VASCONCELOS, M. A. Atividade das lectinas de Canavalia brasiliensis e Canavalia ensiformis sobre o crescimento “in vitro” de Rhizobium tropici. 2010. 87f. Dissertação (Mestrado em Biotecnologia) - Campus de Sobral, Universidade Federal do Ceará, Sobral, 2010. / Submitted by Djeanne Costa (djeannecosta@gmail.com) on 2016-04-04T15:17:59Z No. of bitstreams: 1 2010_dis_mavasconcelos.pdf: 2316862 bytes, checksum: 25642d5f5b522333a3aa13d0e73b23dc (MD5) / Approved for entry into archive by Djeanne Costa(djeannecosta@gmail.com) on 2016-04-04T15:18:16Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2010_dis_mavasconcelos.pdf: 2316862 bytes, checksum: 25642d5f5b522333a3aa13d0e73b23dc (MD5) / Made available in DSpace on 2016-04-04T15:18:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2010_dis_mavasconcelos.pdf: 2316862 bytes, checksum: 25642d5f5b522333a3aa13d0e73b23dc (MD5) Previous issue date: 2010 / Rizobia are gram-negative bacteria that lives as symbiotic cells in roots of leguminous inducing the formation of nodules. Inside of these nodules, these bacteria in their endosymbiotic life style, fixate the atmospheric nitrogen and make it available for the cells from the host plant. Different environment conditions are limiting factors for the biological nitrogen fixation and for the plant development, like drought-stressed, salinity, pH and temperature. Rhizobium tropici CIAT899 is a rizobia‟s strain that has effective symbioses with Phaseolus vulgaris, this strain shows tolerance to many different environment stress, such as high temperatures, acid environment and high salinity. Lectins are (glico) proteins from non-immune origin that binds specific and reversible to carbohydrates or to glicoconjugates. Due to their capacity of recognizing specific carbohydrates, lectins shows to be an important tool that helps the interaction between rizobia and the host plant. In this work we tried to demonstrate the activity of the lectin isolated from Canavalia brasiliensis (ConBr) and Canavalia ensiformis seeds on the in vitro growth of Rhizobium tropici. The data demonstrate that the lectin ConBr was capable of stimulating, in a significant way, the in vitro growth of Rhizobium tropici. The effect that was found was reverted in the presence of the inhibitory sugar (mannose), suggesting an effective lectin activity. However the lectin ConA didn‟t show any activity on the growth of the microorganisms. The ConBr-FITC conjugates, as been expected, showed interaction between the bacteria surface, these results were similar with those from ConA, although this lectin doesn‟t show any activity in the microbial growth of Rhizobium tropici. The difference between the biological activities of these similar lectins, probably is due to their structure differences in the carbohydrate binding domain. / Rizóbios são bactérias gram-negativas que vivem de maneira simbiótica nas raízes de leguminosas induzindo a formação de nódulos. Dentro dos nódulos, essas bactérias, na sua forma endossimbiótica, podem fixar o nitrogênio atmosférico e fornecê-lo para as células da planta hospedeira. Diversas condições ambientais são fatores limitantes para a fixação biológica de nitrogênio e o desenvolvimento do vegetal, como estresse hídrico, salinidade, pH e temperatura. Rhizobium tropici CIAT899 é uma estirpe de rizóbio que forma efetiva simbiose com Phaseolus vulgaris, esta estirpe mostra ser tolerante a diversos estresses ambientais, incluindo altas temperaturas, ambientes ácidos e de alta salinidade. Lectinas são (glico) proteínas de origem não imune que se ligam especificamente e reversívelmente a carboidratos, ou ainda a glicoconjugados. Devido essa capacidade de reconhecer especificamente carboidratos, lectinas mostram ser uma importante ferramenta de estudo que favorece a interação entre rizóbio e planta hospedeira. Nesse trabalho buscamos demonstrar a atividade das lectinas isoladas de sementes de Canavalia brasiliensis (ConBr) e Canavalia ensiformis (ConA) sobre o crescimento “in vitro” de Rhizobium tropici. Os dados mostraram que a lectina ConBr foi capaz de estimular de maneira significante o crescimento “in vitro” de Rhizobium tropici. O efeito encontrado foi revertido na presença do açúcar inibidor (manose), sugerindo uma efetiva atividade lectinica. No entanto a lectina ConA não demonstrou nenhuma atividade sobre o crescimento do microrganismo. A lectina ConBr associada com FITC, como já era esperado, demonstrou interação com a superfície bacteriana, esses resultados foram muito semelhantes aos obtidos com ConA, apesar dessa lectina não demonstrar qualquer atividade sobre o crescimento microbiano de Rhizobium tropici. A diferença na atividade biológica destas lectinas, apesar da alta similaridade, provavelmente é devido à diferença estrutural nos seus domínios de reconhecimento de carboidrato.

