 TNBC and 12 non-TNBC tumors and integrated the data with DNA copy number alterations data by array-CGH from the same samples, to obtain the most relevant miRNAs and their respective target genes that may be involved in the pathogenesis of TNBC. 117 miRNAs were found as differentially expressed in TNBC, when compared to non-TNBC. The combined analysis (miRNA/aCGH) resulted in 17 miRNAs that presented miRNA concomitant genomic gains and losses by aCGH and miRNA increase or decrease expression, respectively. KEGG pathway enrichment analysis of the selected 17 miRNAs revealed that their main pathways involved in TGF-beta signaling pathway, PI3K-Akt and HER2 signaling pathways as well as the ones involved in adherence junction and other cancer related processes. Our results suggest that the 17 miRNAs and their target genes may be studied as specific molecular markers for TNBC, suggesting the need for functional and biological analysis that proves their roles in TN tumorigenesis.

Submitted by Marco Antônio de Ramos Chagas (mchagas@ufv.br) on 2016-04-29T11:11:26Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 3023292 bytes, checksum: 6695727050e9686d3b65e792748935d9 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-04-29T11:11:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 3023292 bytes, checksum: 6695727050e9686d3b65e792748935d9 (MD5) Previous issue date: 2015-12-08 / Os microRNAs (miRNAs) são importantes reguladores da expressão gênica em plantas e animais. Assim, miRNAs estão envolvidos na maioria dos processos biológicos, tor- nando o estudo dessas moléculas um dos temas mais relevantes da biologia molecular atualmente. Uma estratégia para encontrar novos miRNAs é procurar seus precursores (pre-miRNAs), que são estruturas ligeiramente maiores (70-120 nt) e têm uma estru- tura secundária na forma de hairpin (grampo de cabelo). No entanto, caracterizar pre-miRNAs in vivo ainda é uma tarefa complexa. Como consequência disto, méto- dos in silico foram desenvolvidos para prever a localização genômica de pre-miRNAs. No entanto, as ferramentas computacionais atuais têm problemas de seletividade, isto é, uma grande quantidade de falsos positivos é reportada. Este trabalho apresenta uma extensão do método desenvolvido por Tempel e Tahi, 2012, com o objetivo de melhorar a seletividade através da técnica de aprendizagem de máquina denominada Random Forest, combinada com o método SMOTE, que lida com conjuntos de dados desbalanceados. Comparando o método proposto com outras importantes abordagens na literatura, mostramos que os procedimentos descritos neste trabalho puderam me- lhorar substancialmente a seletividade, sem comprometer a sensibilidade. Para três conjuntos de dados utilizados nos experimentos realizados, a abordagem proposta al- cançou pelo menos 97 % de sensibilidade e proporcionou um aumento de duas, vinte e seis vezes na seletividade, respectivamente, em comparação com os resultados de ferramentas computacionais atuais. / MicroRNAs (miRNAs) are key gene expression regulators in plants and animals. Thus, miRNAs are involved in the majority of biological process, making the study of these molecules one of the most relevant topics of molecular biology nowadays. A strategy to find new miRNAs is to search for its precursors (pre-miRNAs), which are slightly lar- ger structures (70-120 nt) and have a hairpin structural form. However, characterizing pre-miRNAs in vivo is still a complex task. As a consequence, in silico methods were developed to predict the genomic location of pre-miRNAs. Nevertheless, the current computational tools have problems of selectivity, i.e., a higher number of false positives is reported. This work presents an extension of the method developed by Tempel and Tahi, 2012, with the aim of improving selectivity through machine learning techniques, namely, random forests combined with the SMOTE method that copes with imbalance datasets. Comparing our method with other important approaches in the literature, we have shown that our procedures could substantially improve selectivity without com- promising sensibility. For three datasets used in our experiments, our method achieved at least 97% of sensitivity and could deliver a two-fold, 20-fold, and 6-fold increase in selectivity, respectively, compared with the best results of current computational tools. / Sem Agência de Fomento.

