Estudos recentes têm revelado que a maior parte dos transcritos gerados em células humanas é composta por RNAs não-codificadores de proteínas (ncRNAs). Uma parte desses ncRNAs compreende a classe de RNAs curtos, que possuem menos que 200 nucleotídeos. Os micro-RNAs (miRNAs) fazem parte dessa classe e têm sido alvo de grande interesse, pois são preditos como possíveis reguladores de mais de 60% dos RNAs mensageiros (mRNAs) humanos. Outra classe dos ncRNAs é composta por ncRNAs longos (lncRNAs, com mais de 200 nucleotídeos), que são transcritos a partir de regiões intergênicas e intrônicas do genoma humano e possuem várias funções, muitas delas relacionadas ao controle da expressão de mRNAs. Recentemente, os lncRNAs têm sido caracterizados quanto à sua estrutura e função. No entanto, muito pouco se sabe sobre os mecanismos pelos quais os lncRNAs são regulados. Este trabalho teve como objetivo avaliar se lncRNAs são regulados por miRNAs em células humanas. Para tanto, identificamos lncRNAs ligados ao complexo de silenciamento induzido por RNA (RISC) em células da linhagem HeLa, utilizando um método aqui desenvolvido de geração de bibliotecas de cDNA direcionadas para sequenciamento em larga escala na plataforma 454/Roche. Em paralelo, sequenciamos os miRNAs ligados ao RISC nestas mesmas células. Os resultados obtidos mostram que centenas de lncRNAs de diversas classes se ligam ao RISC em células HeLa, juntamente com milhares de mRNAs e várias centenas de miRNAs. Entre os miRNAs, encontramos 37 que são preditos como alvejando os lncRNAs detectados. Estes miRNAs constituem possíveis reguladores dos lncRNAs e, portanto, nosso trabalho estabelece um mapa experimental de interações diretas entre lncRNAs e miRNAs. Dentre os lncRNAs identificados ligados ao RISC neste trabalho, destaca-se o TUG1, lincRNA sabidamente envolvido na regulação de genes relacionados à apoptose e ao ciclo celular. Mostramos por ensaio de super-expressão de miRNAs e qPCR que TUG1 é regulado pelo miRNA-148b, um dos miRNAs por nós detectados que possui um sítio alvo altamente conservado em mamíferos localizado na extremidade 3\' de TUG1. Em conjunto, este trabalho contribui para o entendimento da regulação dos níveis de expressão de lncRNAs em células humanas e abre perspectivas para a modulação de miRNAs como estratégia de regulação dos níveis e das funções de lncRNAs. / Recent studies have revealed that the largest fraction of the transcripts generated in human cells is composed of non-protein coding RNAs (ncRNAs). A portion of these RNAs encompasses the class of short RNAs, which are less than 200 nucleotides in length. Micro-RNAs (miRNAs) are part of this class and are of great interest, as they are predicted to target over 60% of the human messenger RNAs (mRNAs). Another class of ncRNAs is composed of long ncRNAs (lncRNAs, longer than 200 nucleotides), which are transcribed from intergenic and intronic regions of the human genome and have several functions, many of them related to the control of the mRNA expression. Recently, the structure and function of lncRNAs have been characterized. However, little is known about the mechanisms involved in lncRNA regulation. This work aimed to evaluate whether lncRNAs are regulated by miRNAs in human cells. For this purpose, we identified lncRNAs bound to the RNA-induced silencing complex (RISC) in HeLa cells using a method developed here for the generation of strand-specific cDNA libraries for large scale RNA-sequencing in the 454/Roche plataform. In parallel, we sequenced the miRNAs bound to RISC in these cells. Our results show that hundreds of lncRNAs from diverse classes are bound to RISC in HeLa cells, along with thousands of mRNAs and several hundred miRNAs. Among the miRNAs we identified 37 that are predicted to target the detected lncRNAs. These miRNAs are possible regulators of the lncRNAs, and therefore our work establishes an experimental map of direct interactions between lncRNAs and miRNAs. The lncRNA TUG1, a lincRNA involved in the regulation of genes related to apoptosis and cell cycle, was identified among the lncRNAs bound to RISC. We showed by miRNA over-expression and qPCR that TUG-1 is regulated by the miRNA-148b, which is one of the miRNAs detected in our sequencings and has a binding site highly conserved in mammals located at the TUG1 3` end. Taken together, our results contribute to the understanding of the regulation of the lncRNA expression levels in human cells and open perspectives for the modulation of miRNAs as a strategy to regulate the levels and functions of lncRNAs.

