Submitted by Marcos Anselmo (marcos.anselmo@unipampa.edu.br) on 2017-06-13T17:39:04Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) ANDRÉIA CAROLINE FERNANDES SALGUEIRO.pdf: 5179931 bytes, checksum: b1e888ee98755fdef5badebb2b78a8a0 (MD5) / Approved for entry into archive by Marcos Anselmo (marcos.anselmo@unipampa.edu.br) on 2017-06-13T17:39:20Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) ANDRÉIA CAROLINE FERNANDES SALGUEIRO.pdf: 5179931 bytes, checksum: b1e888ee98755fdef5badebb2b78a8a0 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-06-13T17:39:20Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) ANDRÉIA CAROLINE FERNANDES SALGUEIRO.pdf: 5179931 bytes, checksum: b1e888ee98755fdef5badebb2b78a8a0 (MD5) Previous issue date: 2017-02-27 / Muitas plantas são utilizadas na medicina tradicional para o tratamento do Diabetes mellitus (DM) e suas complicações. A hiperglicemia crônica no DM está intimamente associada ao aumento do estresse oxidativo. Assim, esta pesquisa teve como objetivos: i) investigar quais plantas são utilizadas na medicina tradicional por pessoas com DM na cidade de Uruguaiana/RS; ii) avaliar o potencial antidiabético, antioxidante e toxicológico de duas destas plantas in silico, in vitro e in vivo. Para isso, foi realizada uma entrevista com 105 pessoas com DM em Uruguaiana/RS, no intuito de investigar os hábitos de consumo de plantas medicinais (Manuscrito 1). Dos entrevistados, 67,6% afirmaram usar plantas medicinais. As quatro plantas mais utilizadas foram a pata-de-vaca (Bauhinia), jambolão (Syzygium jambolanum; Syzygium cumini), camomila (Matricaria recutita) e macela (Achyrocline satureioides). A infusão foi a forma de preparo mais utilizada e a frequência de consumo, em mais de 80% dos casos, foi diária. Predições in silico dos constituintes majoritários das plantas mais utilizadas mostraram a existência de provável atividade (Pa) antidiabética para alguns dos compostos analisados (Manuscrito 1). Na sequência, o potencial antidiabético, antioxidante e tóxico da Bauhinia forficata Link subsp. pruinosa (BF) foi testado in silico, in vitro e in vivo, neste último caso utilizando camundongos com hiperglicemia crônica (Manuscrito 2). Os resultados mostram que os fitoconstituintes previamente identificados na infusão de BF (quercetin 3-o-(2-rhamnosyl)rutinoside; kampferol 3-o-(2-rhamnosyl)rutinoside; quercetin-3-O-rutinoside; e kaempferol-3-O-rutinoside) apresentam alta predição in silico como antioxidantes e baixa predição como antidiabéticos e como agentes tóxicos (mutagenicidade, cardiotoxicidade e hepatotoxicidade). A predição antioxidante foi confirmada in vitro e ex vivo, sendo a BF capaz de reduzir a peroxidação lipídica e controlar os níveis de espécies reativas à diclorofluoresceína (DCF-RS) em eritrócitos de camundongos com hiperglicemia crônica. Da mesma forma, a baixa predição antidiabética foi ratificada, visto que tanto a hiperglicemia, quanto os demais sintomas clássicos do DM (poliúria, polidpsia, polifagia e perda de peso) não foram controlados pelo tratamento com a BF (Manuscrito 2). Além disso, a ação da BF sobre os danos hepáticos induzidos pela hiperglicemia foi avaliada em camundongos com DM (Artigo 1). Os resultados mostraram que os animais com DM apresentavam altos níveis de NQO-1 no pâncreas, e de DCF-RS e lipoperoxidação no fígado, assim como diminuição da atividade da catalase hepática. O tratamento com a BF foi capaz de normalizar estes parâmetros, porém não teve efeitos sobre a hiperglicemia, a hepatomegalia, as proteínas carboniladas, os tiois não-proteicos e a atividade da - aminolevulinato desidratase (Artigo 1). Adicionalmente, o potencial antidiabético, antioxidante e tóxico da Achyrocline satureioides (AS) foi testado (Artigo 2). A toxicidade foi predita in silico e avaliada in vitro no ensaio de cometa com linfócitos humanos isolados, e no ensaio de determinação da dose letal mediana (DL50) em naúplios de Artêmia salina. Os resultados mostraram que os componentes majoritários identificados na infusão de AS (quercetina, isoquercitrina e ácido cafeíco) apresentam alta predição como antioxidantes e baixa predição de toxicidade, exceto para a quercetina. A ação antioxidante foi confirmada tanto para o extrato aquoso bruto (infusão), quanto para os constituintes isolados. A DL50 determinada classifica a planta como não tóxica. No ensaio de cometa não foi identificado potencial genotóxico para a infusão de AS (Artigo 2). Os dados apresentados confirmam o elevado uso de plantas por pessoas com DM na medicina tradicional. Da mesma forma, as análises realizadas apontam o estresse oxidativo como sendo um dos mecanismos envolvidos nos danos teciduais decorrentes do DM. As análises mostram ainda que os efeitos protetores resultantes do tratamento com a BF podem ser atribuídos à sua capacidade antioxidante, demonstrada in vitro e ex vivo, visto que não foi identificado potencial antidiabético in silico e in vivo. Nesta mesma linha, o alto potencial antioxidante e baixa predição toxicológica apontam a AS como uma alternativa para o tratamento dos danos causados pelo estresse oxidativo. Em suma, os