Submitted by Cláudia Bueno (claudiamoura18@gmail.com) on 2016-01-20T15:41:36Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Amanda Gabrielle da Silva - 2015.pdf: 1218291 bytes, checksum: 56dd4b22c77bb02a83c9d20a4cc4e0ce (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2016-01-21T07:54:16Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Amanda Gabrielle da Silva - 2015.pdf: 1218291 bytes, checksum: 56dd4b22c77bb02a83c9d20a4cc4e0ce (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-01-21T07:54:16Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Amanda Gabrielle da Silva - 2015.pdf: 1218291 bytes, checksum: 56dd4b22c77bb02a83c9d20a4cc4e0ce (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Previous issue date: 2015-09-09 / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Goiás - FAPEG / Considering potential molecular methods for diagnostic and/or therapeutic purpose of infectious human diseases, such as dengue, highlights the systematic evolution of ligands by exponential enrichment, known as SELEX. In this method, ligands to a target are exponentially enriched generating aptamers of DNA or RNA with high specificity, being considered as artificial antibodies. In this work, we aimed to realize the isolation of aptamers binding to 3'-UTR (untranslated region) of the RNA from dengue virus (DENV), because present important conformational structures that act as functional elements into RNA necessary in the infectious process. Total RNA of C6/36 infected cells was extracted, submitted to reverse transcription reaction to obtain viral cDNA (serotypes 2 and 3) and amplified by symmetric and/or asymmetric PCR technique to produce the 3’-UTR from DENV as target, generating RNA-like by containing deoxyuridine triphosphate (dUTP) and biotin in the 5’ region of the target. The random library of RNA ligands was obtained by sonication of a pool from human genomic DNA used in three successive PCR, and in the last reaction was introduced the promoter of T7 RNA polymerase, presenting fragments ranging from 80 to 600-bp. Eight rounds of selection were performed between the target and the library by using paramagnetic particles coated with streptavidin. For each round, after the incubation, the non-ligands were removed by using magnetic platform, and the ligands were eluted with NaOH. The eluted ligands were precipitated, submitted to RT-PCR and transcription in vitro, completing one round of selection. For analysis of variability of ligands, the product obtained from the eighth round was cloned and fourteen clones were randomly selected for amplification. The results demonstrated that the aptamers presented sizes with estimated molecular weights varying from 80 to 100-bp. These data indicated the viability of aptamers isolation against conformational elements present in the 3'-UTR of RNA from dengue virus, which may contribute to future research focusing on prevention and/or control of the disease. / Dentre os potenciais métodos moleculares para o diagnóstico e/ou terapêutica de doenças que acometem a saúde humana, tais como a dengue, destaca-se a seleção de ligantes pela utilização da química combinatória, conhecida como SELEX. Nesse método, os ligantes a um alvo são enriquecidos exponencialmente tendo como produto final a obtenção de aptâmeros de DNA ou RNA com elevada especificidade, sendo considerados como anticorpos artificiais. No presente trabalho foi realizado o isolamento de aptâmeros de RNA ligantes à extremidade 3’-UTR (untranslated region) do RNA do vírus da dengue (DENV), por apresentar elementos de RNA conformacionais e funcionais importantes no processo infeccioso. A partir do RNA extraído de células C6/36 infectadas foi feita a transcrição reversa (RT) para produção de cDNA viral (sorotipos 2 e 3) e amplificação por PCR simétrica e/ou assimétrica para a produção do alvo 3’-UTR do DENV, na forma de RNA-like por conter desoxiuridina trifosfatada (dUTP) e biotina na extremidade 5’. A biblioteca randômica de ligantes de RNA foi obtida por sonicação de um pool de DNA genômico humano utilizado como alvo em três PCRs sucessivas sendo que na última reação foi introduzido o promotor da T7 RNA polimerase e cujos fragmentos variaram de 80 a 600-pb. Foram realizados oito rounds de seleção entre alvo e biblioteca utilizando partículas paramagnéticas revestidas com estreptavidina. A cada round, após o período de incubação, os oligonucleotideos não ligantes foram removidos com o auxílio de plataforma magnética, e os ligantes foram eluídos com NaOH. Os ligantes eluídos foram precipitados e submetidos à RT-PCR e transcrição in vitro, finalizando um round de seleção. Para verificar a variabilidade de ligantes, o produto do oitavo round foi clonado e 14 clones foram selecionados aleatoriamente para amplificação. Os resultados demonstraram que os aptâmeros isolados possuem tamanhos distintos, com pesos moleculares estimados variando de 80 a 100-pb. Os dados aqui obtidos indicaram a viabilidade do processo de isolamento de aptâmeros para elementos conformacionais presentes na extremidade 3’-UTR do RNA do vírus da dengue os quais poderão contribuir para pesquisas futuras com foco na prevenção e/ou controle da doença.

