Orientador: Vânia Nieto Brito de Souza / Resumo: A hanseníase, causada pelo Mycobacterium leprae, ainda é considerada um relevante problema de saúde pública no Brasil, afetando o sistema nervoso periférico o que pode resultar em incapacidades físicas. É considerada uma doença complexa e durante a interação patógeno-hospedeiro o background genético do hospedeiro pode determinar o curso da doença que se apresenta de modo espectral abrangendo desde lesões localizadas até a doença disseminada com elevado índice bacilar. Neste estudo, avaliamos na população brasileira a associação com hanseníase do SNP -336A/G (rs4804803) no gene CD209, responsável por codificar o receptor DC-SIGN que está presente na superfície das células dendríticas e que participa do reconhecimento do M. leprae. A população de estudo incluiu 835 indivíduos do município de Rondonópolis-MT (424 controles e 411 casos). O genótipo GG deste SNP foi associado com a forma multibacilar da hanseníase (OR 4.52; IC 1.01-20.09; p=0.0472) e o alelo A foi associado com a proteção contra a forma multibacilar (OR 0.22; IC 0.05-0.98; p=0.0478). Realizamos estudos funcionais empregando células dendríticas estimuladas com antígenos do bacilo e verificamos que os carreadores do alelo G expressaram níveis menores dos receptores DC-SIGN e CD80 e secretaram menos TNF e mais TGF-β1 frente a antígenos do bacilo. Em conjunto, esses dados sugerem menor eficiência dos portadores do alelo G em ativar a resposta imune eficaz contra o M. leprae. / Mestre

GOUVEIA, João José de Simoni. Análise genômica das principais raças de ovinos brasileiras. 2013. 155 f. Tese (doutorado em zootecnia)- Universidade Federal do Ceará, Fortaleza-CE, 2013. / Submitted by Elineudson Ribeiro (elineudsonr@gmail.com) on 2016-04-08T19:00:28Z No. of bitstreams: 1 2013_tese_jjsgouveia.pdf: 3082019 bytes, checksum: 5a0196089265679f1847c82925a8a7c1 (MD5) / Approved for entry into archive by José Jairo Viana de Sousa (jairo@ufc.br) on 2016-05-25T21:39:11Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2013_tese_jjsgouveia.pdf: 3082019 bytes, checksum: 5a0196089265679f1847c82925a8a7c1 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-05-25T21:39:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2013_tese_jjsgouveia.pdf: 3082019 bytes, checksum: 5a0196089265679f1847c82925a8a7c1 (MD5) Previous issue date: 2013 / The Brazilian locally adapted sheep breeds, also known as native and creole, are descendant from animals brought during the settlement period and, since then, are been subjected to evolutive (both systematic and non systematic) processes, what resulted in the formation of highly adapted genotypes to the diverse environmental Brazilian conditions. Although these breeds don’t posses the same productive potential when compared with the exotic improved breeds, they are considered extremely important from a social and cultural point of view. Moreover, the locally adapted breeds are essential for the maintenance of traditional production systems. The optimization of the utilization of naturalized genetic resources depends on a deep knowledge of these populations, and then, the morphological, productive and molecular characterizations are essential to the success of conservation and utilization of these locally adapted genotypes. Therefore, the principal aim of this thesis was to deepen molecular the knowledge of the three main locally adapted Brazilian sheep breeds: Brazilian Creole, Morada Nova and Santa Ines. Thus, Chapter I entitled "Identification of selection signatures in livestock species" is a literature review that is proposed to describe the main effects of natural/artificial selection in the genomes of species of farm animals, present the main methods of signature selection analysis and discuss recent advances in this area of study. Two studies were conducted and resulted in the chapters II and III of this thesis. The chapter II, entitled “Identification of selection signatures in brazilian locally adapted sheep breeds”, aimed the identification and characterization of putative genomic regions that underwent selection and the identification of candidate genes related to productive/adaptative differences between these breeds. The identification of signatures of selection was performed through two approaches: population differentiation (FST) and linkage disequilibrium (iHS and Rsb). Seventy eight genes, related to functions as: immune response, nervous system development, sensorial perception and wool/hair development were identified. The chapter III, entitled “Identification of population substructure in brazilian locally adapted sheep breeds”, aimed the identification and characterization of of genetic substructure within the three main locally adapted Brazilian sheep breeds: Brazilian Creole, Morada Nova and Santa Ines. The level of genetic differentiation between herds of the same breeds was, in general, high. Both in the Brazilian Creole and in the Santa Ines breeds the presence of distinct groups on animals could be