resultados aqui apresentados permitem concluir que a planta BF, utilizada na medicina tradicional para tratar DM e suas complicações, não apresenta efeito antidiabético direto na forma como foi aqui testada. No entanto, sua importante atividade antioxidante faz, tanto da BF quanto da AS, potenciais agentes para o tratamento complementar do DM, especialmente considerando as complicações diabéticas decorrentes do incremento do estresse oxidativo. Neste contexto, abrem-se perspectivas para investigações futuras do uso dessas plantas como terapia complementar ao tratamento clínico tradicional. / Medicinal plants are extensively used in traditional medicine to treat Diabetes mellitus (DM) and its complications. Chronic hyperglycemia in DM is pointed as responsible for oxidative stress development. The aims of this study were: i) to evaluate which plants are used in traditional medicine by people with DM in Uruguaiana/RS; ii) to evaluate the antidiabetic, antioxidant and toxicological potential for two of these plants in silico, in vitro e in vivo. For this, a research with 105 DM patients from Uruguaiana/RS was conducted to investigate their medicinal plants consumption habits (Manuscript 1). From the interviewed people, 67.6% say they do use medicinal plants. The four more used plants were “cow paw” (Bauhinia), jambolan (Syzygium jambolanum; Syzygium cumini), chamomile (Matricaria recutita), and macela (Achyrocline satureioides). The most used form of consumption was the infusion; in more than 80% of the cases, the consumption frequency was daily. Predictions in silico for the major phytoconstituents of the most used plants showed that some compounds presented probable antidiabetic activity (Manuscript 1). In sequence, the antidiabetic, antioxidant and toxicological potential of Bauhinia forficata Link subsp. pruinosa (BF) was tested in silico, in vitro and in vivo, in the last case using mice with chronic hyperglycemia (Manuscript 2). Results show that the phytoconstituents previously identified in the BF infusion (quercetin3-o-(2-rhammosyl)rutinoside; kampferol 3-o-(2-rhammnosyl)rutinoside; quercentin-3-O-rutinoside; and kaempferol-3-o-rutinoside) show high prediction in silico as antioxidants and low prediction as antidiabetic agents and toxic agents (mutagenicity, cardiotoxicity and hepatotoxicity). The antioxidant prediction was confirmed in vivo and ex vivo. BF was able to reduce lipid peroxidation and to control the reactive dichlorofluroscein species (DCF-RS) levels in erythrocytes from hyperglycemic mice. In the same way, the low antidiabetic prediction was ratified, since both hyperglycemia and other classic DM symptoms (polyuria, polydipsia, polyphagia, and weight loss) were not controlled by BF treatment (Manuscript 2). Besides, the BF action in the hepatic damages induced by hyperglycemia was evaluated in mice with DM (Article 1). Diabetic mice showed high levels of NQO-1 in pancreas, and of DCF-RS and lipid peroxidation in the liver, as well as decrease in the activity of hepatic catalase. BF treatment was able of normalizing these parameters. However, it did not have any effects over hyperglycemia, hepatomegaly, carbonylated proteins, non-protein thiols, and the - aminolevulinate dehydratase activity (Article 1). Additionally, the antidiabetic, antioxidant, and toxicological potential of Achyrocline satureioides (AS) was tested (Article 2). The toxicity was predicted in silico and, after, evaluated in vitro with the comet assay using human lymphocytes. The median lethal dose (LD50) was evaluated in nauplii of Artemia salina. Results showed that the AS major compounds (quercetin, isoquercitrin, and caffeic acid) presents high prediction as antioxidants and low toxicity prediction, except for quercetin. The antioxidant activity was confirmed both in crude aqueous extract (infusion) and in isolated compounds. The determined LD50 classifies the plant as non-toxic. The comet assay showed no genotoxic potential for AS infusion (Article 2). Our data confirm the extensive use of plants by people with DM. In the same way, our analysis point oxidative stress as one of the mechanisms involved in tissue damages resulting of DM. The analysis also showed that the protective effects resulting of the BF treatment could be assigned to its antioxidant capacity, demonstrated in vitro and ex vivo, since no antidiabetic potential was identified in silico and in vivo. In the same line, the high antioxidant potential and the low toxicological prediction, point AS as a possible alternative treatment to the damage caused by oxidative stress. In summary, the results here presented allow us to conclude that BF plant, used in traditional medicine to treat DM and its complications, does not show direct antidiabetic effects. However, the antioxidant potential observed in both, BF and AS, make them possible complementary treatments to DM, especially considering the diabetic complications resulting of the oxidative stress increase. In this context, perspectives to future investigations on the use of these plants as complementary therapy to the traditional clinic treatment are open.