RNAs não codificadores são RNAs transcritos, mas não traduzidos, que possuem funções importantíssimas para a regulação dos processos biológicos celulares. Dentre as diversas classes de ncRNAs, a dos miRNAs é a que desperta maior interesse de pesquisa pela comunidade científica atualmente. miRNAs são pequenos RNAs, que contêm cerca de 22 nucleotídeos (nt), que atuam como inibidores/silenciadores pós-transcricionais. Dada sua importância, identificar essa classe de ncRNA permite descobrir possíveis novos microRNAs, bem como seu papel regulatório que pode estar ligado a diversos processos biológicos. A bioinformática, por meio da análise in silico dos microRNA, via abordagens de reconhecimento de padrões, por exemplo, contribuiu muito para identificação e anotação dessa classe de ncRNA. Isso permitiu o desenvolvimento de novas técnicas, métodos e abordagens computacionais que fossem capazes de contribuir, de maneira mais eficiente, com as análises e interpretação da grande massa de dados biológicos que vêm sendo gerados com maior frequência, principalmente nos últimos anos. Apesar de existir grande variedade de abordagens computacionais descritas para a identificação de microRNAs, em sua grande maioria, estas apresentam algum tipo de limitação (e.g. desatualizadas, não mais disponíveis). Desse modo, este trabalho apresenta o miRQuest, um sistema integrado que foi construído, utilizando-se um padrão de desenvolvimento em camadas, via tecnologia de middleware, em uma plataforma web para a investigação miRNA que contém duas funções principais: (i) a integração de diferentes ferramentas de previsão miRNA para identificação miRNA em um ambiente amigável; e (ii) a comparação entre essas ferramentas de previsão. O miRQuest não introduz um novo modelo computacional para predição de miRNAs, mas, sim, uma nova metodologia que permite executar simultaneamente diferentes técnicas de identificação de miRNA. / miRNA belongs to the class of small RNAs non-coding (ncRNAs), been the target of several studies in the literature for his role in the regulation of mRNA levels (messenger RNA) in cells. Representing an class of endogenous RNAs of approximately 22 nucleotides (mature), that act as inhibitors/silencers post-transcriptional. Discovered at the end of last century in Caenorhabditis elegans, miRNAs are now recognized as key regulators of gene expression in plants and animals, among many eukaryotic organisms. According to the scientific literature, this is one of the most studied classes of ncRNAs by the scientific community nowadays. According to the scientific literature, this is one of the most studied classes of ncRNAs by nowadays scientific community. Given its importance, identify this class of ncRNA becomes of great interest as it allows to discover possible new microRNAs, as well as its regulatory role that can be connected to multiple biological processes. Bioinformatics, through in silico analysis of microRNA, either via pattern recognition approaches, for example, greatly contributes to the identification and annotation of this class ncRNA. This allowed the development of new techniques, methods and computational approaches that were able to contribute more effectively to the analysis and interpretation of the great mass of biological data, which has been generated at a higher frequency, especially in recent years. Although there are a variety of computational approaches described for the identification of microRNA, for the most part, these have some sort of limitation (eg outdated, no longer available). Thus, this work presents the miRQuest; an integrated system was built using a standard developing layer, through middleware, in a web platform for miRNA research that has two main functions: (i) the integration of different miRNA prediction tools to identify miRNA in a friendly environment; and (ii) benchmarking between these predictive tools. The miRQuest does not introduce a new computer model to predict miRNAs, but rather, a new methodology that permits simultaneously run different miRNA identification techniques.