Submitted by Diego Venturini null (diego.venturini@lpnet.com.br) on 2017-04-26T03:06:48Z No. of bitstreams: 1 dissertação defesa FINAL.pdf: 3454973 bytes, checksum: 46340a211534e710264ebdb1e5d788ef (MD5) / Approved for entry into archive by Luiz Galeffi (luizgaleffi@gmail.com) on 2017-04-26T12:43:24Z (GMT) No. of bitstreams: 1 venturini_d_me_bauru.pdf: 3454973 bytes, checksum: 46340a211534e710264ebdb1e5d788ef (MD5) / Made available in DSpace on 2017-04-26T12:43:24Z (GMT). No. of bitstreams: 1 venturini_d_me_bauru.pdf: 3454973 bytes, checksum: 46340a211534e710264ebdb1e5d788ef (MD5) Previous issue date: 2017-03-23 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) / A albumina é a proteína solúvel mais abundante no sangue e desempenha um papel crítico na manutenção da pressão osmótica e no transporte de substâncias. A divanilina apresenta propriedades antioxidantes e pode ser usada como intensificador de sabor e cremosidade nos alimentos. Em nosso trabalho realizamos um estudo abrangente sobre a interação da divanilina com a albumina do soro bovino (BSA) aplicando técnicas de fluorescência molecular e dicroísmo circular (CD) para determinar a constante de ligação, as características físico-químicas de suas interações e utilizar a divanilina como sonda suscetível a dicroísmo circular na discriminação de sítios de ligação na albumina a partir do monitoramento do sinal de Dicroísmo Circular Induzido (ICD). Os resultados obtidos indicaram que a divanilina pode se ligar aos sítios I e II, mas liga-se preferencialmente ao sítio de drogas I da BSA com constante de associação (Ka) de 3,33, 2,83, 2,03x105 M-1, em temperaturas de 298, 308 e 318 K, respectivamente. Esses valores foram cerca de 4 vezes mais elevados em comparação com a vanilina. Os valores obtidos de energia livre de Gibbs, variação de entalpia e entropia para a ligação a partir da equação de Van't Hoff foram de -31,5 kJ/mol, -19,42 kJ/mol e 40,8 J/mol.K-1, respectivamente, demonstrando que as forças principais que atuaram para a estabilização do complexo foram ligações de hidrogênio e interações hidrofóbicas. Em presença de BSA a divanilina tornou-se uma molécula quiral, fato evidenciado pelo seu espectro de dicroísmo circular induzido. A quiralidade axial foi teoricamente confirmada a partir do estudo das conformações mais estáveis adotadas pela divanilina usando a Teoria Funcional da Densidade (DFT). Os estudos de Docking molecular confirmaram a estrutura conformacional a qual a divanilina se ligou na BSA sendo a anti-aS com ângulo diedro entre 230º e 241º. A preferência pelo sítio I também pôde ser confirmada pelo docking devido a energia conformacional apresentada para a estrutura da divanilina quando inserida nesse sítio, sendo de -63,1 Kcal/mol enquanto que no sítio 2 a energia obtida foi de -59,7 Kcal/mol. / The albumin is the most abundant soluble protein in blood and plays a critical role in maintaining the osmotic pressure and transport of substances. The divanillin has antioxidant properties and can be used as flavor enhancer in food and creaminess. In this work, we carried out a comprehensive study on the interaction of divanillin with bovine serum albumin (BSA) applying molecular fluorescence techniques and circular dichroism (CD) to determine the binding constant and the physicochemical characteristics of their interactions and use divanillin as susceptible probe circular dichroism in discrimination of albumin binding sites from the ICD signal monitoring. The results indicated that divanillin can bind to sites I and II, but preferentially binds to site I of drugs in BSA with association constant (Ka) 3.33, 2.83, 2.03x105M-1, at temperatures (298, 308, 318K) respectively. These values were about 5 times higher compared to vanillin. The values of Gibbs free energy, enthalpy and entropy changes for the connection from the van't Hoff equation were -31,5 kJ/mol, -19,42 kJ/mol and 40,8 J/mol.K-1, respectively, showing that the main forces that have acted to stabilize the complex were hydrogen bonds and hydrophobic interactions. In the presence of BSA, divanillin became a chiral molecule as evidenced by its induced circular dichroism spectrum. The axial chirality was theoretically confirmed from the study of the most stable conformations adopted by divanillin using the Functional Theory Density (DFT). Axial chirality was theoretically confirmed from the study of the more stable conformations adopted by divanilin using the Functional Density Theory (DFT). Molecular docking studies confirmed the conformational structure to which divanilin bound in BSA with anti-aS having a dihedral angle between 230° and 241°. The preference for site I can also be confirmed by docking due to the conformational energy presented for the divanilin structure when inserted at that site, being -63.1 Kcal/mol while at site 2 the energy obtained was -59.7 Kcal/mol.

Os projetos genoma têm fornecido uma grande quantidade de informação sobre a arquitetura gênica e sobre a configuração física de suas respectivas regiões flanqueadoras (RF). Estas RF contêm informações com o potencial de auxiliar na elucidação de vários processos biológicos, como os mecanismos de expressão gênica e de sua regulação. Estes mecanismos são de extrema importância para a compreensão do correto funcionamento dos organismos e das patologias que os afetam. Uma parte significativa dos mecanismos de controle de expressão gênica atuam na fase transcricional. Na base destes mecanismos está o recrutamento de proteínas que se ligam às regiões promotoras da transcrição, as quais são segmentos específicos de DNA que podem estar localizados tanto próximos à região de início da transcrição (TSS) quanto a centenas ou até a milhares de pares de bases dela. Essas proteínas compõem a maquinaria transcricional e podem ativar ou inibir o processo de transcrição. Experimentalmente, os segmentos regulatórios podem ser identificadas utilizando métodos complexos de biologia molecular, tais como SELEX, ChiP-ChiP, ChIP-Seq, dentre outros. Uma estratégia alternativa aos métodos experimentais é a utilização de metodologias computacionais. Análises computacionais tendem a ser mais rápidas, baratas e flexíveis do que protocolos experimentais, além de poderem ser utilizadas em larga escala. Atualmente, os métodos computacionais disponíveis necessitam de informações experimentais para a definição de padrões globais de preferências de sequências de DNA para a ligação de fatores de transcrição (TFBS, em inglês transcription factor binding sites). Entretanto, esses métodos apresentam uma