Made available in DSpace on 2015-03-04T18:50:21Z (GMT). No. of bitstreams: 1 thesis.pdf: 4253837 bytes, checksum: 15abaa1d981d9b5cd585cfb3e8da60c9 (MD5) Previous issue date: 2010-07-22 / Coordenacao de Aperfeicoamento de Pessoal de Nivel Superior / The discovery of the non-coding RNA (ncRNA) has been primarily focused on the genomes of eukaryotes and pathogenic bacteria. In vibrios, all that is known up to now regarding ncRNAs involves V. cholerae N16961 e V. campbellii ATCC BAA-1116. In this study, ncRNA candidate genes were identified in the genomes of V. campbellii ATCC BAA-1116, V. alginolyticus 40B, V. communis 1DA3 e V. mimicus VM573. V. alginolyticus 40B and V. campbellii ATCC BAA-1116 are abundant in brazilian corals, whereas V. mimicus VM573 is a toxic strain (carrying the Vibrio pathogenicity island) atypical to this species. In order to identify the ncRNAs in silico, the tools Infernal and Rfam database were used. Perl programs were developed in the present work. The Infernal tool and the Rfam database are based on the Covariance Model (CM), a special case of Stochastic Context Free Grammars (SCFG). Up to 38 ncRNAs were identified per species. They were classified into seven classes according to their regulatory function and/or structural (1. riboswitches, 2. modulators of protein activity, 3. RNA's antisensus of trans action, 4. RNA's antisensus of cis action, 5. ribonucleoproteins, 6. regulation by transcription termination and 7. unknown classification). The most abundant group was the riboswitch, whereas the less abundant group was the ribonucleoprotein. This work demonstrated that the ncRNAs show a great diversity in functional classes, possibly associated with the regulation of different cellular processes in vibrios, including regulation of pathogenicity. / A descoberta de RNA não-codificante (ncRNA) tem focado principalmente nos genomas de eucariontes e de bactérias patogênicas. Em vibrios, o que se conhece até o momento sobre ncRNAs envolve V. cholerae N16961 e V. campbellii ATCC BAA-1116. Neste estudo, são identificados genes candidatos de ncRNAs no genoma de V. campbellii ATCC BAA-1116, V. alginolyticus 40B, V. communis 1DA3 e V. mimicus VM573. V. alginolyticus 40B e V. campbellii ATCC BAA-1116 são abundantes em corais brasileiros, enquanto que V. mimicus VM573 é uma linhagem toxigênica (CT e TCP positiva) atípica desta espécie. Para identificar os ncRNAs através de análise in silico foram utilizadas ferramentas já disponíveis (Infernal e a base de dados Rfam) e programas em Perl desenvolvidos no presente trabalho. A ferramenta Infernal e a base de dados Rfam são baseados em modelo de covariância (CM), um caso especial de gramáticas estocásticas livres de contexto (SCFG). Foram identificados até 38 ncRNAs por espécie, os quais foram classificados em sete classes de acordo com sua função regulatória e /ou estrutural (riboswitches, moduladores da atividade de proteínas, RNAs antisenso de ação trans, RNAs antisenso de ação cis, ribonucleoproteinas, regulação por término de transcrição e classificação desconhecida). O grupo mais abundante foi o riboswitch, enquanto que o grupo menos abundante foi o ribonucleoproteina. Este trabalho demonstrou que os ncRNAs apresentam uma ampla diversidade de classes funcionais, estando possivelmente associados com a regulação de diferentes processos celulares em vibrio, incluindo a regulação da patogenicidade.

