Submitted by Mayara Nascimento (mayara.nascimento@ufba.br) on 2017-05-31T11:34:12Z No. of bitstreams: 1 dissertacao-everton-mendonca Copy.pdf: 756322 bytes, checksum: 010382d1618c37e3db7570c6c156e7fa (MD5) / Approved for entry into archive by Vanessa Reis (vanessa.jamile@ufba.br) on 2017-06-02T14:02:16Z (GMT) No. of bitstreams: 1 dissertacao-everton-mendonca Copy.pdf: 756322 bytes, checksum: 010382d1618c37e3db7570c6c156e7fa (MD5) / Made available in DSpace on 2017-06-02T14:02:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1 dissertacao-everton-mendonca Copy.pdf: 756322 bytes, checksum: 010382d1618c37e3db7570c6c156e7fa (MD5) / A Triagem Virtual é uma metodologia computacional de busca de novos fármacos que verifica a interação entre moléculas (ligantes) e alvos macromoleculares. Este trabalho Objetivou a adaptação de uma ferramenta de Triagem Virtual para arquiteturas paralelas com GPUs e multicore e avaliação dos seus resultados, buscando com isso aumentar o desempenho da triagem, reduzindo seu tempo de execução e, consequentemente, permitindo a escalabilidade do número de moléculas envolvidas no processo. A ferramenta escolhida Para este propósito foi o Autodock devido a sua ampla adoção dentre os pesquisadores de novos fármacos que utilizam a Triagem Virtual. Três implementações foram criadas abordando diferentes técnicas de paralelismo. A primeira foi uma versão multicore onde foi utilizado OpenMP, a segunda foi uma implementação em GPUs utilizando CUDA e porém, foi criada uma implementação híbrida utilizando a versão multicore e a versão para GPUs em conjunto. Em todas as abordagens foram alcançados bons resultados em relação ao tempo de execução total, porém a versão híbrida foi a que obteve os melhores resultados. A versão multicore alcançou speedups, ou ganhos de desempenho, da ordem de 10 vezes. A versão para GPUs alcançou speedups da ordem de 28 vezes e a híbrida de 85 vezes. Com estes resultados foi possível determinar que o uso de plataformas de execução paralelas podem, efetivamente, melhorar o desempenho Triagem Virtual.

Submitted by Reginaldo Soares de Freitas (reginaldo.freitas@ufv.br) on 2017-02-10T10:52:35Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 3471654 bytes, checksum: 82ea26892b0d158adb1ef3c47fefcab1 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-02-10T10:52:35Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 3471654 bytes, checksum: 82ea26892b0d158adb1ef3c47fefcab1 (MD5) Previous issue date: 2016-07-25 / Geminivírus infectam uma ampla faixa de plantas monocotiledôneas e dicotiledô- neas e causam expressivas perdas econômicas. A família Geminividae é uma das mais importantes famílias de vírus de plantas. Atualmente está composta por sete gêneros, é reconhecida pelo tipo de inseto vetor, hospedeiro, organização genômica e reconstrução filogenética. A amplificação por ciclo rolante permitiu que milhares de sequências completas e parciais fossem depositadas em bases de dados públi- cas. Entretanto, tais bases de dados são limitadas em ferramentas avançadas que permitam responder perguntas sofisticadas. Ao contrário de outros importantes patógenos virais, nenhum banco de dados para geminivírus que integre todas as informações relevantes foi ainda sugerido. Neste trabalho, um Data Warehouse (DW) designado geminivirus.com é proposto. Um DW amplamente enriquecido por abordagens de aprendizado de máquina que vise garantir confiabilidade e qua- lidade das sequências genômicas e seus metadados associados. As metodologias de extração, transformação dessas sequências e seus metadados foram implemen- tadas em um processo ETL (Extract, Transform and Load) específico para dados de geminivírus. Além disso, neste processo, o uso de algoritmos de aprendizado de máquina como Multilayer Perceptron (MLP), Máquina de Vetores de Suporte (SVM) e Random Forest são utilizados como classificadores taxonômicos in silico para classificar as sequências completas. Ademais, modelos de aprendizado de máquina foram propostos para classificação de genes. Os modelos para ambos os fins superam 98% de acurácia e precisão, utilizando apenas atributos extraídos da sequência genômica completa, sequência CDS (Coding DNA Sequence) e sequên- cia de aminoácidos. Também técnicas de Processamento de Linguagem Natural baseadas em teoria dos grafos foram propostas para extração de informação e co- nhecimento em resumos de artigos. Essa metodologia apresentou grande potencial para responder perguntas específicas. Explorando o grafo de texto buscando por palavras chaves que representam os mecanismos evolutivos, verificou-se que o tema recombinação é os mais estudado se comparado à mutação, migração, seleção na- tural e deriva genética. Tornando-se assim, uma técnica propicia para gerar novas hipóteses. Ao utilizar tal técnica, observou-se que ferramentas de predição