observed, what suggests the occurrence of different ecotypes/lineages within these breeds. / As raças de ovinos localmente adaptadas brasileiras, também conhecidas como nativas ou crioulas, descendem de animais trazidos durante o período colonial e, desde aquela época, vêm sendo submetidas a processos evolutivos sistemáticos e não sistemáticos., o que resultou na formação de genótipos altamente adaptados às mais diversas condições ambientais brasileiras. Embora estas raças não possuam o mesmo potencial produtivo das raças exóticas melhoradas, elas são consideradas extremamente importantes devido às relações sociais e culturais que guardam com as populações do campo. Além disso, as raças localmente adaptadas possuem características adaptativas importantíssimas para a manutenção de sistemas produtivos tradicionais. A otimização da utilização dos recursos genéticos naturalizados depende de um conhecimento profundo destas populações e, portanto, a caracterização morfológica, produtiva e molecular são ferramentas imprescindíveis para o sucesso da conservação e utilização deste recurso genético. Com base nisso, o objetivo desta tese foi aprofundar os estudos de caracterização molecular das principais raças de ovinos localmente adaptadas brasileiras: Crioula Lanada, Morada Nova e Santa Inês. Assim, o capítulo I intitulado “Identificação de assinaturas de seleção em animais de produção” consiste em uma revisão cujo objetivo é descrever os principais efeitos da seleção natural/artificial nos genomas das espécies de animais de produção, apresentar os principais métodos de análise de assinaturas de seleção e discutir os recentes avanços nesta área de estudo. Foram realizados dois estudos que resultaram nos capítulos II e III desta tese. O capítulo II, intitulado “Identificação de assinaturas de seleção em ovinos de raças localmente adaptadas brasileiras”, teve como objetivo a identificação e caracterização de regiões genômicas prováveis de estar sob seleção nas três principais raças brasileiras localmente adaptadas de ovinos e caracterizar estar regiões com a finalidade de identificar genes envolvidos com diferenças produtivas/adaptativas entre estas raças. A identificação das regiões sujeitas à seleção foi feita com base em dois tipos de metodologia: diferenciação entre populações (FST) e desequilíbrio de ligação (iHS e Rsb). Foram identificados 78 genes candidatos envolvidos com funções como: resposta imune, desenvolvimento do sistema nervoso, percepção sensorial e desenvolvimento de pelos/lã. O capítulo III, intitulado: “Identificação de subestrutura de populações em ovinos de raças localmente adaptadas brasileiras”, teve como objetivos identificar e caracterizar a presença de subestruturação genética dentro das três principais raças brasileiras localmente adaptadas de ovinos. Foi observada, de uma forma geral, a presença de diferenciação genética bastante considerável ao comparar os rebanhos de cada raça analisada. Além disso, tanto na raça Crioula Lanada quanto na raça Santa Inês, pode ser observada a presença de grupos bem distintos de indivíduos, sugerindo a efetiva presença de diferentes ecótipos/linhagens dentro destas raças.

Submitted by Giovanna Valle Germano null (giovannagermano@hotmail.com) on 2017-08-22T19:29:55Z No. of bitstreams: 1 Dissertação versão permanente.pdf: 1257043 bytes, checksum: ed6cb7dcdfd7b4069bf40cae205d3396 (MD5) / Approved for entry into archive by Monique Sasaki (sayumi_sasaki@hotmail.com) on 2017-08-23T18:43:19Z (GMT) No. of bitstreams: 1 germano_gv_me_bot.pdf: 1257043 bytes, checksum: ed6cb7dcdfd7b4069bf40cae205d3396 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-23T18:43:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 germano_gv_me_bot.pdf: 1257043 bytes, checksum: ed6cb7dcdfd7b4069bf40cae205d3396 (MD5) Previous issue date: 2017-07-28 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / A hanseníase, causada pelo Mycobacterium leprae, ainda é considerada um relevante problema de saúde pública no Brasil, afetando o sistema nervoso periférico o que pode resultar em incapacidades físicas. É considerada uma doença complexa e durante a interação patógeno-hospedeiro o background genético do hospedeiro pode determinar o curso da doença que se apresenta de modo espectral abrangendo desde lesões localizadas até a doença disseminada com elevado índice bacilar. Neste estudo, avaliamos na população brasileira a associação com hanseníase do SNP -336A/G (rs4804803) no gene CD209, responsável por codificar o receptor DC-SIGN que está presente na superfície das células dendríticas e que participa do reconhecimento do M. leprae. A população de estudo incluiu 835 indivíduos do município de Rondonópolis-MT (424 controles e 411 casos). O genótipo GG deste SNP foi associado com a forma multibacilar da hanseníase (OR 4.52; IC 1.01-20.09; p=0.0472) e o alelo A foi associado com a proteção contra a forma multibacilar (OR 0.22; IC 0.05-0.98; p=0.0478). Realizamos estudos funcionais empregando células dendríticas estimuladas com antígenos do