Made available in DSpace on 2015-03-04T18:50:32Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Diogo_Marinho.pdf: 3506314 bytes, checksum: 33551832c16356372e97856d79324b25 (MD5) Previous issue date: 2011-03-24 / Coordenacao de Aperfeicoamento de Pessoal de Nivel Superior / Os métodos computacionais de docking receptor-ligante são importantes ferramentas utilizadas em estudos na quimica medicinal, auxiliando o processo de descoberta de novos fármacos para alvos moleculares envolvidos em doenças sem tratamento, ou que necessitam de novos tratamentos quimioterápicos. Estes métodos são parte importante dentro da abordagem conhecida como desenho racional de fármacos baseado em estruturas. Esta dissertação apresenta o desenvolvimento da nova versão do programa Dockthor, para docking molecular de ligante flexível, tendo como inovações: (i) uma nova e completa implementação computacional com o aperfeiçoamento do algoritmo genético não-geracional de múltiplas soluções; (ii) a implementação do campo de força molecular MMFF94; (iii) a criação de ferramentas auxiliares para parametrização automática de ligantes, cofatores e receptores protéicos; (iv) introdução da opção de triagem virtual. A nova versão do programa foi validada utilizando dois conjuntos teste. O primeiro envolvendo cinco ligantes altamente flexíveis do receptor HIV-I protease. O segundo, envolvendo 35 complexos receptor-ligante com uma grande diversidade strutural e química nos ligantes, associados a receptores representativos de 18 famílias de proteínas. A validação do programa foi feita através de experimentos de redocking sem utilizar nenhuma etapa de pré-otimizacão do ligante dentro do sítio receptor. Os resultados obtidos são considerados muito bons nos seguintes aspectos: (i) foi obtida uma taxa de sucesso de cerca de 80% (90%) no redocking de ligantes da HIV-1 protease considerando as solucoes de menor energia (menorRMSD); (ii) foi obtida uma taxa de sucesso de cerca de 94% (99%) no redocking do conjunto mais amplo de ligantes considerando as solucoes de menor energia (menor RMSD); (iii) com exceção de dois casos, todas as soluções de menor energia encontradas apresentavam um RMSD < 2.5 _A com relação a estrutura experimental. Os excelentes resultados obtidos nos experimentos de redocking mostram que o programa está apto para estudos de interações receptor-ligante envolvendo moléculas de interesse na química medicinal. As facilidades introduzidas no programa Dockthor permitirão a sua disponibilização e uso pela comunidade acadêmica e grupos de pesquisa atuantes na área de desenho racional de fármacos.

Made available in DSpace on 2015-03-04T18:50:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 GINGA_Final_arp.pdf: 2617259 bytes, checksum: c988d46e191f2e44e3ce926beaa06fb0 (MD5) Previous issue date: 2007-03-23 / This study aimed to develop a computational system applied to the comparative analysis of prokaryotic genomes in a graphical view. The system named GINGA Graphical Interface for comparative Genome Analysis was developed to analyse a draft genome sequence in comparison to a complete genome. The system shows the alignment between sequence of reads, contigs and scaffolds from partial sequenced genomes and the complete sequence of another genome and allows the identification shared and unique regions as well as rearrangements. GINGA is a web-based system developed using the PERL language to access a MySQL database where all the information regard to the comparative analysis is stored. The module of the interface to GD (Graphics Library) was used to help the construction of the graphical tool. The graphical view allows zoom in/out on the information on assembly, annotation and the organization of the sequences. Supplementary information can be accessed in the form of reports. GINGA system was used to compare the genomes of Leifsonia xyli subsp. cynodontis (Lxc draft genome sequence) and Leifsonia xyli subsp. xyli (Lxx complete genome sequence). The mail goal was to identify genetic differences that may help to understand the pathogeniciy of Lxx towards sugarcane. A total of 9.754 reads assembled in 1.064 contigs and 317 scaffolds produced 1.470.731 of no redundant bases of Lxc genome and were used in the analysis. GINGA allowed the identification of 206.320 bp (~20%) of Lxc specific sequences organized in contigs and 56.884 bp organized in 19 scaffolds (5,9%), around 1 milion bp aligned to Lxx genome and at least 6 large scale genomic rearrangements. These results were presented in a graphical interface and allowed to guide the partial genome sequencing, helping to decide which regions should be further sequenced and at the same time allowing the formulation of hypothesis related to important biological aspects of these microorganisms / Esta dissertação resultou de um sistema computacional voltado para a visualização gráfica de análises comparativas entre genomas de procariotos. O sistema denominado de GINGA Graphical Interface for comparative Genome Analysis foi desenvolvido basicamente para analisar genomas parcialmente seqüenciados por meio da comparação com genomas completos. O sistema mostra a representação do alinhamento entre seqüências de reads, contigs e scaffolds do genoma parcial com a seqüência completa do outro genoma, permitindo a identificação de blocos comuns, regiões específicas e rearranjos. GINGA é um sistema web-based que foi desenvolvido em linguagem PERL para acessar um banco de dados MySQL, onde estão armazenadas as informações obtidas nas análises comparativas. O módulo de interface da biblioteca gráfica GD da linguagem PERL foi utilizado para a construção da ferramenta de visualização. A representação gráfica criada permite a navegação com opções de zoom in/out, disponibilizando as informações de montagem, anotação das seqüências codificadoras e da organização das seqüências entre os genomas. Relatórios são ainda disponibilizados como fonte complementar da apresentação dos resultados. O sistema GINGA foi utilizado para analisar de maneira comparativa o genoma das bactérias Leifsonia xyli subsp. cynodontis (Lxc genoma parcialmente seqüenciado) e Leifsonia xyli subsp. xyli (Lxx genoma completamente seqüenciado). Lxx provoca o raquitismo da soqueria em cana-de-açúcar, enquanto Lxc é capaz de colonizar cana-de-açúcar sem provocar sintomas de doença. O objetivo foi revelar, ainda durante o processo de seqüenciamento do genoma de Lxc, diferenças genéticas existentes entre os genomas dessas duas bactérias. Fizeram parte das análises comparativas um total de 9.754 reads do genoma de Lxc que formaram 1.064 contigs e 317 scaffolds, totalizando 1.470.731 de bases não redundantes. GINGA permitiu a identificação de 206.320 bases (~19%) em seqüências de contigs específicos (contigs que não apresentaram alinhamento algum com o genoma completo de Lxx) e 19 scaffolds (5,9%) que totalizaram 56.884 bases específicas ao genoma de Lxc, além de aproximadamente 1 milhão de nucleotídeos alinhados ao genoma de Lxx e pelo menos 6 grandes rearranjos. Estes resultados foram disponibilizados em uma interface gráfica e relatórios, permitindo orientar o andamento do projeto de seqüenciamento do genoma de Lxc quanto à seleção das regiões a serem seqüenciadas e, simultaneamente, oferecendo informações para a formalização de hipóteses relevantes à biologia destes microorganismos.

