A Leishmaniose consiste em uma patologia negligenciada com elevada incidência mundial, constituindo um problema de saúde pública em Minas Gerais e em todo Brasil por apresentar um alto grau de morbidade e mortalidade e um escasso arsenal terapêutico. Os parasitos da espécie Leishmania possuem enzimas essenciais ao crescimento e à viabilidade celular que podem ser investigadas como alvo de novos fármacos. Esta dissertação buscou identificar moléculas bioativas que apresentem um perfil de afinidade em alvos moleculares relacionados à Leishmaniose, utilizando as ferramentas da Modelagem Molecular e da Bioinformática, seguido de síntese destas substâncias candidatas a fármacos leishmanicidas e avaliação in vitro. Os estudos de Modelagem Molecular avaliaram os perfis de afinidade de uma série de derivados do eugenol proposta com alvos biológicos selecionados, entre elas as enzimas de Leishmania CRK3, tripanotiona sintetase, arginase e cisteíno protease rCPB2.8, por meio de ancoramento molecular. As enzimas CRK3 e cisteíno protease rCPB2.8 foram prevista pela técnica de modelagem por homologia utilizando um modelo e multiplos modelos, respectivamente, devido à ausência de uma estrutura cristalográfica desta proteína em banco de dados. As estruturas cristalográficas das proteínas arginase e tripanotiona sintetase foram obtidas no banco de dados Protein Data Bank (PDB). Para a obtenção dessas novas substâncias químicas levou-se em consideração o planejamento de uma rota sintética simples e reprodutível. Foi obtido uma série de ésteres de base de Mannich do eugenol, compostos contendo como substituintes grupamentos doadores de elétrons bem como grupamentos retiradores de elétrons e de diferente eletronegatividade e volume. As novas substâncias foram elucidadas estruturalmente utilizando ferramentas espectroscópicas. O estudo de atividade farmacológica permitiu verificar que os compostos SBM2, SBM3, SBM4, SBM5, SBM8, SBM11 e SBM13 possuem atividade leishmanicida antipromastigota, e apenas o composto SBM3 apresentou atividade inibitória satisfatória sobre a enzima rCPB2.8 na concentração de 100 μM. Foi verificado também o aumento da atividade da enzima rCPB2.8 exercida pelos compostos intermediário 2, SBM4, SBM8 e SBM9, que pode estar relacionada com a interação destes compostos em um sítio alostérico. Dentre as cavidades estudadas presentes na superfície da enzima rCPB2.8, uma possível região de interação com micromoléculas, localizada próxima ao resíduo de LYS159, apresentou um perfil de interação com os compostos similar ao observado nos estudos in vitro. / Leishmaniasis is a neglected pathology with a high incidence worldwide, constituting a governmental health problem in Minas Gerais and in the whole country as well, because of the high degree of morbidity and mortality and a scarce therapeutic arsenal. There are enzymes essential for cell growth and viability of Leishmania that are investigated as targets for new drugs. This thesis aimed to identify compounds that had leishmanicidal activity, using Molecular Modeling and Bioinformatics tools, followed by synthesis and in vitro evaluation of its pharmacological activity. The aim of the Molecular Modeling study is to evaluate the interaction of the compounds with some biological targets (CRK3, trypanothione synthetase, arginase and rCPB2.8 enzymes). The three-dimensional structures of the CRK3 and rCPB2.8 enzymes were predicted by homology modeling, since there are no crystal structures of these proteins deposited in a database. The crystallographic structures of the arginase and trypanothione synthase proteins were obtained from the Protein Data Bank (PDB). The planning of a simple and reproducible synthetic route was taken into account in the production of these substances. The Mannich base esters bearing different substituents at the para-disubstituted ring moiety were investigated, varying the substituents with electron donating groups as well as electron withdrawing groups of different electronegativity. The new substances were structurally elucidated using spectroscopic tools. The study of pharmacological activity made it possible to verify that the compounds SBM2, SBM3, SBM4, SBM5, SBM8, SBM11 and SBM13 have antipromastigote activity, and only the compound SBM3 showed inhibitory activity on the enzyme rCPB2.8 in the concentration of 100 μM. Activation of the enzyme rCPB2.8 exerted by intermediates 2, SBM4, SBM8 and SBM9 was also verified, which may be related to the interaction of these compounds in an allosteric site. Among the studied binding pockets in the surface of the rCPB2.8, one presented an interaction profile similar to that observed by in vitro studies, located in the region of the lysine residue LYS159, close to the active site. / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES

Made available in DSpace on 2013-08-07T18:42:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 000432221-Texto+Completo-0.pdf: 7126072 bytes, checksum: 4f9458bc22424532f20fd0c85208b5c7 (MD5) Previous issue date: 2011 / Drug Development is one of the biggest challenges of current science since it deals with a process involving time and high costs. One of the most interesting problems in this area is the conformation and energy prediction between ligand and target proteins (or receptors) interaction, where such interaction is evaluated through molecular docking. It is very common to make simplifications such as to treat the receptor structure as rigid during a molecular docking. However, proteins are inherently flexible, and its flexibility is essential for its function. The inclusion of receptor flexibility in docking experiments is not a trivial task, since the allowance of mobility to some receptor atoms implies in an exponential increase in the numbers of degrees of freedom to be considered. Nowadays there are a variety of alternatives to treat this problem, as such the one chosen for this work: to consider the receptors explicit flexibility through a series of molecular docking simulations, using in each one, one different conformation (or snapshot) from a dynamic trajectory, generated by a molecular dynamic simulation (MD). This method execution, however, has the disadvantage of being very time-consuming. In doing so, the aim of this work is to contribute to the selection of receptors conformations in order to execute docking experiments faster, still taking into account the fully receptors flexibility. Besides, this work introduces new methodologies to analyze receptor-ligand interaction in this kind of docking simulations. To achieve this, it is applied a Knowledge Discovery in Databases (KDD) process. The first step required the development of a database, called FReDD. Such a database store detailed information about the receptors and its conformations, ligands and molecular docking results. From the data stored on FReDD, it was possible to apply different data mining techniques. The first set of experiments was performed with the J48 classification algorithm. The second one was executed using M5P regression algorithm, where despite the interesting results, the application of the induced models directly on snapshot selection seems to be not promising. Finally, clustering experiments were executed with 10 different algorithms with a variety of inputs. For these clustering algorithms, we developed different similarity functions where the final results, combined with the P-MIA data pattern, allowed the effective reduction in the amount of docking experiments to be performed. / O desenvolvimento de fármacos é um dos grandes desafios da ciência atual por se tratar de um processo onde os custos e o tempo envolvido são elevados. Um dos problemas mais interessantes nessa área é a predição da conformação e da energia envolvida na interação entre ligantes e suas proteínas-alvo ou receptores. É nos experimentos de docagem molecular que essa interação é avaliada. É muito comum que durante a docagem molecular se façam simplificações onde o receptor é tratado como rígido. Porém, proteínas são inerentemente sistemas flexíveis e essa flexibilidade é essencial para a sua função. A inclusão da flexibilidade do receptor em experimentos de docagem molecular não é uma tarefa trivial, pois, para permitir mobilidade a certos átomos do receptor, há um aumento exponencial do número de graus de liberdade a serem considerados. Há atualmente diversas alternativas para contornar esse problema, entre elas, a que se optou neste trabalho: considerar a flexibilidade explícita do receptor por meio da execução de uma série de simulações de docagem molecular, utilizando em cada um deles uma conformação diferente da trajetória dinâmica do receptor, gerada por uma simulação por dinâmica molecular (DM). Um dos maiores problemas desse método é o tempo necessário para executá-lo. Sendo assim, o objetivo desse trabalho é contribuir para a seleção de conformações do receptor de forma a acelerar a execução de experimentos de docagem molecular com o receptor completamente flexível. Além do mais, o trabalho apresenta novas metodologias para a análise da interação receptor-ligante em simulações de docagem deste tipo. Para alcançar esses objetivos, é aplicado um processo de descoberta de conhecimento.A primeira etapa consistiu no desenvolvimento de um banco de dados para armazenar informações detalhadas sobre o receptor e suas conformações, ligantes e experimentos de docagem molecular, chamado FReDD. Com os dados organizados no FReDD, foi possível a aplicação de diferentes técnicas de mineração de dados. O primeiro conjunto de experimentos foi realizado utilizando o algoritmo de classificação J48. O segundo conjunto de experimentos foi executado com o algoritmo de regressão M5P, onde apesar de resultados interessantes, a utilização direta para seleção de conformações em futuros experimentos de docagem molecular não se mostrou promissora. Finalmente, foram executados os experimentos de agrupamento com 10 diferentes algoritmos, com entradas variadas. Para os algoritmos de agrupamento foram desenvolvidas diferentes funções de similaridade onde os resultados finais utilizados em conjunto com o padrão de dados P-MIA permitiu a redução efetiva da quantidade de experimentos de docagem.