bacilo e verificamos que os carreadores do alelo G expressaram níveis menores dos receptores DC-SIGN e CD80 e secretaram menos TNF e mais TGF-β1 frente a antígenos do bacilo. Em conjunto, esses dados sugerem menor eficiência dos portadores do alelo G em ativar a resposta imune eficaz contra o M. leprae. / Leprosy, caused by Mycobacterium leprae, is still considered a relevant public health problem in Brazil, affecting the peripheral nervous system which can result in physical disabilities. It is considered a complex disease and during pathogenhost interaction the genetic background of the host determine the course of the disease that presents in a spectral range from localized lesions to the disseminated disease with high bacillary index. In this study, we evaluated in the Brazilian population the association with leprosy of -336A/G (rs4804803) SNP in the CD209 gene. This gene encodes DC-SIGN receptor, that is present on the surface of dendritic cells and participates in the recognition of M. leprae. The study population included 835 individuals (424 controls and 411 cases). The GG genotype of this SNP was associated with the multibacillary form of leprosy (OR 4.52, CI 1.01-20.09, p = 0.0472) and the A allele was associated with protection against multibacillary form (OR 0.22, IC 0.05-0.98, p = 0.0478). We performed functional studies using dendritic cells stimulated with bacillus antigens and found that carriers of the G allele expressed lower levels of DC-SIGN and CD80 receptors and secreted less TNF and more TGF-β1 against bacilli antigens. Together, these data suggest a lower efficiency of the G allele carriers in activating the effective immune response against M. leprae.

Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2016-05-05T18:05:07Z No. of bitstreams: 1 fabrizziocondedeoliveira.pdf: 6115188 bytes, checksum: 9810536208119e2012e4ee9015470c3e (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2016-06-07T15:41:26Z (GMT) No. of bitstreams: 1 fabrizziocondedeoliveira.pdf: 6115188 bytes, checksum: 9810536208119e2012e4ee9015470c3e (MD5) / Made available in DSpace on 2016-06-07T15:41:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1 fabrizziocondedeoliveira.pdf: 6115188 bytes, checksum: 9810536208119e2012e4ee9015470c3e (MD5) Previous issue date: 2015-11-26 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Estudos de associação em escala genômica buscam encontrar marcadores moleculares do tipo SNP que estão associados direta ou indiretamente a um fenótipo em questão tais como, uma ou mais características do indivíduo ou, até mesmo, uma doença. O SNP pode ser a própria mutação causal ou pode estar correlacionado com a mesma por serem herdados juntos. Para identi car a região causadora ou promotora do fenótipo, a qual não é conhecida a priori, milhares ou milhões de SNPs são genotipados em amostras compostas de centenas ou milhares de indivíduos. Com isso, surge o desa o de selecionar os SNPs mais informativos no conjunto de dados genotípico, onde o número de atributos é, geralmente, muito superior ao número de indivíduos, com a possibilidade de que existam atributos altamente correlacionados e, ainda, podendo haver interações entre pares, trios ou combinações de SNPs de quaisquer ordens. Os métodos mais usados em estudos de associação em escala genômica utilizam o valor-p de cada SNP em testes estatísticos de hipóteses, baseados em regressão para fenótipos contínuos e baseados nos testes qui-quadrado ou similares em classi cação para fenótipos discretos, como ltro para selecionar os SNPs mais signi cativos. Entretanto, essa classe de métodos captura somente SNPs com efeitos aditivos, pois a relação adotada é linear. Na tentativa de superar as limitações de procedimentos já estabelecidos, este trabalho propõe um novo método de seleção de SNPs baseado em técnicas de Aprendizado de Máquina e Inteligência Computacional denominado SNP Markers Selector (SMS). O modelo é construído a partir de uma abordagem que divide o problema de seleção de SNPs em três fases distintas: a primeira relacionada à análise de relevância dos marcadores, a segunda responsável pela de nição do conjunto de marcadores relevantes que serão considerados por meio de uma estratégia de corte com base em um limite de relevância dos marcadores e, nalmente, uma fase para o re namento do processo de corte, geralmente para diminuir marcadores falsos-positivos. No SMS, essas três etapas, foram implementadas utilizando-se Florestas Aleatórias, Máquina de Vetores Suporte e Algoritmos Genéticos respectivamente. O SMS objetiva a criação de um uxo de trabalho que maximize o potencial de seleção do modelo através de etapas complementares. Assim, espera-se aumentar o potencial do SMS capturar efeitos aditivos e/ou não-aditivos com interação moderada entre pares e trios de SNPs, ou até mesmo, interações de ordens superiores com efeitos que sejam minimamente detectáveis. O SMS pode ser aplicado tanto em problemas de regressão (fenótipo contínuo) quanto de classi cação (fenótipo