elevada taxa de falso positivos e, por vezes, apresentam também taxas significativas de falso negativos, além de serem limitados ao estudo de fatores de transcrição de espécies bem conhecidas, o que diminui a área de aplicação dos mesmos. Diante deste cenário, o uso de métodos computacionais que não necessitem da informação referente aos sítios de ligação, bem como os que utilizem parâmetros mais robustos de detecção dos resultados, em detrimento dos escores de pontuação provindos de alinhamentos, podem acrescentar uma sensível melhoria ao processos de predição de regiões regulatórias. Neste projeto, foi desenvolvido um novo modelo computacional (TFBSAnalyzer) para análise e identificação de TFBS em elementos regulatórios, que utiliza técnicas de modelagem molecular para a construção de complexos entre um fator de transcrição ancorado a estruturas de DNA com sequências variáveis de bases e, através de cálculos termodinâmicos de entalpia de ligação, determina uma função de pontuação baseada na energia de ligação e realiza a predição de sítios de ligação ao DNA para o fator de transcrição em análise. Esta abordagem foi testada com três fatores de transcrição como sistemas-modelo, pertencentes à família dos receptores nucleares, a saber: o receptor de estrógeno ER-alfa (Estrogen Receptor Alpha), o receptor de ácido retinoico RAR-beta (Retinoid Acid Receptor Beta) e o receptor X retinóico RXR (Retinoid X Receptor). Os modelos previstos computacionalmente foram comparados aos dados experimentais disponíveis para estes receptores nucleares, os quais apresentaram as seguintes taxas de FP/FN: 10%/0 para RAR-beta e RXR, 21%/6% para ER-alfa. Também simulamos um experimento de ChIP-seq do ER-alfa no genoma humano, cujos genes selecionados foram submetidos a uma análise de enriquecimento de fatores de transcrição curados experimentalmente, que fazem sua regulação, revelando que o receptor de estrógeno está realmente envolvido no processo. Para mostrar a aplicabilidade geral de nosso método, nós modelamos a distribuição de energia de ligação para o receptor NHR-28 isoforma a de Caenorhabditis elegans com DNA . Obtivemos distribuições de energia semelhantes àquelas encontradas para os NRs modelos, portanto seria possível aplicar o método para buscar possíveis TFBSs para este receptor no genoma de C. elegans. Os dados gerados e as metodologias desenvolvidas neste projeto devem acrescentar uma sensível melhoria aos processos de predição de regiões regulatórias e consequentemente auxiliar no entendimento dos mecanismos envolvidos no processo de expressão gênica e de sua regulação. / The genome projects have provided a lot of information about the genetic architecture, as well as on the physical configuration of their flanking regions (FR). These FR have the potential to aid in the elucidation of many biological processes, such as the mechanisms involved in gene expression and its regulation. These mechanisms are extremely important for undeerstanfind the correct functioning of organisms as well as the pathologies that affect them. A significant part of the control mechanisms of gene expression act during transcription. On the basis of this mechanisms is the recruitment of proteins that bind to promoter regions of transcription, which are specific segments of DNA that can be located either near the transcription start site or at hundreds or even thousands of base pairs away. These proteins form the transcription machinery, which can activate or inhibit the transcription process. The regulatory segments can be identified experimentally using complex methods of molecular biology, such as SELEX, ChIP-chip, ChIP-seq, among others. An alternative strategy to these experimental methods is the use of computational methodologies for predicting regulatory regions. Computational analysis tend to be faster, cheaper and more flexible than the experimental protocols, and can be used on a larger scale. Currently, the available computational methods require information previously obtained from experiments in order to define global standards of preference of DNA-Binding sequences for transcription factors (TFBS - Transcription Factor Binding Sites). However, these methods have a high rate of false positives and sometimes also have significant rates of false negatives, besides being limited to the study of transcription factors of well-known species, which decreases their application area. In this scenario, the use of computational methods that do not require previous information concerning the binding sites and use more robust parameters of results detection, instead of alignment scores, may add significant improvement to the processes of predicting regulatory regions. In this project, we developed a new computational model TFBSAnalyzer) for analysis and identification of regulatory elements using molecular modeling techniques for the construction of complexes between a transcription factor bound to specific DNA structures with variable sequences of bases and, by means of thermodynamic calculations of bond enthalpy, provides a scoring function based on the binding energy and predicts the DNA binding sites for the transcription factor in analysis. This approach was tested initially with three transcription factors as models, belonging to the nuclear receptor family, namely estrogen receptor ER-alpha (Estrogen Receptor Alpha), the retinoic acid receptor RAR-beta (Retinoid Acid Receptor Beta) and the retinoic X receptor RXR (Retinoid X Receptor). The computationally predicted models were compared to experimental data available for these nuclear receptors, and presented the following rates of FP/FN: 10%/0 for RAR-beta and RXR, 21%/6% for ER-alpha. We also simulated an experiment of ChIP-seq with ER-alpha with the human genome, where the selected genes were subjected to a transcription factor enrichment analysis, with curated information, revealing that the estrogen receptor is indeed involved in their regulation. To show that our method has a general applicability, we modeled the binding energy distribution for the NHR-28 receptor, isoform a, from Caenorhabditis elegans. The energy distributions obtained were similar to the ones obtained for the model NR, so it would be possible to use the method and search for possible TFBS in the C. elegans genome. The data generated and the methodologies developed in this project should add a significant improvement to the prediction processes of regulatory regions and, consequently, help to understand the mechanisms involved in the gene expression process and its regulation.