Made available in DSpace on 2013-08-07T18:42:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1 000396435-Texto+Completo-0.pdf: 5923930 bytes, checksum: 9836e0a21f7fba5b0893387a40431ee7 (MD5) Previous issue date: 2007 / In these last years one of the greatest challenges of the Computer Science in Bioinformatics is to develop algorithms, which, in a skillful time generate the tertiary protein structures from the linear sequence of its amino acids. Although there are methods to predict structures for target sequences when a similar protein of known structure (template) is available, this is not true when similarity can not be detected by sequence comparison alone. In the latter case, the methods are very computationally demanding. This work presents a recursive algorithm able to predict the topology of polypeptides of unknown structure using only the polypeptide mainchain torsion angles obtained from PDB templates. The algorithm revealed itself efficient when applied to the mini protein Trp-Cage (PDB ID: 1L2Y) composed of 20 amino acids, predicting its structure with a RMSD of 3,7 Å with respect to the experimental structure. However, for a protein of 34 amino acids – the Disulfide- Stabilized Mini Protein (PDB ID: 1ZDD) – the algorithm was not so efficient, generating the best polypeptide model with a RMSD of 7,2 Å with respect to the experimental structure. Due to the large increase in the possible conformations for the latter (20 to 34 amino acids), its conformational space was not spanned as was the conformational space of 1L2Y. These results and their consequences are discussed in the work. / Nos últimos anos, um dos grandes desafios da Ciência da Computação perante a Bioinformática é o desenvolvimento de algoritmos, os quais, em um tempo hábil, consigam gerar as estruturas terciárias de proteínas a partir da seqüência linear de seus aminoácidos. Embora existam alguns métodos que consigam gerar estruturas quando se possui outra proteína com um alto grau de similaridade, quando não se possui o mesmo, os métodos até então desenvolvidos não consigam realizar esta predição de forma não onerosa computacionalmente. Este trabalho apresenta um algoritmo recursivo capaz de predizer a topologia de polipeptídeos, utilizando apenas os ângulos da cadeia principal de proteínas com estruturas tridimensionais (3D) já conhecidas. O mesmo se mostra eficaz quando aplicado à mini-proteína Trp-Cage (código PDB 1L2Y) que possui apenas 20 aminoácidos, tendo uma estrutura predita de RMSD igual 3,7 Å; no entanto, para uma proteína de 34 aminoácidos – Mini-Proteína Estabilizada por Pontes Dissulfeto (código PDB 1ZDD) – o mesmo se mostra ineficiente, gerando a melhor proteína com o RMSD igual a 7,2 Å, devido ao fato de não ter sido percorrido todo o espaço conformacional esperado para a mesma. Os resultados e as suas conseqüências são discutidos no trabalho.