Submitted by Pedro Rafael Costa null (costapr@ibb.unesp.br) on 2016-08-29T12:34:19Z No. of bitstreams: 1 Tese-PedroRafaelCosta.pdf: 3405758 bytes, checksum: db4d115ece49bde1fd0f2a7768c97377 (MD5) / Approved for entry into archive by Ana Paula Grisoto (grisotoana@reitoria.unesp.br) on 2016-08-30T17:27:57Z (GMT) No. of bitstreams: 1 costa_pr_dr_bot.pdf: 3405758 bytes, checksum: db4d115ece49bde1fd0f2a7768c97377 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-08-30T17:27:57Z (GMT). No. of bitstreams: 1 costa_pr_dr_bot.pdf: 3405758 bytes, checksum: db4d115ece49bde1fd0f2a7768c97377 (MD5) Previous issue date: 2016-08-23 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) / Uma grande variedade de sequências de RNA presentes nos transcriptomas mas com funções ainda desconhecidas tem estimulado o desenvolvimento de técnicas experimentais e computacionais que colaborem na determinação do papel dessas moléculas. Entretanto, a compreensão dos mecanismos de ação de uma dada molécula de RNA envolve não somente a determinação de sua estrutura de mínima energia livre, mas também o estudo do comportamento de suas conformações metaestáveis. Os algoritmos existentes para predição da estrutura de moléculas de RNA ignoram armadilhas cinéticas que podem levar a formação de estruturas subótimas e utilizam modelos termodinâmicos incompletos, muitas vezes ignorando a formação de estruturas mais complexas, como os pseudonós. Nesse trabalho apresentamos um algoritmo para simulação do dobramento cotranscricional para o estudo dos efeitos da conformação espacial da molécula de RNA na cinética da transcrição. A partir da determinação das conformações permitidas, o algoritmo estabelece uma série de reações de transição entre esses estados, com valores das taxas de ocorrência ponderados através de uma distribuição de probabilidade de Boltzmann baseada na variação de energia livre de Gibbs desses estados. As energias livres das estruturas secundárias são determinadas segundo o modelo dos primeiros vizinhos e dois algoritmos foram implementados para o cálculo da energia livre dos pseudonós. Finalmente, simulações de Monte Carlo baseadas no algoritmo de Gillespie foram realizadas para determinação do caminho de dobramento da molécula. Exemplos de aplicações demonstram o potencial do programa desenvolvido. / The discovery of a wide variety of RNA sequences present in transcriptomes with unknown function has stimulated the development of experimental and computational techniques to determine the function of these molecules. However, understanding the activities of a given RNA molecule involves not only finding its minimum free energy structure, but also studying its metastable structures. The methodologies available for predicting RNA structure ignore kinetic traps that can lead to formation of suboptimal structures and are based in over-simplified thermodynamic models. These methodologies usually can not predict RNA conformations with more complex topologies, such as pseudoknots. In this work we present a computational model for cotranscriptional folding that considers the influence of RNA structures during transcription elongation. After determining the allowed conformations for the sequence of interest, the algorithm established a series of allowed reactions between these structures. The reactions rates are weighted by the Boltzmann factor based on Gibbs free energy variation between the states. The free energies for secondary structures were estimated by the nearest-neighbor model, and two algorithms were implemented to calculate the free energy of pseudoknots. Finally, Monte Carlo simulations based on the Gillespie algorithm were performed to find out the RNA folding path. We show using examples the potential of the software developed. / FAPESP: 2012/19377-4. / CNPq: 152838/2012-0

[ES] La presente tesis muestra la utilización de las lecturas largas para resolver las limitaciones asociadas al ARN-Seq habitual, presentando innovaciones significativas en este campo. Las lecturas largas permiten capturar transcritos completos y detectar nuevas variantes de splicing, mejorando los resultados obtenidos con lecturas cortas en términos de precisión ya que no existe la necesidad de realizar un ensamblado de lecturas que podría dar lugar a isoformas quiméricas. En el marco de este trabajo, se ha desarrollado la herramienta SQANTI3, diseñada para la evaluación y filtrado de transcriptomas. SQANTI3 clasifica modelos de transcripción de lecturas largas según categorías estructurales basadas en sus splice junctions (SJ) y anota