Os projetos genoma têm fornecido uma grande quantidade de informação sobre a arquitetura gênica e sobre a configuração física de suas respectivas regiões flanqueadoras (RF). Estas RF contêm informações com o potencial de auxiliar na elucidação de vários processos biológicos, como os mecanismos de expressão gênica e de sua regulação. Estes mecanismos são de extrema importância para a compreensão do correto funcionamento dos organismos e das patologias que os afetam. Uma parte significativa dos mecanismos de controle de expressão gênica atuam na fase transcricional. Na base destes mecanismos está o recrutamento de proteínas que se ligam às regiões promotoras da transcrição, as quais são segmentos específicos de DNA que podem estar localizados tanto próximos à região de início da transcrição (TSS) quanto a centenas ou até a milhares de pares de bases dela. Essas proteínas compõem a maquinaria transcricional e podem ativar ou inibir o processo de transcrição. Experimentalmente, os segmentos regulatórios podem ser identificadas utilizando métodos complexos de biologia molecular, tais como SELEX, ChiP-ChiP, ChIP-Seq, dentre outros. Uma estratégia alternativa aos métodos experimentais é a utilização de metodologias computacionais. Análises computacionais tendem a ser mais rápidas, baratas e flexíveis do que protocolos experimentais, além de poderem ser utilizadas em larga escala. Atualmente, os métodos computacionais disponíveis necessitam de informações experimentais para a definição de padrões globais de preferências de sequências de DNA para a ligação de fatores de transcrição (TFBS, em inglês transcription factor binding sites). Entretanto, esses métodos apresentam uma elevada taxa de falso positivos e, por vezes, apresentam também taxas significativas de falso negativos, além de serem limitados ao estudo de fatores de transcrição de espécies bem conhecidas, o que diminui a área de aplicação dos mesmos. Diante deste cenário, o uso de métodos computacionais que não necessitem da informação referente aos sítios de ligação, bem como os que utilizem parâmetros mais robustos de detecção dos resultados, em detrimento dos escores de pontuação provindos de alinhamentos, podem acrescentar uma sensível melhoria ao processos de predição de regiões regulatórias. Neste projeto, foi desenvolvido um novo modelo computacional (TFBSAnalyzer) para análise e identificação de TFBS em elementos regulatórios, que utiliza técnicas de modelagem molecular para a construção de complexos entre um fator de transcrição ancorado a estruturas de DNA com sequências variáveis de bases e, através de cálculos termodinâmicos de entalpia de ligação, determina uma função de pontuação baseada na energia de ligação e realiza a predição de sítios de ligação ao DNA para o fator de transcrição em análise. Esta abordagem foi testada com três fatores de transcrição como sistemas-modelo, pertencentes à família dos receptores nucleares, a saber: o receptor de estrógeno ER-alfa (Estrogen Receptor Alpha), o receptor de ácido retinoico RAR-beta (Retinoid Acid Receptor Beta) e o receptor X retinóico RXR (Retinoid X Receptor). Os modelos previstos computacionalmente foram comparados aos dados experimentais disponíveis para estes receptores nucleares, os quais apresentaram as seguintes taxas de FP/FN: 10%/0 para RAR-beta e RXR, 21%/6% para ER-alfa. Também simulamos um experimento de ChIP-seq do ER-alfa no genoma humano, cujos genes selecionados foram submetidos a uma análise de enriquecimento de fatores de transcrição curados experimentalmente, que fazem sua regulação, revelando que o receptor de estrógeno está realmente envolvido no processo. Para mostrar a aplicabilidade geral de nosso método, nós modelamos a distribuição de energia de ligação para o receptor NHR-28 isoforma a de Caenorhabditis elegans com DNA . Obtivemos distribuições de energia semelhantes àquelas encontradas para os NRs modelos, portanto seria possível aplicar o método para buscar possíveis TFBSs para este receptor no genoma de C. elegans. Os dados gerados e as metodologias desenvolvidas neste projeto devem acrescentar uma sensível melhoria aos processos de predição de regiões regulatórias e consequentemente auxiliar no entendimento dos mecanismos envolvidos no processo de expressão gênica e de sua regulação. / The genome projects have provided a lot of information about the genetic architecture, as well as on the physical configuration of their flanking regions (FR). These FR have the potential to aid in the elucidation of many biological processes, such as the mechanisms involved in gene expression and its regulation. These mechanisms are extremely important for undeerstanfind the correct functioning of organisms as well as the pathologies that affect them. A significant part of the control mechanisms of gene expression act during transcription. On the basis of this mechanisms is the recruitment of proteins that bind to promoter regions of transcription, which are specific segments of DNA that can be located either near the transcription start site or at hundreds or even thousands of base pairs away. These proteins form the transcription machinery, which can activate or inhibit the transcription process. The regulatory segments can be identified experimentally using complex methods of molecular biology, such as SELEX, ChIP-chip, ChIP-seq, among others. An alternative strategy to these experimental methods is the use of computational methodologies for predicting regulatory regions. Computational analysis tend to be faster, cheaper and more flexible than the experimental protocols, and can be used on a larger scale. Currently, the available computational methods require information previously obtained from experiments in order to define global standards of preference of DNA-Binding sequences for transcription factors (TFBS - Transcription Factor Binding Sites). However, these methods have a high rate of false positives and sometimes also have significant rates of false negatives, besides being limited to the study of transcription factors of well-known species, which decreases their application area. In this scenario, the use of computational methods that do not require previous information concerning the binding sites and use more robust parameters of results detection, instead of alignment scores, may add significant improvement to the processes of predicting regulatory regions. In this project, we developed a new computational model TFBSAnalyzer) for analysis and identification of regulatory elements using molecular modeling techniques for the construction of complexes between a transcription factor bound to specific DNA structures with variable sequences of bases and, by means of thermodynamic calculations of bond enthalpy, provides a scoring function based on the binding energy and predicts the DNA binding sites for the transcription factor in analysis. This approach was tested initially with three transcription factors as models, belonging to the nuclear receptor family, namely estrogen receptor ER-alpha (Estrogen Receptor Alpha), the retinoic acid receptor RAR-beta (Retinoid Acid Receptor Beta) and the retinoic X receptor RXR (Retinoid X Receptor). The computationally predicted models were compared to experimental data available for these nuclear receptors, and presented the following rates of FP/FN: 10%/0 for RAR-beta and RXR, 21%/6% for ER-alpha. We also simulated an experiment of ChIP-seq with ER-alpha with the human genome, where the selected genes were subjected to a transcription factor enrichment analysis, with curated information, revealing that the estrogen receptor is indeed involved in their regulation. To show that our method has a general applicability, we modeled the binding energy distribution for the NHR-28 receptor, isoform a, from Caenorhabditis elegans. The energy distributions obtained were similar to the ones obtained for the model NR, so it would be possible to use the method and search for possible TFBS in the C. elegans genome. The data generated and the methodologies developed in this project should add a significant improvement to the prediction processes of regulatory regions and, consequently, help to understand the mechanisms involved in the gene expression process and its regulation.