Made available in DSpace on 2013-08-07T18:43:30Z (GMT). No. of bitstreams: 1 000436381-Texto+Completo-0.pdf: 5238803 bytes, checksum: ca22d61f2fb4075e277ed531aee231ce (MD5) Previous issue date: 2012 / With the growth of biological experiments, solving and analyzing the massive amount of data being generated has been one of the challenges in bioinformatics, where one important research area is the rational drug design (RDD). The interaction between biological macromolecules called receptors, and small molecules called ligands, is the fundamental principle of RDD. In in-silico molecular docking experiments it is investigated the best bind and conformation of a ligand into a receptor. A docking result can be discriminated by a continue value called Free Energy of Binding (FEB). We are attempting on mining data from molecular docking results, aiming at selecting promising receptor conformations to the next docking experiments. In this sense, we have developed a comprehensive repository to store our molecular docking data. Having such repository, we were able to apply preprocessing strategies on the stored data and submit them to different data mining tasks. Among the techniques applied, the most promising results were obtained with regression model trees. Although we have already addressed important issues and achieved significant results, there are some properties in these experiments turning it difficult to properly select conformations. Hence, a strategy was proposed considering the three-dimensional (3D) properties of the receptor conformations, to predict FEB. This thesis presents the 3D-Tri, a novel algorithm able to handle and treat spatial coordinates in a x, y,z format, and induce a tree that predicts FEB value by representing such properties. The algorithm uses such coordinates to split a node in two parts, where the edges evaluate whether the atom being tested by the node is part of a given interval [(xi, xf );(yi, yf );(zi, zf )], where i indicates the initial position of the coordinate, and f its final position. The induced model can help a domain specialist to select promising conformations, based on the region of the atoms in the model, to perform new molecular docking experiments. / Com o avanço nos experimentos biológicos, a manipulação e análise do grande volume de dados sendo gerados por esses experimentos têm sido um dos desafios em bioinformática, onde uma importante área de pesquisa é o desenho racional de fármacos (RDD - Rational Drug Desing). A interação entre macromoléculas biológicas, chamadas de receptores, e pequenas moléculas, chamadas ligantes, é o princípio fundamental do RDD. É em experimentos in silico de docagem molecular que se investiga o melhor encaixe e conformação de um ligante em uma cavidade do receptor. O resultado de um experimento de docagem pode ser avaliado a partir de um valor contínuo de energia livre de ligação (FEB - Free Energy of Binding). Tem-se empregado esforços em minerar dados de resultados de docagem molecular, com o objetivo de selecionar conformações relevantes para reduzir o tempo de futuros experimentos de docagem. Nesse sentido, foi desenvolvido um repositório para armazenar todos os dados a respeito desses experimentos, em nível de detalhe. Com esse repositório, os dados foram devidamente pré-processados e submetidos a diferentes tarefas de mineração de dados. Dentre as técnicas aplicadas, a que apresentou-se mais promissora para o tipo de dados sendo utilizado foi árvore de decisão para regressão. Apesar dos resultados alcançados por esses experimentos serem promissores, existem algumas propriedades nos experimentos que dificultam a efetiva seleção de conformações. Dessa forma, propõe-se uma estratégia que considera as propriedades tridimensionais (3D) do receptor para predizer o valor de FEB. Assim, nesta Tese é apresentado o 3D-Tri, um algoritmo de indução de árvore de regressão que considera essas propriedades 3D, onde essas propriedades são definidas como atributos no formato x, y,z. O algoritmo proposto faz uso dessas coordenadas para dividir um nodo em duas partes, onde o átomo sendo testado para o nodo é avaliado em termos de sua posição em um bloco [(xi, xf );(yi, yf );(zi, zf )] que melhor represente sua posição no espaço, onde i indica a posição inicial de uma coordenada, e f indica a posição final. O modelo induzido pode ser útil para um especialista de domínio para selecionar conformações promissoras do receptor, tendo como base as regiões dos átomos que aparecem no modelo e que indicam melhores valores de FEB.

Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2015. / Submitted by Albânia Cézar de Melo (albania@bce.unb.br) on 2016-01-21T13:09:08Z No. of bitstreams: 1 2015_EdansFlaviusOliveiraSandes.pdf: 8651626 bytes, checksum: eb6970a8085ba3a4dc141481620451c6 (MD5) / Approved for entry into archive by Patrícia Nunes da Silva(patricia@bce.unb.br) on 2016-05-15T13:57:40Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2015_EdansFlaviusOliveiraSandes.pdf: 8651626 bytes, checksum: eb6970a8085ba3a4dc141481620451c6 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-05-15T13:57:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2015_EdansFlaviusOliveiraSandes.pdf: 8651626 bytes, checksum: eb6970a8085ba3a4dc141481620451c6 (MD5) / O alinhamento de sequências biológicas é uma das operações mais importantes em Bioinformática, sendo executado milhares de vezes a cada dia ao redor do mundo. Os algoritmos exatos existentes para este fim possuem complexidade quadrática de tempo. Logo, quando a comparação é realizada com sequências muito longas, tais como no escopo do genoma humano, matrizes na ordem de petabytes devem ser calculadas, algo considerado inviável pela maioria dos pesquisadores. O principal objetivo desta tese de Doutorado é propor e avaliar algoritmos e otimizações que permitam que o alinhamento ótimo de sequências muito longas de DNA seja obtido em tempo reduzido em plataformas de alto desempenho. Os algoritmos propostos utilizam técnicas paralelas de dividir e conquistar com complexidade de memória reduzida mantendo a complexidade quadrática do tempo de execução. O CUDAlign, em suas versões 2.0, 2.1, 3.0 e 4.0, é a principal contribuição desta tese, onde os algoritmos propostos estão integrados na mesma ferramenta, permitindo a recuperação eficiente do alinhamento ótimo entre duas sequências longas de DNA em múltiplas GPUs (Graphics Processing Unit) da NVIDIA. As otimizações propostas neste trabalho permitem que o nível máximo de paralelismo seja mantido durante quase todo o processamento. No cálculo do alinhamento em uma GPU, as otimizações Orthogonal Execution, Balanced Partition e Block Pruning foram propostas, aumentando o desempenho no cálculo da matriz e descartando áreas que não contribuem para o alinhamento ótimo. A análise formal do Block Pruning mostra que sua eficácia depende de vários fatores, tais como a similaridade entre as sequências e a forma de processamento da matriz. No cálculo do alinhamento com várias GPUs, a otimização Incremental Speculative Traceback é proposta para acelerar a obtenção do alinhamento utilizando valores especulados com alta taxa de acerto. Também são propostos métodos de balanceamento dinâmico de carga que se mostraram eficientes em ambientes simulados. A arquitetura de software chamada de Multi-Platform Architecture for Sequence Aligners (MASA) foi proposta para facilitar a portabilidade do CUDAlign para diferentes plataformas de hardware ou software. Com esta arquitetura, foi possível portar o CUDAlign para plataformas de hardware como CPUs e Intel Phi e utilizando plataformas de software como OpenMP e OmpSs. Nesta tese, sequências reais são utilizadas para validar a eficácia dos algoritmos e otimizações nas várias arquiteturas suportadas. Por meio do desempenho das ferramentas implementadas, avançou-se o estado da arte para permitir o alinhamento, em tempo viável, de todos os cromossomos homólogos do homem e do chimpanzé, utilizando algoritmos exatos de comparação de sequências com um desempenho de até 10,35 TCUPS (Trilhões de Células Atualizadas por Segundo). Até onde sabemos, esta foi a primeira vez que tal tipo de comparação foi realizada com métodos exatos. / Biological sequence alignment is one of the most important operations in Bioinformatics, executing thousands of times every day around the world. The exact algorithms for this purpose have quadratic time complexity. So when the comparison involves very long sequences, such as in the human genome, matrices with petabytes must be calculated, and this is still considered unfeasible by most researchers. The main objective of this Thesis is to propose and evaluate algorithms and optimizations that produce the optimal alignment of very long DNA sequences in a short time using high-performance computing platforms. The proposed algorithms use parallel divide-and-conquer techniques with reduced memory complexity, whilst with quadratic time complexity. CUDAlign, in its versions 2.0, 2.1, 3.0 and 4.0, is the main contribution of this Thesis. The proposed algorithms are integrated into the same tool, allowing efficient retrieval of the optimal alignment between two long DNA sequences using multiple GPUs (Graphics Processing Unit) from NVIDIA. The proposed