diversas características de calidad, tales como la presencia de SJ no canónicas o la fiabilidad de las anotaciones de los sitios de inicio y término de transcripción (TSS y TTS, por sus siglas en inglés) utilizando datos ortogonales. También ofrece un módulo de filtrado de artefactos basado en aprendizaje automático y reglas definidas por el usuario, así como un módulo de "rescate" para evitar la pérdida de genes completos por un filtrado excesivo. Por último, SQANTI3 integra la anotación funcional de los transcriptomas con isoAnnot Lite, facilitando el análisis de cambios en la expresión de isoformas y sus implicaciones funcionales. SQANTI3 se utilizó en los retos 1 y 3 del proyecto LRGASP (Long-read RNA-seq Genome Annotation Assessment Project), un esfuerzo internacional y multicéntrico para el benchmarking de herramientas bioinformáticas de lecturas largas en ARN-Seq. Ambos retos se centraron en la identificación correcta de transcritos en organismos altamente anotados (reto 1) y en organismos no modelo con limitaciones de información a priori (reto 3). LRGASP proporcionó datos de diferentes tecnologías y protocolos a los participantes para que presentaran los resultados obtenidos sus herramientas bioinformáticas. Estos resultados se evaluaron y compararon utilizando SQANTI3, dejando patente las diferencias de transcriptomas obtenidos para una misma muestra dependiendo de los datos y métodos empleados. En resumen, el trabajo en esta tesis resalta la importancia que la utilización de lecturas largas para ARN-Seq puede tener en el futuro y como SQANTI3 es y será una herramienta clave para la evaluación y mejora de la calidad de los transcriptomas. / [CA] La present tesi mostra la utilització de les lectures llargues per resoldre les limitacions associades a l'ARN-Seq habitual, presentant innovacions significatives en aquest camp. Les lectures llargues permeten capturar transcrits complets i detectar noves variants de splicing, millorant els resultats obtinguts amb lectures curtes en termes de precisió, ja que no és necessari realitzar un assemblatge de lectures que podria donar lloc a isoformes quimèriques. En el marc d'aquest treball, s'ha desenvolupat l'eina SQANTI3, dissenyada per a l'avaluació i filtratge de transcriptomes. SQANTI3 classifica models de transcripció de lectures llargues segons categories estructurals basades en les seues splice junctions (SJ) i anota diverses característiques de qualitat, com la presència de SJ no canòniques o la fiabilitat de les anotacions dels llocs d'inici i terme de transcripció (TSS i TTS, per les seues sigles en anglés) utilitzant dades ortogonals. També ofereix un mòdul de filtratge d'artefactes basat en aprenentatge automàtic o regles definides per l'usuari, així com un mòdul de "rescat" per a evitar la pèrdua de gens complets per un filtratge excessiu. Finalment, SQANTI3 integra l'anotació funcional dels transcriptomes amb isoAnnot Lite, facilitant l'anàlisi de canvis en l'expressió d'isoformes i les seues implicacions funcionals. SQANTI3 es va utilitzar en els reptes 1 i 3 del projecte LRGASP (Long-read RNA-seq Genome Annotation Assessment Project), un esforç internacional i multicèntric per al benchmarking d'eines bioinformàtiques de lectures llargues en ARN-Seq. Ambdós reptes es van centrar en la identificació correcta de transcrits en organismes altament anotats (repte 1) i en organismes no model amb limitacions d'informació a priori (repte 3). LRGASP va proporcionar dades de diferents tecnologies i protocols als participants perquè presentaren els resultats obtinguts amb les seues eines bioinformàtiques. Aquests resultats es van avaluar i comparar utilitzant SQANTI3, deixant patent les diferències de transcriptomes obtinguts per a una mateixa mostra depenent de les dades i mètodes emprats. En resum, aquesta tesi ressalta la importància que la utilització de lectures llargues per a ARN-Seq pot tindre en el futur i com SQANTI3 és i serà una eina clau per a l'avaluació i millora de la qualitat dels transcriptomes. / [EN] This thesis presents the usage of long-read sequencing to overcome the limitations associated with conventional RNA-Seq, introducing significant innovations in this field. Long-read sequencing enables the capture of full-length transcripts and the detection of novel splicing variants, improving the accuracy of results compared to short-read sequencing, as there is no need for assembly, which could otherwise lead to chimeric isoforms. As part of this work, the SQANTI3 tool has been designed and developed for the evaluation