de genes não foram mencionadas. Dessa oportunidade, sugerimos um método para predição e classificação de genes designado Fangorn Forest (F2). Além disso, como parte desse método sugerimos um algoritmo para predição de genes designado Millau Bridge (MB). Esse algoritmo testa todas as possíveis ORFs que uma sequência genômica completa pode codificar por meio de codons de iniciação e terminação. Além disso, identifica sítios de excisão de splicing. geminivrus.com tornou-se uma base de dados robusta capaz de proporcionar dados com boa qualidade, ferramen- tas avançadas enriquecidas por métodos de aprendizado de máquina que auxiliam pesquisadores em suas atividades de pesquisa e tomada de decisão. / Geminiviruses infect a wide range of monocot and dicot plants and cause sig- nificant economic losses. The Geminividae family is one of the most important plant virus families. Currently, it consists of seven genera and is recognized by the type of insect vector, host range, genome organization and phylogenetic re- construction. The rolling cycle amplification allowed thousands of complete and partial sequences to be made available in public databases. However, such databa- ses have limitations concerning advanced tools to answer sophisticated questions. Unlike other major viral pathogens, no database for geminiviruses that integrates all relevant information was suggested yet. In this work, a Data Warehouse (DW) designated geminivirus.org is proposed. It is a DW widely enriched by machine learning (ML) approaches designed to ensure reliability and quality of the genomic sequences and their associated metadata. The methods for extraction and trans- formation of these sequences and their metadata have been implemented using the ETL process (Extract, Transform and Load), specifically for geminivirus data. In addition, ML algorithms such as Multilayer Perceptron (MLP), Support Vector Machine (SVM), and Random Forest classifier are used as in silico taxonomic clas- sifiers to classify complete sequences. Furthermore, ML models are proposed for gene classification. All models exceed 98% accuracy and precision using only ex- tracted attributes of the complete genome sequence, Coding DNA Sequence (CDS) and protein sequence. Additionally, Natural Language Processing based on graph theory techniques have been proposed for extracting information and knowledge articles. This methodology presented great potential to answer specific questi- ons. While exploring the word graph by searching for keywords that represent evolutionary mechanisms, it was found that the subject of recombination is the most studied compared to the mutation, migration, natural selection and, genetic drift. The resulting method is demonstrated, thus, to be an interesting techni- que to generate new hypotheses. By using this technique, it was observed that gene prediction tools have not been mentioned. In this opportunity, we suggest a powerful method for prediction and classification of genes called Fangorn Forest (F2). Also as part of this method, we suggest a greedy algorithm for predicting genes designated Millau bridge (MB). This algorithm tests all possible ORFs that a complete genomic sequence can encode inspecting initiation and termination co- dons. Furthermore, it identifies splicing sites. geminivirus.org became a robust database capable of providing data with good quality, advanced tools enriched by machine learning methods that help researchers in their research activities and decision making.

ALMEIDA, Thiago Silva de. Identificação, Atividade Antioxidante e Análise Toxicogenômica de Compostos Fenólicos de Sementes de Triplaris gardneriana Wedd. 2016. 214 f. Tese (Doutorado em Bioquímica)- Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2016. / Submitted by Weslayne Nunes de Sales (weslaynesales@ufc.br) on 2017-01-27T17:06:11Z No. of bitstreams: 1 2016_tese_tsandrade.pdf: 5012526 bytes, checksum: ddff547ffaee40b26af1111578a5cf9e (MD5) / Approved for entry into archive by Jairo Viana (jairo@ufc.br) on 2017-01-27T20:24:49Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2016_tese_tsandrade.pdf: 5012526 bytes, checksum: ddff547ffaee40b26af1111578a5cf9e (MD5) / Made available in DSpace on 2017-01-27T20:24:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2016_tese_tsandrade.pdf: 5012526 bytes, checksum: ddff547ffaee40b26af1111578a5cf9e (MD5) Previous issue date: 2016 / Antioxidants can act in the treatment of various diseases related to oxidative stress. The Caatinga biome from Northeast, has a vegetation adapted to adverse conditions that can increase the concentration of antioxidants. Triplaris gardneriana Wedd. (Poligonaceae), known as Pajeú is used in the treatment of venereal disease and intestinal inflammation. This work aims to obtain the ethanol extract and fractions of Pajeú seeds and