Fatores de transcrição (FT) são proteínas que se ligam em sequências específicas e bem conservadas de nucleotídeos no DNA, denominadas sítios de ligação dos fatores de transcrição (SLFT), localizadas em regiões de regulação gênica conhecidas como módulos cis-reguladores (CRM). Ao reconhecer o SLFT, o fator de transcrição se liga naquele sítio e influencia a transcrição gênica positiva ou negativamente. Existem técnicas experimentais para a identificação dos locais dos SLFTs em um genoma, como footprinting, ChIP-chip ou ChIP-seq. Entretanto, a execução de tais técnicas implica em custos e tempo elevados. Alternativamente, pode-se utilizar as sequências de SLFTs já conhecidas para um determinado fator de transcrição e aplicar técnicas de aprendizado computacional supervisionado para criar um modelo computacional para tal sítio e então realizar a predição computacional no genoma. Entretanto, a maioria das ferramentas computacionais existentes para esse fim considera independência entre as posições entre os nucleotídeos de um sítio - como as baseadas em PWMs (position weight matrix) - o que não é necessariamente verdade. Este projeto teve como objetivo avaliar a utilização de gramáticas regulares estocásticas (GRE) como técnica alternativa às PWMs neste problema, uma vez que GREs são capazes de caracterizar dependências entre posições consecutivas dos sítios. Embora as diferenças de desempenho tenham sido sutis, GREs parecem mesmo ser mais adequadas do que PWMs na presença de valores mais altos de dependência de bases, e PWMs nos demais casos. Por fim, uma ferramenta de predição computacional de SLFTs foi criada baseada tanto em GREs quanto em PWMs. / Transcription factors (FT) are proteins that bind to specific and well-conserved sequences of nucleotides in the DNA, called transcription factor binding sites (TFBS), contained in regions of gene regulation known as cis-regulatory modules (CRM). By recognizing TFBA, the transcription factor binds to that site and positively or negatively influence the gene transcription. There are experimental procedures for the identification of TFBS in a genome such as footprinting, ChIP-chip or ChIP-Seq. However, the implementation of these techniques involves high costs and time. Alternatively, one may utilize the TFBS sequences already known for a particular transcription factor and applying computational supervised learning techniques to create a computational model for that site and then perform the computational prediction in the genome. However, most existing software tools for this purpose considers independence between nucleotide positions in the site - such as those based on PWMs (position weight matrix) - which is not necessarily true. This project aimed to evaluate the use of stochastic regular grammars (SRG) as an alternative technique to PWMs in this problem, since SRGs are able to characterize dependencies between consecutive positions in the sites. Although differences in performance have been subtle, SRGs appear to be more suitable than PWMs in the presence of higher base dependency values, and PWMs in other cases. Finally, a computational TFBS prediction tool was created based on both SRGs and PWMs.

Fatores de transcrição (FT) são proteínas que se ligam em sequências específicas e bem conservadas de nucleotídeos no DNA, denominadas sítios de ligação dos fatores de transcrição (SLFT), localizadas em regiões de regulação gênica conhecidas como módulos cis-reguladores (CRM). Ao reconhecer o SLFT, o fator de transcrição se liga naquele sítio e influencia a transcrição gênica positiva ou negativamente. Existem técnicas experimentais para a identificação dos locais dos SLFTs em um genoma, como footprinting, ChIP-chip ou ChIP-seq. Entretanto, a execução de tais técnicas implica em custos e tempo elevados. Alternativamente, pode-se utilizar as sequências de SLFTs já conhecidas para um determinado fator de transcrição e aplicar técnicas de aprendizado computacional supervisionado para criar um modelo computacional para tal sítio e então realizar a predição computacional no genoma. Entretanto, a maioria das ferramentas computacionais existentes para esse fim considera independência entre as posições entre os nucleotídeos de um sítio - como as baseadas em PWMs (position weight matrix) - o que não é necessariamente verdade. Este projeto teve como objetivo avaliar a utilização de gramáticas regulares estocásticas (GRE) como técnica alternativa às PWMs neste problema, uma vez que GREs são capazes de caracterizar dependências entre posições consecutivas dos sítios. Embora as diferenças de desempenho tenham sido sutis, GREs parecem mesmo ser mais adequadas do que PWMs na presença de valores mais altos de dependência de bases, e PWMs nos demais casos. Por fim, uma ferramenta de predição computacional de SLFTs foi criada baseada tanto em GREs quanto em PWMs. / Transcription factors (FT) are proteins that bind to specific and well-conserved sequences of nucleotides in the DNA, called transcription factor binding sites (TFBS), contained in regions of gene regulation known as cis-regulatory modules (CRM). By recognizing TFBA, the transcription factor binds to that site and positively or negatively influence the gene transcription. There are experimental procedures for the identification of TFBS in a genome such as footprinting, ChIP-chip or ChIP-Seq. However, the implementation of these techniques involves high costs and time. Alternatively, one may utilize the TFBS sequences already known for a particular transcription factor and applying computational supervised learning techniques to create a computational model for that site and then perform the computational prediction in the genome. However, most existing software tools for this purpose considers independence between nucleotide positions in the site - such as those based on PWMs (position weight matrix) - which is not necessarily true. This project aimed to evaluate the use of stochastic regular grammars (SRG) as an alternative technique to PWMs in this problem, since SRGs are able to characterize dependencies between consecutive positions in the sites. Although differences in performance have been subtle, SRGs appear to be more suitable than PWMs in the presence of higher base dependency values, and PWMs in other cases. Finally, a computational TFBS prediction tool was created based on both SRGs and PWMs.