and filtering of transcriptomes. SQANTI3 classifies long-read transcription models into structural categories based on their splice junctions (SJ) and annotates a wide variety of quality features, such as the presence of non-canonical SJs or the reliability of Transcription Start and Termination Sites (TSS and TTS) detected using orthogonal data. It also includes an artifact filtering module based on machine learning or user-defined rules, as well as a "rescue" module to prevent the loss of complete genes due to excessive filtering. Finally, SQANTI3 integrates the functional annotation of transcriptomes with isoAnnot Lite, facilitating the analysis of isoform expression changes and their functional implications. SQANTI3 was used in challenges 1 and 3 of the Long-read RNA-seq Genome Annotation Assessment Project (LRGASP), an international and multicenter effort to benchmark bioinformatic tools for long-read RNA-Seq data. Both challenges focused on the correct identification of transcripts in well-annotated organisms (challenge 1) and in non-model organisms with limited prior information (challenge 3). LRGASP provided participants with data from different sequencing technologies and protocols to submit the results obtained by their bioinformatics tools. These results were evaluated and compared using SQANTI3, highlighting the differences in transcriptomes obtained from the same sample depending on the data and methods used. In summary, the work in thesis emphasizes the importance that long-read RNA-Seq can have in the future and how SQANTI3 is and will continue to be a key tool for the evaluation and improvement of transcriptome quality. / The project is supported by the following grants: Pew Charitable Trust, NIGMS R35GM138122, NHGRI R21HG011280, Spanish Ministry of Science PID2020-119537RB-10, NIGMS R35GM142647, NIGMS R35GM133569, NHGRI U41HG007234, NHGRI F31HG010999, and UM1 HG009443, NHGRI R01HG008759 and R01HG011469, NHGRI R01HG007182, NHGRI UM1HG009402, NHMRC Investigator Grant GNT2017257, Comunitat Valenciana Grant ACIF/2018/290, Chan Zuckerberg Initiative DAF, an advised fund of Silicon Valley Community Foundation, Grant No. 2019-002443, an institutional fund from the Department of Biomedical Informatics, The Ohio State University, an institutional fund from the Department of Computational Medicine and Bioinformatics, University of Michigan, SPBU 73023672, AMED 22kk0305013h9903, 23kk0305024h0001, Wellcome Trust [WT222155/Z/20/Z] , and European Molecular Biology Laboratory. We acknowledge the support of the Spanish Ministry of Science and Innovation to the EMBL partnership, Centro de Excelencia Severo Ochoa, and CERCA Programme / Generalitat de Catalunya and the support of the German Federal Ministry of Education and Research with the grant 161L0242A. This work has been also funded by NIH grant R21HG011280, by the Spanish Ministry of Science grants BES-2016-076994 and PID2020-119537RB-100, and by the Comunitat Valenciana grant ACIF/2018/290. / Pardo Palacios, FJ. (2024). Long-Read RNA-Seq: Quality Control and Benchmarking [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/212027

[ES] Actualmente la insuficiencia cardiaca es una de las principales causas de mortalidad y co-morbilidad a nivel mundial sobre todo en países desarrollados. Este tipo de patología a su vez, se desglosa en un gran abanico de posibles agentes que perturban el funcionamiento del músculo cardiaco en función de su causa. Uno de los problemas más importantes a niveles de afectación cardiaca se centra en pacientes que sufren algún tipo de cáncer y son tratados con antraciclinas. Estas drogas ampliamente usadas en el mundo de la oncología, tienen una serie de efectos secundarios entre los cuales destaca su posible efecto cardiotóxico. Este trabajo ahonda sobre este proceso y sobre la existencia de un perfil de paciente con una susceptibilidad a sufrir este tipo de episodios de toxicidad cardiaca. En este sentido, se investiga una serie de miRNAs que se encuentran diferencialmente expresados en pacientes que sufren este tipo de episodios frente a los que no. Una vez se detectan estos miRNA generamos un algoritmo predictor mediante el cual somos capaces de predecir si un paciente sufrirá cardiotoxicidad en función de la cantidad de ciertos miRNAs presentes en suero. Una vez descubiertos estos miRNAs nos centramos en la búsqueda de una posible opción terapéutica para esta serie de eventos. Para ello usamos las vesículas extracelulares (EVs) derivadas de células mesenquimales estromales (MSC), unas células que han