identify the phenolic compounds, and evaluate its antioxidant and toxicity activities. The chemical composition was assessed by quantification of flavonoids, phenolics and tannins and by high-performance liquid chromatography (HPLC). The antioxidant potential was assessed by testing scavenging free radical DPPH (diphenyl-picryl-hydrazyl), inhibition of lipid peroxidation, iron chelator capacity and assessment of the ability to prevent stress and restore the oxidative balance in cells. Toxicity was assessed by hemolytic activity, cytotoxicity using Artemia sp., Cytotoxicity against breast (MCF7) and intestinal (Caco 2) carcinogenic cells, evaluation of the alteration of gene expression in exposed MCF7 cells to samples for 6 h. Were identified 4 phenolic acids and 8 flavonoids by HPLC, many of these are being described for the first time for this specie. The methanol fraction showed the best results for DPPH (NC50 11.45 µg/mL). The acetate fraction showed the best result in the inhibition of lipid peroxidation (IC50 6.14 µg/mL). The ethyl acetate fraction had the best performance in the chelating ability (48% complexation to 1.000 µ/mL). The ethanol extract protected MCF 7 cells against oxidative stress and was able to restore the oxidative balance after stress have already been established. Haemolytic activity was weaker by the extract with maximum values of 40%. Front of Artemia sp the extract showed LC50 67.85 mg / mL. The extract showed low toxicity values against both cell lines and changed in toxicogenomics a small number of genes (14 genes, 0.22% of total), the main act in the interaction with various types of viruses (IFIT1, MX1, OAS1), the same genes were altered in the same way by quercetin, a flavonoid present in the extract. Drugs with similar gene signature submitted by the extract has the antimicrobial function, which is a characteristic of phenolic compounds such as those identified in the extract. Thus, this study contributed to the identification of novel bioactive molecules with antioxidant activity, with low risk of use and which may be useful as potential phytotherapeutic / Antioxidantes podem atuar no tratamento de diversas doenças relacionadas com estresse oxidativo. A Caatinga, bioma da região Nordeste, possui uma vegetação adaptada a condições adversas que influenciam no aumento da concentração de antioxidantes. Triplaris gardneriana Wedd. (Poligonaceae), conhecida como Pajeú, é utilizada no tratamento de doenças venéreas e inflamações intestinais. Este trabalho objetiva obter o extrato etanólico e frações das sementes de pajeú e identificar os compostos fenólicos, e avaliar suas atividades antioxidante e toxicidade. A composição química foi avaliada por quantificação de flavonoides, fenóis e taninos totais e por Cromatografia Líquida de Alta Eficiência (CLAE). O potencial antioxidante foi avaliado através do ensaio de sequestro de radicais livres DPPH (difenil-picril-hidrazil), inibição da peroxidação lipídica, capacidade quelante de ferro e avaliação da capacidade de prevenir o estresse e restaurar o balanço oxidativo em células. A toxicidade foi avaliada através de atividade hemolítica, citotoxicidade frente a nauplios de Artêmia sp., citotoxicidade frente a células carcinogênicas de mama (MCF7) e intestino (Caco 2), avaliação da alteração da expressão gênica em células MCF 7 expostas às amostras por 6 h. Foram identificados 4 ácidos fenólicos e 8 flavonoides através da CLAE, muitos descritos pela primeira vez para a espécie. A fração metanólica apresentou os melhores resultados para o DPPH (CN50 11,45 µg/mL). A fração acetato apresentou o melhor resultado na inibição da peroxidação lipídica (CI50 6,14 µg/mL). A fração acetato teve o melhor desempenho na capacidade quelante (48% de complexação à 1,000 µg/mL). O extrato etanólico protegeu células MCF 7 contra o estresse oxidativo restaurou o equilíbrio oxidativo após o estresse já ter sido estabelecido. A Atividade hemolítica do extrato foi fraca, com valores máximos de 40%. Frente aos nauplios de Artêmia sp o extrato apresentou CL50 de 67,85 µg/mL. O Extrato mostrou valores baixos de toxicidade frente ambas linhagens celulares e alterou na toxicogenômica uma quantidade pequena de genes (14 genes, 0,22% do total), os principais atuam na interação com vários tipos de vírus (IFIT1, MX1, OAS1), os mesmos genes foram alterados pela quercetina, um flavonoide presente no extrato. Drogas com assinatura gênica semelhante ao apresentado pelo extrato, tem função antimicrobiana, que é uma característica de compostos fenólicos como os identificados no extrato. Assim, o presente estudo contribuiu para a identificação de novas moléculas bioativas com potencial antioxidante, com baixo risco de uso e que podem ser úteis como potenciais fitoterápicos

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.