Submitted by Maria Cristina (library@lncc.br) on 2015-09-23T19:19:26Z No. of bitstreams: 1 dissertacao-vitor.pdf: 1691206 bytes, checksum: fef620f128c4346f7ff506439cdffdfd (MD5) / Approved for entry into archive by Maria Cristina (library@lncc.br) on 2015-09-23T19:20:00Z (GMT) No. of bitstreams: 1 dissertacao-vitor.pdf: 1691206 bytes, checksum: fef620f128c4346f7ff506439cdffdfd (MD5) / Made available in DSpace on 2015-09-23T19:20:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 dissertacao-vitor.pdf: 1691206 bytes, checksum: fef620f128c4346f7ff506439cdffdfd (MD5) Previous issue date: 2015-03-31 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) / Splicing Alternativo (SA) é um mecanismo pós-transcricional que produz mais de um produto de gene, através da combinação de diferente éxons do lócus genômico, gerando grande parcela da variedade do proteoma dos eucariotos. Ao longo da última década, como seu papel regulatório tornou-se mais e mais evidente, SA tornou-se um fator chave para criação de complexidade de diferentes organismos dado um repertório constante de genes através das gerações. Através da inserção, exclusão ou substituição de partes da sequência do transcrito, SA pode obviamente também ter um impacto nos domínios funcionais de proteínas. Apesar de algumas tentativas que tem sido principalmente prejudicadas por questões técnicas causada pela redundância nas sequências transcritos alternativos, os efeitos em larga escala do SA em nível funcional tem sido pouco estudados até os dias de hoje. Este projeto descreve o desenvolvimento de uma ferramenta computacional chamada ASTAFUNK - Alternative Splicing Trancriptional Analyses with FUNctional Knowledge - um programa stand-alone automatizado e eficiente para estudar como a diversidade de determinado transcriptoma é traduzido em variação funcional, baseado em um padrão de anotação de transcriptomas (em GTF, Gene Transfer Format) e perfis de domínios (no formato do Pfam). Resumidamente, ASTAFUNK traduz as regiões que sofreram splicing alternativo de open read frames em sequências de aminoácidos, que subsequentemente são alinhadas com o profile Hidden Markov Model da base de dados do Pfam, empregando programação dinâmica padrão (algoritmo de Viterbi) com alguns refinamentos técnicos (isto é, abordagem branch-and-bound). Em contraste com ferramentas convencionais de predição de domínios (por exemplo, HMMER), o algoritmo de ASTAFUNK foi projetado para evitar escaneamentos redundantes de sequências em transcriptomas com alto grau de SA. Neste trabalho, aspectos teóricos e práticos da abordagem do ASTAFUNK são avaliados, e a eficiente implementação em JAVA é disponível livremente na internet sob BSD 3-clause open source license. / Alternative splicing (AS) is a mechanism that produces more than one gene product at the transcriptional level, by combining different exons of a gene, generating a major part of the proteome diversity in eukaryotes. Over the last decade, as the regulatory role of splicing has become more and more evident, AS turned a key factor in creating different organism complexity given a rather constant repertoire of genes across generations. By inserting, deleting or substituting part of the transcript sequence, AS can obviously also have an impact on functional protein domains. Despite some attempts that have mainly been hampered by technical issues caused by the redundancy in alternative transcript sequences, the large-scale effects of AS on the functional level has been poorly studied so far. This project describes the development of a computational tool called ASTAFUNK - Alternative Splicing Trancriptional Analyses with FUNctional Knowledge - an automated and efficient stand-alone program to study how diversity of a custom transcriptome translates into functional variation, based on standard transcriptome annotations (in GTF, Gene Transfer Format) and domain profiles (in Pfam format). In a nutshell, \afunk{} translates the alternatively spliced parts of open reading frames on the fly into amino acid sequences, which subsequently are aligned with the profile Hidden Markov Models from Pfam employing standard dynamic programming (Viterbi's algorithm) with some technical refinements (i.e., a branch-and-bound approach). In contrast to conventional domain prediction tools (e.g., the HMMER aligner), the ASTAFUNK algorithm has been designed to avoid redundant sequence scans in AS-enriched transcriptomes. In this work, theoretical and practical aspects of the ASTAFUNK approach are evaluated, and the efficient JAVA implementation is made freely available over the internet under the BSD 3-clause open source license.

