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

Orientador: Ney Lemke / Resumo: Uma grande variedade de sequências de RNA presentes nos transcriptomas mas com funções ainda desconhecidas tem estimulado o desenvolvimento de técnicas experimentais e computacionais que colaborem na determinação do papel dessas moléculas. Entretanto, a compreensão dos mecanismos de ação de uma dada molécula de RNA envolve não somente a determinação de sua estrutura de mínima energia livre, mas também o estudo do comportamento de suas conformações metaestáveis. Os algoritmos existentes para predição da estrutura de moléculas de RNA ignoram armadilhas cinéticas que podem levar a formação de estruturas subótimas e utilizam modelos termodinâmicos incompletos, muitas vezes ignorando a formação de estruturas mais complexas, como os pseudonós. Nesse trabalho apresentamos um algoritmo para simulação do dobramento cotranscricional para o estudo dos efeitos da conformação espacial da molécula de RNA na cinética da transcrição. A partir da determinação das conformações permitidas, o algoritmo estabelece uma série de reações de transição entre esses estados, com valores das taxas de ocorrência ponderados através de uma distribuição de probabilidade de Boltzmann baseada na variação de energia livre de Gibbs desses estados. As energias livres das estruturas secundárias são determinadas segundo o modelo dos primeiros vizinhos e dois algoritmos foram implementados para o cálculo da energia livre dos pseudonós. Finalmente, simulações de Monte Carlo baseadas no algoritmo de Gillespie foram ... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: The discovery of a wide variety of RNA sequences present in transcriptomes with unknown function has stimulated the development of experimental and computational techniques to determine the function of these molecules. However, understanding the activities of a given RNA molecule involves not only finding its minimum free energy structure, but also studying its metastable structures. The methodologies available for predicting RNA structure ignore kinetic traps that can lead to formation of suboptimal structures and are based in over-simplified thermodynamic models. These methodologies usually can not predict RNA conformations with more complex topologies, such as pseudoknots. In this work we present a computational model for cotranscriptional folding that considers the influence of RNA structures during transcription elongation. After determining the allowed conformations for the sequence of interest, the algorithm established a series of allowed reactions between these structures. The reactions rates are weighted by the Boltzmann factor based on Gibbs free energy variation between the states. The free energies for secondary structures were estimated by the nearest-neighbor model, and two algorithms were implemented to calculate the free energy of pseudoknots. Finally, Monte Carlo simulations based on the Gillespie algorithm were performed to find out the RNA folding path. We show using examples the potential of the software developed. / Doutor