Made available in DSpace on 2015-07-22T20:50:39Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2010-08-25 / A leptina é uma proteína secretada predominantemente por adipócitos com grande importância na regulação do metabolismo energético em mamíferos. Ela está fortemente envolvida na regulação da obesidade. No hipotálamo, após se ligar, dimerizar e ativar o seu receptor específico, a leptina ativa as quinases JAK que fosforilam fatores de transcrição STAT, que por sua vez induzem um aumento do gasto energético e levam a inibição da fome. A sinalização da leptina é regulada negativamente por uma fosfatase de fosfotirosinas denominada PTP1B. O objetivo deste trabalho é a clonagem, expressão e purificação de leptina humana recombinante em bactéria E. coli. Após indução, a leptina recombinante foi produzida em E.coli BL21(DE3) de forma insolúvel, purificada através de cromatografia em coluna de afinidade de níquel, renovelada através de diálise em série e concentrada a 3 mg/ml. A aplicação desta leptina recombinante em camundongos ob/ob com deficiência de leptina, levou os animais a perderem 8% de seu peso corporal e consumirem 50% menos ração em menos de cinco dias, confirmando a atividade biológica da proteína. Acrescentando o estudo, foi produzida uma mutação dirigida desta leptina recombinante (chamada muteína) com propriedade antagonista. Em paralelo a este trabalho, clonamos, expressamos e purificamos a fosfatase de fosfotirosinas TcPTP1 de Trypanosoma cruzi, visando caracterizar bioquimicamente esta proteína e obter mais informação sobre a função deste homólogo de PTP1B em T.cruzi. A enzima TcPTP1 representa um alvo medicinal interessante por causa de sua possível influencia na regulação das vias de sinalização celular de T.cruzi. Portanto a produção recombinante e caracterização bioquímica realizada da TcPTP1 é a base para elucidar a estrutura e função do domínio catalítico que permitirão o desenho de possíveis inibidores contra esta enzima que aparenta ser vital para a sobrevivência do parasita. / Leptin is predominantly secreted by adipocytes and plays an important role in the regulation of the energetic metabolism of mammals. Because of this, leptin is strongly involved in the regulation of obesity. After ligation, dimerization and activation of its specific receptor in the hypothalamus, leptin activates JAK kinases that phosphorylate STAT transcription factors, which in turn up-regulate energetic expenditure and lead to the inhibition of hunger. Leptin signalling is downregulated by a phosphotyrosine phosphatase named PTP1B. The aim of this work is the cloning, expression and purification of recombinant human leptin in E. coli. After induction, recombinant leptin was produced in E.coli BL21(DE3) in an insoluble form, purified by nickel-afinity chromatography, refolded using serial dialysis and concentrated up to 3mg/ml. Injection of this recombinant protein in ob/ob mice, which are devoid of leptin, leads a reduction of body weight by 8% and a reduction of food intake by 50%, thus confirming the biological activity of the protein. In order to enrich this study, we produced a targeted mutation of this recombinant leptin (called mutein) wich act as an antagonist. In other hand, Additionaly to this work, we also cloned, expressed, purified and biochemically characterized a phosphotyrosine phosphatase from Trypanosoma cruzi termed TcPTP1, which is homologous to mammalian PTP1B. TcPTP1 is an interesting medical target because of its potential influence in the regulation of cell signalling in T.cruzi. The production and biochemical characterization of TcPTP1 is the basis for functional and structural studies that can lead to the design of new inhibitors of this enzyme, which seems to be vital for the parasite. / TEDE / BV UNIFESP: Teses e dissertações

Submitted by Ana Maria Fiscina Sampaio (fiscina@bahia.fiocruz.br) on 2012-07-23T21:39:24Z No. of bitstreams: 1 Luciane Amorim Santos Uso de ferramentas de bioinformática....pdf: 5329323 bytes, checksum: b477ef604e538000e5f8d84e1188ae91 (MD5) / Made available in DSpace on 2012-07-23T21:39:24Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Luciane Amorim Santos Uso de ferramentas de bioinformática....pdf: 5329323 bytes, checksum: b477ef604e538000e5f8d84e1188ae91 (MD5) Previous issue date: 2010 / Fundação Oswaldo Cruz. Centro de Pesquisas Gonçalo Moniz. Salvador, Bahia, Brasil / As ferramentas de bioinformática tem sido amplamente utilizada para o melhor entendimento de diversos microorganismos. Neste trabalho foram realizados três estudos utilizando estas ferramentas para avaliar diferentes questões biológicas. No primeiro estudo realizou-se uma caracterização molecular de 57 sequências do gene pol, provenientes de pacientes infectados pelo HIV-1 de Salvador, Bahia, Brasil. Para identificar os subtipos e formas recombinantes do HIV-1 circulante na cidade de Salvador foi realizado análises filogenéticas, e através do algoritmo do banco de dados Stanford HIV resistance as mutações associadas à resistência aos ARVs foram detectadas. Entre as 57 sequências analisadas foram identificados neste estudo 45 (77,2%) pertencem ao subtipo B, 11 (21,0%) recombinantes BF e uma (1,8%) do subtipo F1. Além disto, uma alta frequência de eventos de recombinação entre os subtipos B e F foram detectados com 5 padrões de recombinação, duas intergênicas e três intragênicas, mostrando uma alta diversidade. As mutações encontradas com uma maior prevalência foram: I54V (PI) em 7,0%; M184V (NRTI) em 14,0% e K103N (NNRTI) em 10,5% das sequências analisadas. Estes resultados contribuem para traçar o perfil da epidemiologia molecular e diversidade do HIV-1 em Salvador. O segundo estudo avaliou a filodinâmica do HIV-1 em pares de mãe e filho infectados, e em diferentes fases da infecção, três pares na fase aguda e um na fase crônica, e que apresentavam sequências de diferentes tempos. Para este fim foi realizado inferências filogenéticas bayesianas, onde a hipótese do relógio molecular e de diferentes crescimentos populacional foram testadas. Não foi possível observar uma diferença entre a dinâmica da população viral da mãe e a encontrada no filho. Porém, quando observamos o crescimento populacional e o tamanho da população efetiva, ao longo do tempo, sequências provenientes de pares em fase crônica da infecção tem um crescimento mais constante, enquanto as sequências dos pares na fase aguda da infecção se observa uma dinâmica das populações virais, provavelmente devido à pressão do sistema imune e a não adaptação destes vírus. No terceiro estudo, 104 sequências do genoma completo do WNV, disponíveis no Genebank, foram estudadas para identificar a região genômica que apresenta máximo poder interpretativo para inferir relações temporais e geográficas entre as cepas do vírus. Alinhamentos de cada gene foram submetidos à avaliação do sinal filogenético através do programa TREEPUZZEL. As regiões NS3 e NS4 apresentaram um sinal filogenético acima de 70%, sendo as regiões mais indicadas para construção filogenética. Além disto, árvores bayesianas foram inferidas utilizando as regiões NS3, NS5 e E, onde os clados das árvores NS3 e NS5 apresentaram um maior suporte e estrutural temporal geográfica, diferente da região E. Estes achados mostram que os genes NS3 e NS5 são os mais indicados para análises filogenéticas. Neste trabalho foi demonstrando o uso de ferramentas de bioinformática para a melhor caracterização da diversidade, epidemiologia molecular, dinâmica populacional e determinação das relações temporal e geográfica dos vírus. / The bioinformatics tools have been widely used for better understanding of several microorganisms. Here three studies were performed using these tools to answer different biological questions. In the first study, it was conducted the molecular characterization of 57 HIV-1 pol gene sequences from infected patients from Salvador, Bahia, Brazil. To identify the HIV-1 subtypes and recombinants forms, phylogenetics analyses were performed and the Stanford HIV resistance Database were used to analyze the antiretroviral susceptibility. Among all analyzed sequences, 45 of them were (77.2%) subtype B, 11 (21.0%) were BF recombinant and one sequence was (1.8%) subtype F1. Furthermore, a high frequency of recombination events between subtypes B and F was detected with five different patterns: two intergenic and three intragenic. The mutations found with higher prevalence were: I54V (PI) in 7.0%; M184V (NRTI) in 14.0% and K103N (NNRTI) in 10.5% of the analyzed sequences. These results contribute for the knowledge of the molecular epidemiology and diversity of HIV-1 in Salvador. The second study have evaluated the HIV-1 phylodynamics in mother and child infected pairs in different stages of infections: three pairs acutely infected and one chronically infected. Phylogenetic inference was performed using the Bayesian framework were the molecular clock and different population growth models hypothesis were tested. We did not find any difference of the population dynamics between mother and child. However, when observing the population growth and the effective population size through time, the chronically infected pair sequences showed a constant growth, while the acutely infected pair sequences showed a more dynamic population growth, probably due to the immune system selective pressure. In the third study, 104 WNV full genome sequences were selected from Genbank, to identify the best genomic region, which could provide the maximal interpretative power to infer temporal and geographic relationships among the virus strains. The phylogenetic signal was evaluated using the TREEPUZZEL program. The results showed that the NS3 and NS5 regions are the best ones to infer phylogeny since their phylogenetic signal was higher than 70%. Furthermore, Bayesian trees were constructed using the NS3, NS5 and E regions, and the NS3 and NS5 tree clades showed a higher support and a temporal geographic structure, different from the E region. These findings show that the NS3 and NS5 genes are the most informative genes for phylogenetic analyses. These studies demonstrated the use of bioinformatics tools for the better characterization of the virus diversity, molecular epidemiology, and population dynamics.