Submitted by Maria Cristina (library@lncc.br) on 2016-08-02T16:44:43Z No. of bitstreams: 1 tese Marlon.pdf: 3479616 bytes, checksum: f60059a6220c6ab4e97a28df4efe523a (MD5) / Approved for entry into archive by Maria Cristina (library@lncc.br) on 2016-08-02T16:44:59Z (GMT) No. of bitstreams: 1 tese Marlon.pdf: 3479616 bytes, checksum: f60059a6220c6ab4e97a28df4efe523a (MD5) / Made available in DSpace on 2016-08-02T16:45:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese Marlon.pdf: 3479616 bytes, checksum: f60059a6220c6ab4e97a28df4efe523a (MD5) Previous issue date: 2015-04-28 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) / The indiscriminate use of antibiotics or their incorrect administration has made over the years, these drugs are losing their effectiveness due to evolutionary mechanisms, which naturally confer resistance characteristics to bacterias. As example of this evolutionary mechanism, we can mention the recent reports polymyxins resistant bacteria, drugs used as a last resort in infection control by super resistant bacteria, such as bacteria of the species Klebsiella pneumoniae microarray. The ease of this bacterium in performing transfers of genetic material, together with other mechanisms of their own group, is also making it resistant to polymyxins. This bacterial resistance points to a serious epidemiological problem, causing deaths including in Brazil. This study, aimed to infer the possible metabolic pathways and genes active in gene regulation mechanism related to resistance to polymyxin B in the genome of the bacteria K. pneumoniae KP13 strain, which had its entire genome unraveled in 2013. This opportunistic pathogenic microorganism He was responsible for hospital infection outbreak in 2009 in the south of the country. The findings of this study were made from the RNA-Seq technique, which is a transcriptome analysis technique based on the next generation sequencing (NGS), which allows a review of gene expression on a large scale. The transcriptome study, among others gives us an overview of the set of messengers transcripts (mRNAs) in a cell, and this allows us to directly evaluate the expression of its genes in specific situations. The transcriptome of the study was examined body 6 under conditions with two biological replicates for each condition. For sequencing were used two sequencing platforms: Illumina HiSeq and Roche 454 which enabled a comparative analysis of the data. From the obtained result of gene expression, the first stage of the study was the pre-processing of RNA-Seq data, where it was developed a methodology that was the basis for this analysis prokaryotic organism, given that the vast majority of materials available aims to study eukaryotic organisms. In the second stage of labor, the alignments were generated and the following was made to quantify the expression for each gene of the bacteria under study. The next step was to examine differential expression of genes important step towards the elucidation of resistance targets of regulation. All the differential expression of genes procedure was done using the R platform and the EDGE R package, the most suitable for the size of data that would be analyzed. The inference of genes active in gene regulation mechanism related to resistance to polymyxin B in the genome of the bacteria K. pneumoniae KP13 was made based on the clustering technique k-means, which showed to be effective within the universe of data to be mined. For the data generated, we were obtained $ 150 $ groups from the set 70 % genes most differentially expressed in all study conditions and, of these, the most significant associated with drug resistance and their metabolic pathways were chosen were investigated. Groupings proved concise and technical shows stable for application tests with other bodies. / O uso indiscriminado de antibióticos ou sua incorreta administração fez com que no passar dos anos, essas drogas fossem perdendo sua eficiência, devido aos mecanismos evolutivos, que naturalmente conferem caracteristicas de resistência às bacterias.Como exemplo desse mecanismo evolutivo, podemos citar os recentes relatos de bactérias resistentes às polimixinas, medicamentos utilizados como última alternativa no controle de infecções por bactérias super resistentes, como é o caso das bactérias da espécie Klebsiella pneumoniae. A facilidade dessa bactéria em realizar transferências de material genético, aliada a outros mecanismos próprios de seu grupo, vem tornando-a resistente também às polimixinas. Essa resistência bacteriana aponta para um problema