Xylella fastidiosa é uma bactéria gram-negativa, não flagelada, agente causal de doenças de importância econômica como a doença de Pierce nas videiras e a clorose variegada dos citros (CVC) nas laranjeiras. O objetivo do presente trabalho foi realizar análises in silico das sequências promotoras dos genes deste fitopatógeno em uma tentativa de arrecadar novas evidências para o melhor entendimento da dinâmica de regulação transcricional de seus genes, incluindo aqueles envolvidos em mecanismos de patogenicidade e virulência. Para tanto, duas estratégias foram utilizadas para predição de elementos cis-regulatórios em regiões promotoras do genoma da cepa referência 9a5c, comprovadamente associada à CVC. A primeira, conhecida como phylogenetic footprinting, foi empregada para identificação de elementos regulatórios conservados em promotores de unidades transcricionais ortólogas, levando em consideração o conjunto de genes de X. fastidiosa e 7 espécies comparativas. O critério para identificação de unidades transcricionais ortólogas, isto é, unidades trancricionais oriundas de espécies distintas e cujos promotores compartilham elementos cis-regulatórios, foi paralelamente estudado utilizando-se informações regulatórias das bactérias modelos: Pseudomonas aeruginosa, Bacillus subtilis e Escherichia coli. Os resultados obtidos com análise de phylogenetic footprinting nos permitiu acessar a rede regulatória transcricional da espécie de forma compreensiva (global). Foram estabelecidas 2990 interações regulatórias, compreendendo 80 motivos distribuídos nos promotores de 56.8% das unidades transcricionais do genoma de X. fastidiosa. Na segunda estratégia recuperamos informações regulatórias experimentalmente validadas em E. coli e complementamos o conhecimento de dez regulons de X. fastidiosa, através de uma metodologia de scanning (varredura), dos quais algumas interações regulatórias já haviam sido previamente descritas por outros trabalhos. Destacamos os regulons de Fur e CRP, reguladores transcricionais globais, que se mostraram responsáveis pela modulação de genes relacionados a mecanismos de invasão e colonização do hospedeiro vegetal entre outros. Por fim, análises comparativas em regiões regulatórias correspondentes entre cepas foram realizadas e diferenças possivelmente associadas a particularidades fenotípicas foram identificadas entre 9a5c e J1a12, um isolado de citros não virulento, e 9a5c e Temecula1, um isolado de videira causador da doença de Pierce. / Xylella fastidiosa is a gram-negative, non-flagellated bacterium responsible for causing economically important diseases such as Pierce\'s disease in grapevines and Citrus Variegated Clorosis (CVC) in sweet orange trees. In the present work we performed in silico analysis on promoter sequences of protein-coding genes from this phytopathogen, including those involved in virulence and pathogenic mechanisms, in an attempt to better understand the underlying transcriptional regulatory dynamics. Two strategies for cis-regulatory elements prediction were applied on promoter sequences from 9a5c strain genome, a proven causal agent of CVC. The first one, known as phylogenetic footprinting, involved the prediction of regulatory motifs conserved on promoter sequences of orthologous transcription units from X. fastidiosa and a set of 7 comparatives species. The criteria to identify orthologous transcription units, i. e., those from different species and whose promoter sequences share at least one common regulatory motif, was studied based on regulatory information available for model organisms: Pseudomonas aeruginosa, Bacillus subtilis and Escherichia coli. The results obtained with the phylogenetic footprinting analysis permitted us to access the underlying transcriptional regulatory network from the species in a comprehensive manner (genome-wide), with a total of 2990 regulatory interactions corresponding to 80 predicted motifs distributed on promoter sequences of 56.8% of all transcription units. In the second strategy regulatory information from E. coli was recovered and used to expand the knowledge of ten regulons in X. fastidiosa, through a scanning process, of which some regulatory interactions were previously described by independent studies. We emphasize some genes related to host invasion and colonization present in the Fur and CRP regulons, two global transcription regulators. Lastly, comparative analysis on corresponding regulatory regions among strains were performed and differences possibly associated to phenotypic variation were identified between 9a5c and J1a12, a non-virulent strain isolated from orange trees, and between 9a5c and Temecula1, a strain associated to Pierce\'s disease on grapevines.