There is a growing appreciation that eukaryotic genomes are transcribed into numerous, previously undetected - and thus uncharacterized regulatory long non-coding RNAs (lncRNAs). Recent studies are primarily focused on lncRNAs transcribed from intergenic regions and enhancers, leaving antisense lncRNAs the least studied group of lncRNAs. At the same time, antisense transcription occurs in up to 74 % of human gene loci, frequently - from the opposite strand of genes encoding proteins involved in regulation of transcription. Here, we identified HIPSTAR (Heterogeneously expressed from the Intronic Plus Strand of the TFAP2A-locus RNA), a novel conserved lncRNA that is transcribed antisense to the TFAP2A gene. Unlike previously reported antisense lncRNAs, HIPSTR expression does not correlate with the expression of its antisense counterpart. Although HIPSTAR and TFAP2A are co-expressed in in vitro derived neural crest and trophoblast cells, only HIPSTAR and not TFAP2A is specifically expressed in a subset of cells within 8-cell- and morula-stage human embryos. We show that, similar to HIPSTAR, in the individual cells of developing human embryos or of stable cell lines the expression of lncRNAs is more highly heterogeneous than the expression of mRNAs. Finally, we demonstrate that HIPSTAR depletion in HEK293 and H1BP, a human embryonic stem cell line, predominantly affects the expression levels of genes involved in early organismal development and cell differentiation. Together, we show that expression of HIPSTAR and hundreds other lncRNAs is highly heterogeneous in human embryos and cell lines. We use HIPSTAR to exemplify the functional relevance of lncRNAs with heterogeneous and developmental stage-specific expression patterns. / Tem sido cada vez mais reconhecido que a transcrição dos genomas eucarióticos produz múltiplos transcritos novos, anteriormente não detectados e ainda não caracterizados, sendo que a maioria é constituida de RNAs não-codificantes longos (lncRNAs) regulatórios. Estudos recentes estão focados principalmente nos lncRNAs transcritos de regiões intergênicas e enhancers; assim, o grupo dos lncRNAs antisenso permanece o menos estudado de todos. Ao mesmo tempo, a transcrição antisenso ocorre em até 74% dos loci de genes humanos, frequentemente - a partir da fita oposta de genes que codificam proteínas envolvidas na regulação da transcrição. No presente trabalho, nós identificamos HIPSTR (Heterogeneously expressed from the Intronic Plus Strand of the TFAP2A-locus RNA), um lncRNA novo conservado que é transcrito a partir da fita antisenso do gene TFAP2A. Ao contrário do anteriormente relatado para os lncRNAs antisenso, a expressão de HIPSTR não está correlacionada com a expressão do gene da fita oposta. HIPSTR e TFAP2A são co-expressos em células da crista neural e em trofoblastos derivadas in vitro, mas somente HIPSTR e não TFAP2A está especificamente expresso num subconjunto de células de embriões humanos nos estágios de 8-células e mórula. Mostramos que, semelhante a HIPSTR, a expressão de lncRNAs é mais altamente heterogênea que a expressão de mRNAs em células individuais de embriões humanos em desenvolvimento ou em linhagens estáveis de células. Finalmente, nós demonstramos que a depleção de HIPSTAR em células HEK293 e H1BP, uma linhagem de células tronco embrionárias humanas, afeta predominantemente os níveis de genes envolvidos no início do desenvolvimento do organismo e na diferenciação de células. No conjunto, nós mostramos que a expressão de HIPSTR e de centenas de outros lncRNAs é altamente heterogênea em embriões humanos e linhagens celulares. Usamos HIPSTR para exemplificar a relevância funcional de lncRNAs com padrões de expressão heterogêneos e estágio-de-desenvolvimento específicos.