epidemiológico grave, causador de óbitos inclusive no Brasil. O presente trabalho, teve por objetivo inferir os possíveis genes e vias metabólicas atuantes no mecanismo de regulação gênica relacionados à resistência à polimixina B no genoma da bactéria K. pneumoniae estirpe KP13, a qual teve seu genoma completo desvendado em 2013. Este microorganismo patogênico oportunista foi o responsável pelo surto de infecção hospitalar em 2009, no sul do pais. As análises do presente estudo foram feitas a partir da técnica de RNA-Seq, que é uma técnica de análise de transcriptomas baseada no sequenciamento de nova geração (NGS), que permite uma avaliação de expressão genica em grande escala. O estudo do transcriptoma, dentre outros nos dá uma visão geral do conjunto de transcritos mensageiros (mRNAs) em uma célula, e isso nos permite avaliar diretamente a expressão de seus genes sob situações específicas. O transcriptoma do organismo de estudo foi analisado sob 6 condições, com duas réplicas biológicas para cada condição. Para o sequenciamento foram usadas duas plataformas de sequenciamento: Illumina HiSeq e Roche 454 o que possibilitou uma análise comparativa dos dados. A partir do resultado obtido da expressão gênica, a primeira etapa do trabalho foi realizar o pré-processamento dos dados do RNA-Seq, onde foi desenvolvido uma metodologia que serviu como base para análise desse organismo procarioto, haja vista que a grande maioria dos materiais disponíveis visa estudo de organismos eucariotos. Na segunda etapa do trabalho, foram gerados os alinhamentos e a seguir foi feita a quantificação da expressão para cada gene da bactéria em estudo. O passo seguinte foi analisar a expressão diferencial dos genes, passo importante para a elucidação dos alvos de regulação da resistência. Todo o procedimento de expressão diferencial de genes foi feito utilizando a plataforma R, e o pacote EDGE R, o mais indicado para a dimensão de dados que viria a ser analisada. A inferência dos genes atuante no mecanismo de regulação gênica relacionados à resistência à polimixina B no genoma da bactéria K. pneumoniae KP13 foi feita baseando-se na técnica de agrupamento k-means, a qual apresentou-se efetiva dentro do universo de dados a ser minerado. Para os dados gerados, foram obtidos 150 agrupamentos a partir do conjunto de $70\%$ dos genes mais diferencialmente expressos em todas as condições do estudo, e, desses, foram escolhidos os mais significantes associados com a resistência bacteriana e suas vias metabólicas foram investigadas. Os agrupamentos mostraram-se concisos e a técnica mostra-se estável para aplicação de testes com outros organismos.

O programa GenSeed, descrito previamente pelo nosso grupo, implementa um método de montagem progressiva dirigida por semente, o qual permite reconstruir sequências de DNA para montagem alvo-específicas partindo-se de sequências semente curtas de DNA ou proteína. Esse programa pode ser aplicado para a reconstrução de fragmentos genômicos, extracromossômicos e cDNAs, mas não é adequado para a reconstrução de sequências utilizando sementes e bases de dados derivadas de amostras heterólogas. O presente trabalho teve como objetivo o desenvolvimento do GenSeed-HMM, uma versão do GenSeed, capaz de utilizar HMMs de perfis como sementes para a reconstrução de sequências específicas, e de processar dados gerados pelas novas plataformas de sequenciamento, incluindo leituras curtas. Este trabalho relata a implementação do programa GenSeed-HMM, e sua validação utilizando dados reais de diferentes plataformas de sequenciamento, originados de procariotos, eucariotos, bem como de amostras metagenômicas. / The program GenSeed, previously described by our group, implements a seed-driven progressive assembly method for target-specific assembly of DNA sequences, starting from short DNA or protein seed sequences. The program can be applied for the reconstruction of genomic fragments, extrachromosomal genomes, and cDNAs, but is not adequate for sequence reconstruction using seed sequences and databases derived from heterologous samples. The present work aimed at developing GenSeed-HMM, a new version of GenSeed program that can use profile HMMs as seeds for the reconstruction of specific sequences, and incorporates the ability to work with data generated by the new sequencing platforms, including short reads. This work reports the implementation of GenSeed-HMM program and its validation using real life data produced by different next-generation sequencing platforms, and originated from prokaryotic, eukaryotic and metagenomic samples.