Xylella fastidiosa é uma bactéria gram-negativa, não flagelada, agente causal de doenças de importância econômica como a doença de Pierce nas videiras e a clorose variegada dos citros (CVC) nas laranjeiras. O objetivo do presente trabalho foi realizar análises in silico das sequências promotoras dos genes deste fitopatógeno em uma tentativa de arrecadar novas evidências para o melhor entendimento da dinâmica de regulação transcricional de seus genes, incluindo aqueles envolvidos em mecanismos de patogenicidade e virulência. Para tanto, duas estratégias foram utilizadas para predição de elementos cis-regulatórios em regiões promotoras do genoma da cepa referência 9a5c, comprovadamente associada à CVC. A primeira, conhecida como phylogenetic footprinting, foi empregada para identificação de elementos regulatórios conservados em promotores de unidades transcricionais ortólogas, levando em consideração o conjunto de genes de X. fastidiosa e 7 espécies comparativas. O critério para identificação de unidades transcricionais ortólogas, isto é, unidades trancricionais oriundas de espécies distintas e cujos promotores compartilham elementos cis-regulatórios, foi paralelamente estudado utilizando-se informações regulatórias das bactérias modelos: Pseudomonas aeruginosa, Bacillus subtilis e Escherichia coli. Os resultados obtidos com análise de phylogenetic footprinting nos permitiu acessar a rede regulatória transcricional da espécie de forma compreensiva (global). Foram estabelecidas 2990 interações regulatórias, compreendendo 80 motivos distribuídos nos promotores de 56.8% das unidades transcricionais do genoma de X. fastidiosa. Na segunda estratégia recuperamos informações regulatórias experimentalmente validadas em E. coli e complementamos o conhecimento de dez regulons de X. fastidiosa, através de uma metodologia de scanning (varredura), dos quais algumas interações regulatórias já haviam sido previamente descritas por outros trabalhos. Destacamos os regulons de Fur e CRP, reguladores transcricionais globais, que se mostraram responsáveis pela modulação de genes relacionados a mecanismos de invasão e colonização do hospedeiro vegetal entre outros. Por fim, análises comparativas em regiões regulatórias correspondentes entre cepas foram realizadas e diferenças possivelmente associadas a particularidades fenotípicas foram identificadas entre 9a5c e J1a12, um isolado de citros não virulento, e 9a5c e Temecula1, um isolado de videira causador da doença de Pierce. / Xylella fastidiosa is a gram-negative, non-flagellated bacterium responsible for causing economically important diseases such as Pierce\'s disease in grapevines and Citrus Variegated Clorosis (CVC) in sweet orange trees. In the present work we performed in silico analysis on promoter sequences of protein-coding genes from this phytopathogen, including those involved in virulence and pathogenic mechanisms, in an attempt to better understand the underlying transcriptional regulatory dynamics. Two strategies for cis-regulatory elements prediction were applied on promoter sequences from 9a5c strain genome, a proven causal agent of CVC. The first one, known as phylogenetic footprinting, involved the prediction of regulatory motifs conserved on promoter sequences of orthologous transcription units from X. fastidiosa and a set of 7 comparatives species. The criteria to identify orthologous transcription units, i. e., those from different species and whose promoter sequences share at least one common regulatory motif, was studied based on regulatory information available for model organisms: Pseudomonas aeruginosa, Bacillus subtilis and Escherichia coli. The results obtained with the phylogenetic footprinting analysis permitted us to access the underlying transcriptional regulatory network from the species in a comprehensive manner (genome-wide), with a total of 2990 regulatory interactions corresponding to 80 predicted motifs distributed on promoter sequences of 56.8% of all transcription units. In the second strategy regulatory information from E. coli was recovered and used to expand the knowledge of ten regulons in X. fastidiosa, through a scanning process, of which some regulatory interactions were previously described by independent studies. We emphasize some genes related to host invasion and colonization present in the Fur and CRP regulons, two global transcription regulators. Lastly, comparative analysis on corresponding regulatory regions among strains were performed and differences possibly associated to phenotypic variation were identified between 9a5c and J1a12, a non-virulent strain isolated from orange trees, and between 9a5c and Temecula1, a strain associated to Pierce\'s disease on grapevines.

Introdução: Apesar dos avanços nas técnicas de diagnóstico e tratamento, o câncer de próstata avançado ainda é uma condição letal. Terapêuticas mais eficazes são necessárias para reduzir as taxas de morbi-mortalidade associadas à doença. A Proteína-78 regulada pela glicose (GRP78), uma proteína de choque térmico envolvida na apresentação de antígenos, foi recentemente descrita como sendo um possível marcador molecular para o câncer de próstata. Ainda mais, a resposta imune a essa proteína mostrou correlação com o desenvolvimento de doença hormônio-independente e com pior sobrevida para a doença. Objetivos: Neste estudo, avaliou-se a hipótese de que a GRP78 poderia ser usada como marcador molecular em câncer de próstata no desenvolvimento de um sistema de receptor-ligante, através do uso da tecnologia de apresentação de fagos. Casuística e métodos: Inicialmente, foram clonados dois peptídeos que apresentam afinidade à proteína regulada pela GRP78 (os peptídeos WIFPWIQL e WDLAWMFRLPVG) no vetor fUSE5, criando-se fagos com capacidade teórica de ligação à mesma proteína. Posteriormente foi testada a capacidade de ligação desses fagos à GRP78 na membrana de células prostáticas malignas em solução, em xeno-tumores in vivo e em metástases ósseas de câncer de próstata humano. Resultados: Demonstrou-se que ambos os fagos se ligam especificamente à GRP78 in vitro, em comparação à proteínas com seqüência semelhante (proteínas de choque térmico 70 e 90) e não semelhante (albumina sérica bovina). Em seguida, mostrou-se que esses fagos se ligam com afinidade pelo menos 30 vezes maior à células de câncer de próstata que o fago controle, e que os fagos são internalizados por essas células. Posteriormente, mostrou-se que os fagos rastrearam xeno-tumores prostáticos quando injetados in vivo num modelo animal de câncer de próstata. Finalmente, mostrou-se que os fagos ligam-se especificamente à GRP78 expressa em metástases ósseas de adenocarcinoma prostático humano. Conclusões: Os fagos criados apresentam capacidade de ligação específica à GRP78 in vitro, em células em suspensão e in vivo. A estratégia e o sistema de receptor-ligante definidos no presente estudo podem ter implicacões relevantes no desenvolvimento de terapias dirigidas para o tratamento do câncer de próstata. / Introduction: Despite the advances in diagnosis and treatment, advanced prostate cancer remains a lethal condition. Improved methods of therapy are needed to reduce the morbidity and mortality rates associated with this disease. The Glucose-regulated protein-78 (GRP78), a stress-responsive heat-shock protein involved in antigen presentation, was recently described as a possible molecular marker for prostate cancer. Moreover, immune response against this protein was shown to have correlation with the development of androgen-independent prostate cancer and shorter overall survival. Objectives: We hipothesized that GRP78 could be used as a molecular marker for prostate cancer in the development of a receptor-ligand system, by using phage display technology. Patients and methods: We initially cloned two GRP78-targeting peptides (WIFPWIQL and WDLAWMFRLPVG) into a fUSE5-based phage. We then tested binding capacity of the phage to GRP78 in vitro, to GRP78 expressed in intact prostate cancer cell membranes, to a prostate cancer xenograft and to human bone metastases. Results: We showed that both phage created bound specifically to GRP78 in vitro, in comparison to related (Heat-shock proteins 70 and 90) and unrelated control proteins (bovine serum albumin). Next, we showed that these phage bound at least 30 times more to prostate cancer cells than the control phage, and were also internalized into these cells. Both GRP78-binding phage showed a strong homing in vivo to a human prostate cancer xenograft in a mouse model. Finally, we showed that both phage bound specifically to GRP78 expressed in human prostate cancer bone metastases. Conclusions: Both phage are capable of binding specifically to GRP78 in vitro, in the context of intact prostate cancer cells and in vivo. The strategy and the ligand-receptor system we have defined in this study may have relevant implications in the development of targeted therapies for the treatment of prostate cancer.