optimizations maintain the maximum parallelism during most of the processing time. To accelerate the matrix calculation in a single GPU, the Orthogonal Execution, Balanced Partition and Block Pruning optimizations were proposed, increasing the performance of the matrix computation and discarding areas that do not contribute to the optimal alignment. The formal analysis of Block Pruning shows that its effectiveness depends on factors such as the sequences similarity and the matrix processing order. During the alignment computation with multiple GPUs, the Incremental Speculative Traceback optimization is proposed to accelerate the alignment retrieval, using speculated values with high accuracy rate. A dynamic load balancing method has also been proposed and its effectiveness has been shown in simulated environments. Finally, the software architecture called Multi-Platform Architecture for Sequence aligners (MASA) was proposed to simplify the portability of CUDAlign to different hardware and software platforms. With this architecture, it was possible to port CUDAlign to hardware platforms such as CPU and Intel Phi, and using software platforms such as OpenMP and OmpSs. In this Thesis, real sequences are used to validate the effectiveness of the proposed algorithms and optimizations in several supported architectures. Our proposed tools were able to advance the state-of-the-art of sequence alignment algorithms, allowing a fast retrieval of all human and chimpanzee homologous chromosomes, using exact algorithms at an unprecedented rate of up to 10.35 TCUPS (Trillions of Cells Updated Per Second). As far as we know, this was the first time that this type of comparison was carried out with exact sequence comparison algorithms.

Tese (doutorado) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná, Curitiba, 2012 / Bibliografia: f. 97-105 / Vários são os problemas que têm sido tratados pela bioinformática, entre estes, se destaca a predição de funções biológicas de proteínas. A complexidade deste tipo de aplicação vem da própria estrutura de organização da proteína que descreve estas funções / There are several problems that have been dealt with bioinformatics. Among them is the prediction of biological functions proteins. The complexity of this type of application comes from the protein?s organization structure that describe these functions us

Dissertação (mestrado) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná, Curitiba, 2007 / Bibliografia: f. 86-95 / O presente trabalho propõe um algoritmo para predição de seqüências de regiões regulatórias em genomas bacterianos, utilizando uma técnica pouco empregada para esta finalidade, como alternativa às ferramentas de predição de regiões regulatórias já desenvo / The present work aimed at developing an algorithm for the prediction of regulatory sequences in bacterial genomes using a technique that has nor been widely used for this purpose, as an alternative to other available tools. A computer software based on a

Dissertação (mestrado) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná, Curitiba, 2008 / Inclui bibliografias / Durante o processo de anotação gênica, os especialistas precisam verificar um grande volume de informações para que, junto com seus conhecimentos sobre o organismo, atribuam uma função a um gene. Como essas informações são utilizadas no processo de anotaç / During the process of gene annotation, specialists must verify a large amount of information so that, together with their knowledge about the organism, assign a function to a gene. As these information are used in the process of annotation on other genome

Dissertação (mestrado) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná, Curitiba, 2006 / Inclui bibliografia / O rápido desenvolvimento das pesquisas na área de genoma e proteoma têm contribuído para o crescimento acelerado das bases de dados biológicas, inviabilizando a análise humana sem algum suporte tecnológico. Uma das características desses tipos de dados é