Made available in DSpace on 2015-03-05T13:56:59Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 25 / Hewlett-Packard Brasil Ltda / Neste trabalho é proposto um novo método de otimização do método Monte Carlo (MC) aplicado ao dobramento de proteínas. Este método baseia-se em informações oriundas de Redes Neurais Artificiais (RNAs) treinadas para prever a estrutura secundária de proteínas. Inicialmente, são introduzidos conceitos básicos sobre proteínas e sua estrutura, sobre o método MC, sobre RNAs e sobre os métodos PHD e PROF de treinamento de RNAs para a predição de estruturas secundárias. A seguir, é apresentada uma revisão bibliográfica sobre métodos de previsão de estrutura tridimensional de proteínas e o ganho de informação em sistemas híbridos. Com base nos resultados obtidos em outras abordagens, um novo método é proposto utilizando as predições dos método PROF, disponíveis on-line e com índices de acerto para estrutura secundária acima de 76%, para a redução do espaço de busca do método MC aplicado ao dobramento de proteínas. O método MC é apre- sentado com a previsão da estrutura secundária baseada em RNAs (MC-RNA), e é apl / This work proposes a new strategy to optimize the Monte Carlo method (MC) applied to the protein folding problem. This strategy is based on the information obtained from Artificial Neural Networks (ANNs), trained to predict the protein secondary structure. The work presents, initially, background knowledge about proteins and their structure. Follows an introduction to the MC method, Neural Networks and to the prediction of secondary structure using PHD/PROF programs. Then, a survey about tridimensional protein structure is presented. Other concepts,such as information gain in the context of hybrid systems, are also presented. Based on state-of-the art results, a new method is proposed using the predictions produced by the PROF program, available on-line and with a performance higher than 76% for secundary structure prediction, for the reduction of the MC search space. The MC method is presented with the secondary structure prediction based on ANNs (MC-RNA) and applied to four diferent proteins obtained fro

Made available in DSpace on 2015-03-05T13:57:00Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 11 / Nenhuma / A região promotora é uma seqüência de DNA que localiza-se anteriormente a uma determinada região gênica. Ela é responsável pelo início do processo de transcrição de um gene ou conjunto de genes. Assim, ela também atua como um elemento regulador da expressão gênica. O estudo da regulação da expressão gênica é relevante porque é essencial para a compreensão da maquinária vital dos seres vivos, já que a diferença entre duas espécies está mais relacionada em como e quando seus genes estão “ativos” ou “inativos” do que com a estrutura destes em si. Embora exista métodos computacionais para a predição de genes com boa acurácia, o mesmo não é conseguido para os promotores. Esta dificuldade deve-se ao pequeno e pouco conservado padrão das seqüências, gerando assim resultados com alto número de falsos positivos. Além dos motivos consensuais, os promotores possuem características físicas que os diferem de seqüências não-promotoras. No entanto, estas ainda não são amplamente utilizadas no problema de predição in silic / The promoter region is localized few base pairs before the gene region. It is responsible by initiate the gene expression process, thus, it plays a regulatory role. The study about the gene expression regulation is a great area, since it can assist in the comprehension of complex metabolic network presented by several organisms and, because the difference between two different species is how and when your genes are turn off and turn on than your structure. The computational methods to gene prediction have a good accuracy, but this is not achieved in the promoter prediction. This difficulty occurs because the length of promoter and the degenerate pattern presented, thus the results presented a great number of false positives. This work aims employed Neural Networks to promoter prediction and recognition of Escherichia coli by two approaches: whit the orthogonal codification and stability values of the promoter sequence. For characterization, realize the extraction rules of type if … then. The results in this

Made available in DSpace on 2015-03-05T13:58:25Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 8 / Nenhuma / A estrutura tridimensional de uma proteína está diretamente ligada a sua função. Diversos projetos de seqüenciamento genéticos acumulam um grande número de seqüências de proteínas cujas estruturas primárias e secundárias são conhecidas. Entretanto, as informações sobre suas estruturas tridimensionais estão disponíveis somente para uma pequena fração destas proteínas. Este fato evidencia a necessidade da criação de métodos automáticos para a predição de estruturas terciárias de proteínas a partir de suas estruturas primárias. Conseqüentemente, ferramentas computacionais são utilizadas para o tratamento, seleção e análise destes dados. Atualmente, um novo método de aprendizado de máquina denominado Máquina de Suporte Vetorial (MSV) tem superado métodos tradicionais como as Redes Neurais Artificiais (RNA) no tratamento de problemas de classicação. Nesta dissertação utilizamos as MSV para a classicação automática de proteínas. A principal contribuição deste trabalho foi a metodologia proposta para o tratamen / The three-dimensional structure of a protein is directly related to its function. Many projects of genetic sequence analysis accumulate a great number of protein sequences whose primary and secondary structures are known. However, the information on its three-dimensional structures are available only for a small fraction of these proteins. This fact evidences the necessity of creation of automatic methods for the prediction of tertiary protein structures from its primary structures. Consequently, computational tools are used for the treatment, election and analysis of these data. Currently, a new method of machine learning called Support Vector Machine (SVM) has surpassed traditional methods as Artificial Neural Networks (ANN) in the treatment of classication problems. In this master thesis we use the SVM for the automatic protein classication. The main contribution of this work was the methodology proposal for the treatment of the problem. This methodology consists in composing the support vectors with the v