Submitted by Luciane Willcox (luwillcox@gmail.com) on 2016-09-12T17:18:24Z No. of bitstreams: 1 Tese_Doutorado_ICC.pdf: 40560568 bytes, checksum: 1e1c7efcf21605b84ddacb307516a772 (MD5) / Approved for entry into archive by Luciane Willcox (luwillcox@gmail.com) on 2016-09-12T18:02:31Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Tese_Doutorado_ICC.pdf: 40560568 bytes, checksum: 1e1c7efcf21605b84ddacb307516a772 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-09-12T18:02:31Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Tese_Doutorado_ICC.pdf: 40560568 bytes, checksum: 1e1c7efcf21605b84ddacb307516a772 (MD5) Previous issue date: 2016-01 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES); Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq), Programa de Apoio à Pesquisa Estratégica em Saúde (Papes) da Fiocruz, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP), Microsoft Research. / Instituto Carlos Chagas, Fiocruz-PR, Curitiba, PR, Brasil / O estudo de estruturas e interações proteicas é uma importante área de pesquisa para se entender as funções das proteínas. No entanto, essa é também uma das áreas de grandes desafios experimentais, devido à inerente complexidade atômica de proteínas e peptídeos. Os métodos de elucidação estrutural de alta resolução (e.g. difração de raios-X e RMN) são hoje os considerados “padrões-ouro” para esses tipos de estudos. No entanto, uma grande parte das proteínas e seus respectivos complexos não são passíveis de serem resolvidos por esses métodos, motivando o desenvolvimento de novas técnicas para a caracterização estrutural de proteínas e seus complexos. Neste sentido, a espectrometria de massas acoplada à técnica de crosslinking (XL-MS) é uma grande promessa, devido às suas características intrínsecas, tais como alta sensibilidade e ampla aplicabilidade. Neste trabalho, desenvolveu-se um software com aplicações pioneiras, denominado SIM-XL, capaz de identificar peptídeos covalentemente ligados e analisados por espectrometria de massas, a fim de caracterizar estruturas de proteínas, bem como de complexos proteínas-proteínas e proteína-peptídeo. Esse software faz uso de técnicas de reconhecimento de padrões para resolver um gargalo na modelagem proteica e interação proteína-proteína. Portanto, o algoritmo aqui apresentado, traz benefícios imediatos nas áreas de biologia e biotecnologia e indiretamente, em diversas outras áreas, como por exemplo, no desenvolvimento de novos fármacos. / The study of protein structures and interactions is an important area of development for understanding the function of proteins. However, this is also an area of great experimental challenge, due to the inherent atomic complexity of proteins and peptides. The methods of structural elucidation of high-resolution (e.g. X-ray diffraction and NMR) are currently considered the “gold standard” for these types of studies. However, many proteins are not amendable to being solved by these methods; thus motivating the development of new techniques for structural characterization of proteins and their complexes. In this regard, mass spectrometry coupled by crosslinking technique (XL-MS) poses as a promise to overcome these limitations as it provides a high sensitivity and wide applicability. Here we present SIM-XL, a software pioneer in many ways, capable of identifying cross-linked peptides analyzed by mass spectrometry and thus ultimately aiding in structural characterization and in determining protein-protein interactions. Our software uses pattern recognition strategies to address a bottleneck in protein modeling and protein-protein interaction. As such, various fields related to biology and biotechnology suffer an immediate benefit from this work, and other areas, say, the development of new drugs, are indirectly benefited as well.

O Atracamento Molecular é uma importante ferramenta utilizada no descobrimento de novos fármacos. O atracamento com ligante flexível é um processo computacionalmente custoso devido ao número alto de graus de liberdade do ligante e da rugosidade do espaço de busca conformacional representando a afinidade entre o receptor e uma molécula ligante. O problema é definido como a busca pela solução de menor energia de ligação proteína-ligante. Considerando uma função suficientemente acurada, a solução ótima coincide com a melhor orientação e afinidade entre as moléculas. Assim, o método de busca e a função de energia são partes fundamentais para a resolução do problema. Muitos desafios são enfrentados para a resolução do problema, o tratamento da flexibilidade, algoritmo de amostragem, a exploração do espaço de busca, o cálculo da energia livre entre os átomos, são alguns dos focos estudados. Esta dissertação apresenta uma técnica baseada em um Algoritmo Genético de Chaves Aleatórias Viciadas, incluindo a discretização do espaço de busca e métodos de agrupamento para a multimodalidade do problema de atracamento molecular. A metodologia desenvolvida explora o espaço de busca gerando soluções diversificadas. O método proposto foi testado em uma seleção de complexos proteína-ligante e foi comparado com softwares existentes: AutodockVina e Dockthor. Os resultados foram estatisticamente analisados em termos estruturais. O método se mostrou eficiente quando comparado com outras ferramentas e uma alternativa para o problema de Atracamento Molecular. / Molecular Docking is a valuable tool for drug discovery. Receptor and flexible Ligand docking is a very computationally expensive process due to a large number of degrees of freedom of the ligand and the roughness of the molecular binding search space. A Molecular Docking simulation starts with a receptor and ligand unbounded structures and the algorithm tests hundreds of thousands of ligands conformations and orientations to find the best receptor-ligand binding affinity by assigning and optimizing an energy function. Despite the advances in the conception of methods and computational strategies for search the best protein-ligand binding affinity, the development of new strategies, the adaptation, and investigation of new approaches and the combination of existing and state-of-the-art computational methods and techniques to the Molecular Docking problem are clearly needed. We developed a Biased Random-Key Genetic Algorithm as a sampling strategy to search the protein-ligand conformational space. The proposed method has been tested on a selection of protein-ligand complexes and compared with existing tools AutodockVina and Dockthor. Compared with other traditional docking software, the proposed method has the best average Root-Mean-Square Deviation. Structural results were statistically analyzed. The proposed method proved to be efficient and a good alternative to the molecular docking problem.