Made available in DSpace on 2016-03-15T14:19:04Z (GMT). No. of bitstreams: 2 ana_argondizzo_ioc_dout_2013.pdf: 5655459 bytes, checksum: cd149a98d06f5e286a7d42e766c75ad0 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2016-02-23 / Streptococcus pneumoniae é um patógeno colonizador da nasofaringe de humanos sendo responsável pela maioria das pneumonias adquiridas na comunidade, além de causar diversas doenças não-invasivas e invasivas. As vacinas disponíveis atualmente são sorotipo específicas, além disso as conjugadas apresentam limitado espectro de ação e alto custo de produção, ao passo que as polissacarídicas apresentam baixa imunogenicidade em crianças menores de dois anos de idade e adultos maiores de 65 anos, grupos os quais se encontram em alto risco de adquirirem doenças pneumocócicas. Assim, a utilização de proteínas recombinantes, associadas à virulência, é uma alternativa para a composição de vacinas. Neste trabalho, empregando a vacinologia reversa, selecionamos 20 genes que codificam proteínas com predição para localização na superfície celular. Dentre os candidatos selecionados amplificamos, clonamos e expressamos 19 genes e purificamos 10 proteínas recombinantes na forma solúvel. A expressão e localização das proteínas na superfície dos pneumococos foram confirmadas por meio de citometria de fluxo e imunofluorescência indireta. Além disso, observamos que 4 das 10 proteínas de pneumococos foram capazes de interagir com proteínas de matriz extracelular, embora os anticorpos policlonais gerados contra as proteínas recombinantes não tenham sido capazes de inibir a adesão da bactéria às células eucarióticas A549. A antigenicidade das proteínas recombinantes de pneumococo foi avaliada frente a soros de pacientes com meningite pneumocócica e observamos que duas proteínas foram reconhecidas por mais de 50% dos soros avaliados A presença e o grau de identidade dos genes selecionados em amostras de pneumococos de origem clínica foram avaliados por PCR e sequenciamento. Verificamos que a maioria dos genes está presente nas 51 amostras utilizadas neste estudo e demonstraram um alto grau de conservação nucleotídico e proteico entre as amostras de pneumococos, bem como em S. pseudopneumoniae, S. mitis e S. oralis, espécies que são altamente relacionadas geneticamente com os pneumococos. Assim, propomos que as proteínas 02232 (CbpE), 00080 (proteína ligadora de ATP/ABC transportadora), 00333 (componente permeásico/proteína ABC transportadora) e 01065 (histidina quinase) podem ser consideradas importantes alvos vacinais por serem expressas e expostas à superfície bacteriana e terem demonstrado interação com proteínas de matriz extracelular, podendo indicar algum papel destas proteínas no processo de adesão da bactéria às células do hospedeiro. Por outro lado não descartamos a possível importância das proteínas 02072 (PiuA) e 02009 (proteína hipotética) no processo de infecção de pneumococo, em virtude de essas proteínas terem sido reconhecidas por mais de 41% dos soros de pacientes / Streptococcus pneumoniae is a colonizer of the human nasopharynx, which acc ounts for most of the community-acquired pneumonia cases and can cause non-invasive and invasive diseases. C urrently available vaccines are serotype–specific; conjugate vaccines show a limited spectrum of action and high producti on costs, while the polysaccharide vaccine have low immunogenicity in children under t wo years of age and adults over 65, groups which are at high risk of acquiring pneumoco ccal disease . To overcome these problems, the use of recombinant proteins, associat ed with virulence, is an alternative to compose vaccines. In this work, 20 proteins with po sitive prediction for extracellular localization were selected by reverse vaccinology. A total of 19 genes were amplified, cloned and expressed. Ten proteins were purified in a solu ble form. The expression of the selected proteins on the pneumococci cell surface was confir med by flow cytometry and immunofluorescence. Data showed that 4 proteins were able to interact with extracellular matrix proteins. However, polyclonal antibodies aga inst the recombinant proteins were not able to inhibit the pneumococci adhesion to A549 eu karyotic cells. The protein antigenicity was evaluated by immunoblotting using antisera from patients with pneumococci meningitis and two proteins were recognized in more than 50% o f the serum samples. In order to evaluate the identity degree of the selected genes, PCR assays were carried out. Most of the genes were present in all clinical isolates and sho wed a high degree of nucleotide and amino acid conservation between pneumococci samples, as w ell as in S. pseudopneumoniae , S. mitis and S. oralis species. Thus, we propose that proteins 02232 (Cbp E), 00080 (ABC transporter, ATP-binding protein), 00333 (ABC-type antimicrobial peptide transport system, permease component) and 01065 (sensor histidine kinase, puta tive) can be considered important vaccine targets since they were expressed and exposed to th e bacterial surface and demonstrate interaction with extracellular matrix proteins, whi ch may indicate a role of these proteins in the process of adhesion of the bacteria to host cel ls. However, proteins 02072 (PiuA) and 02009 (hypothetical protein) should also be conside red for they were recognized by over 41% of sera from patients and could be important in the pneumococcal infection.