Submitted by Daniella Sodre (daniella.sodre@ufpe.br) on 2015-04-17T15:24:58Z No. of bitstreams: 2 TESE Manuela de Souza.pdf: 8389907 bytes, checksum: 5002b2436d9b695b176799e52ad52b6a (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-04-17T15:24:58Z (GMT). No. of bitstreams: 2 TESE Manuela de Souza.pdf: 8389907 bytes, checksum: 5002b2436d9b695b176799e52ad52b6a (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2013-04-19 / FACEPE / Doenças neuropsiquiátricas afetam cerca de 450 milhões de pessoas em todo mundo e dentre estas patologias os Transtornos do Humor (TH) e Doença de Alzheimer (DA) são as mais comuns. Em relação à sua etiologia as doenças neuropsiquiátricas são resultados de variações em um grupo de genes e de fatores ambientais. Pesquisas recentes vêm mostrando associação positiva entre variações genéticas em genes envolvidos nos sistemas de neurotransmissores com o desenvolvimento de doenças neuropsiquiátricas. Por isso, os estudos sobre polimorfismos genéticos, nas doenças psiquiátricas são de grande importância para a compreensão dos mecanismos moleculares envolvidos e podem auxiliar no diagnóstico das mesmas. Neste cenário, mutações encontradas no DNA têm sido amplamente estudadas, a fim de elucidar aspectos genéticos relacionados às neuropatologias. Os polimorfismos do tipo SNPs (Polimorfismo de Base Única) e INDELs (inserções e deleções de fragmentos de DNA) têm se destacado devido as fortes associações com os TH e DA. Diversos métodos de biologia molecular têm sido utilizados para detectar estes tipos de polimorfismos, os experimentos moleculares geram grande quantidade de dados a serem analisados, fazendo-se necessário a utilização de ferramentas computacionais para se extrair informações a partir desses dados gerados. Assim, o objetivo desse estudo foi o uso de bioinformática e de genotipagem em larga escala na busca de novos polimorfismos genético em TH e aplicação de ferramentas computacionais em banco de dados de GWAS referente à DA. Para obter os resultados referentes à TH optamos por utilizar o software CLCbio Workbench®, sequenciamento automatizado mega Bace 1000 e experimentos preliminares da técnica de DNA pooling. Já para a DA, utilizamos o teste de associação e método de regressão linear do software PLINK e o pacote genetics da linguagem de programação R, para correlacionar os níveis da proteína βamiloide no plasma e líquido cefalorraquidiano e um total de 598.821 SNPs, ambos os dados oriundos do banco de dados ADNI (Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative). Após uma sequência de passos in silico identificamos variações anteriormente descritas e novos polimorfismos candidatos à fisiopatologia dos TH, na fase de validação dessas variações, por meio de sequenciamento, falsos positivos foram frequentemente identificados, sendo descartados após a verificação na cadeia complementar. Apenas o SNP rs14068, localizado no exon 2 do gene GABRA5 foi validado em amostras de pacientes com TH. No estudo referente à DA, 5 SNPs nas regiões dos genes TOMM40, PAMR1, TRIM9 e CCDC112 e 3 SNPs em regiões de intron atingiram associação significativa, levantando a possibilidade de estejam relacionados a fisiopatologia da DA.