A coevolução parasita-hospedeiro pode ser apontada como uma das principais responsáveis pela grande diversificação de genes envolvidos na resposta imunológica. A chamada “região do MHC” (na sigla em inglês para Major Histocompatibility Complex), localizada no braço curto do cromossomo 6 humano, é a região mais polimórfica e densa do nosso genoma. Os três genes mais polimórficos deste locus codificam a cadeia pesada de um complexo referido como MHC de classe I, responsável pela apresentação (na superfície celular) de peptídeos provenientes da degradação de proteínas intracelulares. Este mecanismo é central na resposta antiviral, permitindo que células infectadas sejam identificadas e eliminadas pelos Linfócitos T Citotóxicos. Apesar de estruturalmente similares, cada molécula de MHC apresenta maior afinidade por peptídeos com determinadas características bioquímicas. Assim, quanto maior a variabilidade de MHCs em uma dada população, menor o risco de que todos os indivíduos sejam incapazes de apresentar pelo menos alguns alvos derivados de um determinado vírus. Por outro lado, a resposta imunológica celular e a geração de memória contra este alvo apresentado pelo MHC, depende do reconhecimento específico deste complexo peptídeo:MHC (pMHC) por uma dada população de linfócitos. Neste trabalho empregamos ferramentas de bioinformática para realizar a análise estrutural de complexos pMHC, identificando propriedades envolvidas na estimulação da resposta imunológica celular. Nossos resultados in silico, corroborados por experimentos in vitro e ex vivo, sugerem que a similaridade estrutural de complexos pMHC (em termos de topografia e potencial eletrostático) desempenha um papel central na reatividade cruzada de linfócitos T, com implicações sobre imunidade heteróloga, imunopatologia e desenvolvimento de vacinas. / Host-pathogen coevolution can be implicated as one of the main features driving the great diversity of genes involved with immunological response. The so-called “MHC region” (Major Histocompatibility Complex), located at the short arm of human chromosome 6, is the most polymorphic and dense region of our genome. The three most polymorphic genes in this locus encode the heavy chain of a complex referred as MHC class I, which is responsible for presentation (at cell surface) of peptides derived from the digestion of cytosolic proteins. This mechanism plays a key role in antiviral immune response, allowing infected cells to be identified and eliminated by Cytotoxic T Lymphocytes. Although structurally similar, each MHC molecule presents higher affinity for peptides with certain biochemical properties. Therefore, the greater the variability of MHCs in a given population, the smaller the risk that all individuals are unable to present at least some targets derived from a given virus. On the other hand, cellular immune response and memory generation against the target presented by the MHC, depends on specific recognition of this peptide:MHC (pMHC) complex by a given T cell population. In this work, we use bioinformatics tools to perform structural analysis of pMHC complexes, identifying features involved in triggering cellular immune responses. Our in silico results, corroborated by in vitro and ex vivo experiments suggest that structural similarity among pMHC complexes (topography and electrostatic potential) plays a central role in cross-reactivity of cytotoxic T cells, with implications over heterologous immunity, immunopathology and vaccine development.