discreto). Experimentos numéricos foram realizados para avaliação do potencial da estratégia apresentada, com o método sendo aplicado em sete conjuntos de dados simulados e em uma base de dados real, onde a capacidade de produção de leite predita de vacas leiteiras foi medida como fenótipo contínuo. Além disso, o método proposto foi comparado com os métodos baseados no valor-p e com o Lasso Bayesiano apresentando, de forma geral, melhores resultados do ponto de vista de SNPs verdadeiros-positivos nos dados simulados com efeitos aditivos juntamente com interações entre pares e trios de SNPs. No conjunto de dados reais, baseado em 56.947 SNPs e um único fenótipo relativo à produção de leite, o método identi cou 245 QTLs associados à produção e à composição do leite e 90 genes candidatos associados à mastite, à produção e à composição do leite, sendo esses QTLs e genes identi cados por estudos anteriores utilizando outros métodos de seleção. Assim, o método demonstrou ser competitivo frente aos métodos utilizados para comparação em cenários complexos, com dados simulados ou reais, o que indica seu potencial para estudos de associação em escala genômica em humanos, animais e vegetais. / Genome-wide association studies have as main objective to discovery SNP type molecular markers associated directly or indirectly to a speci c phenotype related to one or more characteristics of an individual or even a disease. The SNP could be the causative mutation itself or correlated with the causative mutation due to common inheritance. Aiming to identify the causal or promoter region of the phenotype, which is unknown a priori, thousands or millions of SNPs are genotyped in samples composed of hundreds or thousands of individuals. Therefore, emerges the necessity to confront a challenge of selecting the most informative SNPs in genotype data set where the number of attributes are, usually, much higher than the number of individuals. Besides, the possibility of highly correlated attributes should be considered, as well as interactions between pairs, trios or combinations of high order SNPs. The most usual methods applied on genomewide association studies adopt the p-value of each SNP as a lter to select the SNPs most signi cant. For continuous phenotypes the statistical regression-based hypothesis test is used and the Chi-Square test or similar for classi cation of discrete phenotypes. However, this class of methods capture only SNPs with additive e ects, due to the linear relationship considered. In an attempt to overcome the limitations of established procedures, this work proposes a new SNPs selection method, named SNP Markers Selector (SMS), based on Machine Learning and Computational Intelligence strategies. The model is built considering an approach which divides the SNPs selection problem in three distinct phases: the rst related to the evaluation of the markers relevance, a second responsible for the de nition of the set of the relevant markers that will be considered by means of a cut strategy based on a threshold of markers relevance and, nally, a phase for the re nement of the cut process, usually to diminish false-positive markers. In the SMS, these three steps were implemented using Random Forests, Support Vector Machine and Genetic Algorithms, respectively. The SMS intends to create a work ow that maximizes the SNPs selection potential of the model due to the adoption of steps considered complementary. In this way, there is an increasing expectation on the performance of the SMS to capture additive e ects, moderate non-additive interaction between pairs and trios of SNPs, or even, higher order interactions with minimally detectable e ects. The SMS can be applied both in regression problems (continuous phenotype) as in classi cation problems (discrete phenotype). Numerical experiments were performed to evaluate the potential of the strategy, with the method being applied in seven sets of simulated data and in a real data set, where milk production capacity predicated of dairy cows was measured as continuous phenotype. Besides, the comparison of the proposed method with methods based on p-value and Lasso Bayesian technique indicate, in general, competitive results from the point of view of true-positive SNPs using simulated data set with additive e ects in conjunction with interactions of pairs and trios of SNPs. In the real data, based on 56,947 SNPs and a single phenotype of milk production, the method identi ed 245 QTLs associated with milk production and composition and 90 candidate genes associated with mastitis, milk production and composition, standing out that these QTLs and genes were identi ed by previous studies using other selection methods. Thus, the experiments showed the potential of the method in relation to other strategies when complex scenarios with simulated or real data are adopted, indicating that the work ow developed to guide the construction of the method should be considered for genome-wide asociation studies in humans, animals and plants.