Introdução: Apesar dos avanços nas técnicas de diagnóstico e tratamento, o câncer de próstata avançado ainda é uma condição letal. Terapêuticas mais eficazes são necessárias para reduzir as taxas de morbi-mortalidade associadas à doença. A Proteína-78 regulada pela glicose (GRP78), uma proteína de choque térmico envolvida na apresentação de antígenos, foi recentemente descrita como sendo um possível marcador molecular para o câncer de próstata. Ainda mais, a resposta imune a essa proteína mostrou correlação com o desenvolvimento de doença hormônio-independente e com pior sobrevida para a doença. Objetivos: Neste estudo, avaliou-se a hipótese de que a GRP78 poderia ser usada como marcador molecular em câncer de próstata no desenvolvimento de um sistema de receptor-ligante, através do uso da tecnologia de apresentação de fagos. Casuística e métodos: Inicialmente, foram clonados dois peptídeos que apresentam afinidade à proteína regulada pela GRP78 (os peptídeos WIFPWIQL e WDLAWMFRLPVG) no vetor fUSE5, criando-se fagos com capacidade teórica de ligação à mesma proteína. Posteriormente foi testada a capacidade de ligação desses fagos à GRP78 na membrana de células prostáticas malignas em solução, em xeno-tumores in vivo e em metástases ósseas de câncer de próstata humano. Resultados: Demonstrou-se que ambos os fagos se ligam especificamente à GRP78 in vitro, em comparação à proteínas com seqüência semelhante (proteínas de choque térmico 70 e 90) e não semelhante (albumina sérica bovina). Em seguida, mostrou-se que esses fagos se ligam com afinidade pelo menos 30 vezes maior à células de câncer de próstata que o fago controle, e que os fagos são internalizados por essas células. Posteriormente, mostrou-se que os fagos rastrearam xeno-tumores prostáticos quando injetados in vivo num modelo animal de câncer de próstata. Finalmente, mostrou-se que os fagos ligam-se especificamente à GRP78 expressa em metástases ósseas de adenocarcinoma prostático humano. Conclusões: Os fagos criados apresentam capacidade de ligação específica à GRP78 in vitro, em células em suspensão e in vivo. A estratégia e o sistema de receptor-ligante definidos no presente estudo podem ter implicacões relevantes no desenvolvimento de terapias dirigidas para o tratamento do câncer de próstata. / Introduction: Despite the advances in diagnosis and treatment, advanced prostate cancer remains a lethal condition. Improved methods of therapy are needed to reduce the morbidity and mortality rates associated with this disease. The Glucose-regulated protein-78 (GRP78), a stress-responsive heat-shock protein involved in antigen presentation, was recently described as a possible molecular marker for prostate cancer. Moreover, immune response against this protein was shown to have correlation with the development of androgen-independent prostate cancer and shorter overall survival. Objectives: We hipothesized that GRP78 could be used as a molecular marker for prostate cancer in the development of a receptor-ligand system, by using phage display technology. Patients and methods: We initially cloned two GRP78-targeting peptides (WIFPWIQL and WDLAWMFRLPVG) into a fUSE5-based phage. We then tested binding capacity of the phage to GRP78 in vitro, to GRP78 expressed in intact prostate cancer cell membranes, to a prostate cancer xenograft and to human bone metastases. Results: We showed that both phage created bound specifically to GRP78 in vitro, in comparison to related (Heat-shock proteins 70 and 90) and unrelated control proteins (bovine serum albumin). Next, we showed that these phage bound at least 30 times more to prostate cancer cells than the control phage, and were also internalized into these cells. Both GRP78-binding phage showed a strong homing in vivo to a human prostate cancer xenograft in a mouse model. Finally, we showed that both phage bound specifically to GRP78 expressed in human prostate cancer bone metastases. Conclusions: Both phage are capable of binding specifically to GRP78 in vitro, in the context of intact prostate cancer cells and in vivo. The strategy and the ligand-receptor system we have defined in this study may have relevant implications in the development of targeted therapies for the treatment of prostate cancer.