Submitted by Morgana Andrade (morgana.andrade@ufes.br) on 2016-04-19T18:42:50Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Dissertação - Lorena Martins Xavier - Versão Final.pdf: 1680113 bytes, checksum: d25c6fb11ba26201703ebaee64a7ba68 (MD5) / Approved for entry into archive by Patricia Barros (patricia.barros@ufes.br) on 2016-05-12T18:49:47Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Dissertação - Lorena Martins Xavier - Versão Final.pdf: 1680113 bytes, checksum: d25c6fb11ba26201703ebaee64a7ba68 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-05-12T18:49:47Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Dissertação - Lorena Martins Xavier - Versão Final.pdf: 1680113 bytes, checksum: d25c6fb11ba26201703ebaee64a7ba68 (MD5) / Capes / Saccharomyces cerevisiae é um fungo unicelular usado em diversos processos fermentativos desde a antiguidade. Essa levedura é muito utilizada na produção de álcool, desse modo, estudam-se diversas cepas com o objetivo de desenvolver uma capaz de suportar melhor aos estresses fermentativos, o que por sua vez, possibilitará um aumento de sua capacidade produtiva. As altas temperaturas e o aumento da concentração de etanol são condições comuns, mas que podem estressar a levedura, diminuindo assim a produtividade. A alta pressão hidrostática (HHP) se mostra como um bom modelo de estudo dos estresses ocorridos na fermentação, e pode ser utilizada para aumentar a tolerância das cepas, devido ao mecanismo de proteção cruzada, que está relacionada com uma resposta geral ao estresse. O aumento de espécies reativas de oxigênio (ROS) e as baixas temperaturas também apresentam vias que se enquadram nessa resposta geral. As ferramentas de bioinformática têm se mostrado de grande auxilio na integração de vias de regulação, de modo a melhorar a compreensão de respostas em diferentes experimentos através de estudos do metabolismo celular. Estes podem auxiliar a eleição de vias capazes de tornar a levedura mais resistente e produtiva. Neste trabalho utilizamos dados disponíveis na literatura de experimentos de microarranjos de cepas de Saccharomyces cerevisiae submetidas a diferentes estresses. Separamos os dados em sete classes e foram analisados os padrões de expressão gênica em Y440, BT0510 e BT0605 em diferentes tratamentos do estresse de HHP, assim como tratamentos de estresse etílico, térmico e oxidativo na cepa DBY9434. Observamos que as cepas submetidas a alta pressão hidrostática apresentavam um perfil de expressão gênico muito similar, com exceção da classe de transporte de membrana plasmática, sinalização e polaridade celular. Essa categoria foi estudada com maior profundidade para entendermos a piezotolerância apresentada pela cepa Y440 no estresse de HHP, dessa forma observamos a indução do transportador de glicerol-3-fosfato, que gerou um estresse oxidativo na célula. Constatamos também a indução de parte da via das pentoses fosfato, que pode ter ocorrido como resposta a esse estresse oxidativo. Outra particularidade observada foi a indução da síntese de aminoácidos sulfurados, resposta específica da HHP. As respostas aos estresses a que a cepa DBY9434 foi submetida mostraram-se similares entre si, e inferimos isso ao fato de que os estresses selecionados para as análises apresentam vias comuns de resposta ao estresse entre si. As cepas Y440, BT0510 e BT0605, submetidas às mesmas condições de estresse, mostraram respostas muito similares também, demonstrando um certo padrão de resposta geral comum a esse estresse. As ferramentas de bioinformática foram úteis para o estudo da modificação dos padrões de expressão gênica nesse grupo de estresses demonstrando que apesar de modificações em genes específicos ocorrerem existe um modelo de resposta celular através da modificação de vias chaves para a manutenção da sobrevivência da célula. / Saccharomyces cerevisiae is an unicellular fungus used in many fermentation process since ancient times. This yeast is widely used in the ethanol production, thereby various strains are studied in order to develop a able to withstand the fermentation stress, which in turn will provide increased its production capacity. The high temperatures and increased ethanol concentration are common, but can be stress the yeast, thereby decreasing productivity. High hydrostatic pressure (HHP) appears as a good model for studying the fermentation stresses and can be used to increase the tolerance of the strains due to cross-protect mechanism, which is associated with an overall response to stress. The increase in reactive oxygen species (ROS) and low temperatures have pathways that fall into this general response too. The bioinformatics tools have proved of great assistance in the integration of regulatory pathways in order to improve understanding of responses in different experiments using cell metabolism studies. These can help the process of election able to make more durable and productive yeast. In this paper, we use data available in literature from microarray experiments of Saccharomyces cerevisiae strains under different stresses. We split the data into seven classes and gene expression patterns were analysed in Y440, BT0510 and BT0605 in different treatments of HHP stress, as well as, ethyl, thermal and oxidative stresses in DBY9434. We observed that the strains subjected to high hydrostatic pressure had a very similar gene expression profile, with the exception of the plasma membrane transport, signaling and cell polarization class. This category was studied in greater depth to understand the piezotolerance presented by the Y440 strain in HHP stress, thus we observed induction of glycerol-3-phosphate shutter, that generated oxidative stress in the cell. We also note the pentose phosphate pathway (PPP) induction, that which may have occurred as a response to such oxidative stress. Another feature observed was the sulfur amino acid synthesis induction too, a specific response of HHP stress. The responses to stresses to which the DBY9343 strain underwent were similar to each other, and we infer that the fact that the stresses selected for the analyzes have common stress response pathways between them. The Y440 strains, BT0510 and BT0605, subject to the same stress conditions, showed very similar responses also showing a certain standard of general common response to this stress. Bioinformatics tools were useful for the study of the modification of gene expression patterns in this stress group demonstrated that despite changes that occur in specific genes exists a cellular response model by modifying key routes for the maintenance of cell survival.