demostrado tener un alto potencial terapéutico y de gran seguridad. Se evaluó su capacidad terapéutica en el daño inducido por doxorrubicina y posteriormente se amplió el estudio añadiendo el daño por isquemia reperfusión en diferentes frentes como puede ser la regeneración cardiaca, inhibición de la fibrosis o neoangiogénesis. Aunque es necesario un estudio más exhaustivo de los perfiles de cardiotoxicidad y de los mecanismos de acción tanto de los miRNAs como de las EVs, esta tesis demuestra la capacidad de ambos como una potente herramienta tanto de diagnóstico como terapéutica. / [CA] Actualment la insuficiència cardíaca és un dels principals causes de mortalitat i co-morbiditat a nivell mundial sobretot en països desenvolupats. Aquest tipus de patologia al seu torn, es desglossa en un gran ventall de possibles agents que pertorben el funcionament de l'múscul cardíac en funció de la seva causa. Un dels problemes més importants a nivells d'afectació cardíaca se centra en pacients que pateixen algun tipus de càncer i són tractats amb antraciclines. Aquestes drogues àmpliament usades en el món de l'oncologia, tenen una sèrie d'efectes secundaris entre els quals destaca el seu possible efecte cardiotòxic. Aquest treball aprofundeix sobre aquest succés i sobre ha un perfil de pacient amb una susceptibilitat a patir aquest tipus d'episodis de toxicitat cardíaca. En aquest sentit s'investiga una sèrie de miRNAs que es troben diferencialment expressats en pacients que pateixen aquest tipus d'episodis enfront dels que no. Un cop es detecten aquests miRNA generem un algoritme predictiu mitjançant el qual, som capaços de predir si un pacient patirà cardiotoxicitat en funció de la quantitat de certs miRNAs presents en sèrum. Un cop descoberts aquests miRNAs ens centrem en la recerca d'una possible opció terapèutica per a aquesta sèrie d'esdeveniments. Per a això fem servir les vesícules extracelulres derivades de cèl·lules mesesnquimales, unes cèl·lules que han demostrat tenir un alt potencial terapèutico i de gran seguretat. Es testen la seva capacitat terapèutica en el dany per doxurbicina i posteriorment s'amplia l'estudi afegint el dany per isquèmia reperfusió en diferents fronts com pot ser la regeneració cardíaca, inhibició de la fibrosi o neoangiogènesi. Encara que és necessari un estudi més exhaustiu dels perfils de cardiotoxicitat i dels mecanismes d'acció tant dels miRNAs com de les EVs, aquesta tesi demostra la capacitat de tots dos com una potent eina tant de diagnòstic com terapèutica. / [EN] Heart failure is currently one of the main causes of mortality and co-morbidity worldwide, especially in developed countries. This type of pathology, can be broken down into a wide range of possible agents that disturb the functioning of the cardiac muscle depending on its cause. One of the most important problems in terms of cardiac involvement is centered on patients who suffer from some type of cancer and are treated with anthracyclines. These drugs, widely used in the world of oncology, have a series of side effects, among which their possible cardiotoxic effect stands out. This work delves into this event and into the existence of a patient profile with a susceptibility to suffer this type of episodes of cardiac toxicity. In this sense, we investigate a series of miRNAs that are differentially expressed in patients who suffer this type of episodes versus those who do not. Once these miRNAs were detected, we generated a predictive algorithm by which we are able to predict whether a patient will suffer cardiotoxicity based on the amount of certain miRNAs present in serum. Once these miRNAs were discovered, we focused on the search for a possible therapeutic option for this series of events. For this we used extracellular vesicles (EVs) derived from mesenchymal cells (MSC), cells that have been shown to have a high therapeutic potential and high safety. We tested their therapeutic capacity in doxorubicin injury and later extended the study by adding ischemia reperfusion injury on different fronts such as cardiac regeneration, inhibition of fibrosis or neoangiogenesis. Although a more exhaustive study of the cardiotoxicity profiles and mechanisms of action of both miRNAs and EVs is needed, this thesis demonstrates the capacity of both as a powerful diagnostic and therapeutic tool. / Sánchez Sánchez, R. (2021). Estudio del papel de los miRNAs y las vesículas extracelulares derivadas de células mesenquimales estromales en la patología cardiaca [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/177178