MicroRNAs (miRNAs) play a vital role in regulating gene expression. Detecting conserved and novel miRNAs in very large genomic datasets generated using next generation sequencing platforms is a new research area in the field of gene regulation, but finding useful miRNA information from a large wheat genome is a challenging research project. We propose to design a toolchain that will identify conserved miRNAs using various software tools such as Basic Local Alignment Search Tool (BLAST), Bowtie 2, MAFFT and RNAfold. Our toolchain identified 36 wheat conserved miRNA families that matched with 232 experimental sequences. Moreover, we found 87 plant conserved miRNA families that matched between 613 experimental sequences and the miRBase dataset. In addition, we observed significant differential expression for the wheat exposed to the heat stress compared to those exposed to light and UV stresses or no stress (control). / October 2015

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Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2018. / Submitted by Raquel Viana (raquelviana@bce.unb.br) on 2018-08-22T21:11:06Z No. of bitstreams: 1 2018_LucasMacielVieira.pdf: 1813707 bytes, checksum: 34477a299c2d3aee137d4312b9bceeef (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana (raquelviana@bce.unb.br) on 2018-08-22T21:13:46Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2018_LucasMacielVieira.pdf: 1813707 bytes, checksum: 34477a299c2d3aee137d4312b9bceeef (MD5) / Made available in DSpace on 2018-08-22T21:13:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2018_LucasMacielVieira.pdf: 1813707 bytes, checksum: 34477a299c2d3aee137d4312b9bceeef (MD5) Previous issue date: 2018-08-22 / Os RNAs não-codificadores (ncRNAs) constituem uma classe importante de moléculas produzidas nas células de organismos. Dentre eles, temos os ncRNAs longos (lncRNAs), uma classe de ncRNAs com predição díficil, pois podem estar sobrepostas a transcritos codificadores de proteínas (Protein Coding Transcripts - PCTs). Porém, existe uma classe de lncRNAs, os RNAs longos intergênicos (long non-condig RNAS - lincRNAS), que são lncRNAs que aparecem entre dois genes, que vêm sendo estudados devido a seus papéis regulatórios nos mecanismos celulares e sobretudo porque estão ligados a doenças como câncer. Apesar da importância destes lincRNAs, poucos métodos computacionais para distinção entre essa molécula e PCTs estão disponíveis. Além disso, os métodos existentes devem ser aplicados a organismos específicos, não podendo ser utilizados para distinguir lincRNAs de PCTs em espécies diferentes daquelas para as quais os modelos foram originalmente construídos. Na literatura, a predição de lncRNAs e lincRNAs vem sendo explorada com técnicas de Aprendizagem de Máquina. Neste contexto, este trabalho propõe dois métodos para discriminar lincRNAs de PCTs. O primeiro é um workflow para distinguir lincRNAs de PCTs em plantas, o qual utiliza ferramentas de bioinformática e Máquina de Vetores de Suporte, uma técnica de aprendizagem de máquina. O workflow foi aplicado em dois estudos de caso: cana-de-açúcar (Saccharum spp) e milho (Zea mays), tendo sido encontrados potenciais lincRNAs em ambos organismos. Além disso, um estudo de expressão diferencial de lincRNAs foi feito em cada estudo de caso, revelando possível interação desses lincRNAs com certos microorganismos que foram inoculados nas duas espécies de plantas. O segundo método propõe o uso de Ensemble para melhorar a capacidade de generalização e a robustez no método de distinguir de lincRNAs e PCTs. Este método foi aplicado em duas espécies, Homo sapiens (humano), montagem GRCh38, e Mus musculus (camundongo), montagem GRCm38. Os resultados mostram boas acurácias de 94% e 96% para humanos e camundongo, respectivamente. Deve-se notar que essas acurácias foram iguais ou melhores do que as acurácias de métodos existentes na literatura. / Non-coding RNAs (ncRNAs) constitute an important set of transcripts produced in the cells of organisms. Among them, there is a large amount of a particular class of long ncRNAs (lncRNAs) that are difficult to predict, the so-called long intergenic ncRNAs (lincRNAs), which might play essential roles in gene regulation and other cellular processes, and they can be mistaken with transcripts that code proteins. Despite the importance of these lincRNAs, there is still a lack of biological knowledge, and also a few computational methods, most of them being specific to organisms, which usually can not be successfully applied to other species, different from those that they have been originally designed to. In literature, prediction of lncRNAs performed with machine learning techniques, and lincRNA prediction has been explored with supervised learrning methods. In this context, this work proposes two methods for discriminating lincRNAs from protein coding transcripts (PCTs). The first one is a workflow to distinguish lincRNAs from PCTs in plants, considering a pipeline that includes known bioinformatics tools together with machine learning techniques, here Support Vector Machine (SVM). We discuss two case studies that were able to identify novel lincRNAs, in sugarcane (Saccharum spp) and in maize (Zea mays). From the results, we also could identify differentially expressed lincRNAs in sugarcane and maize plants submitted to pathogenic and beneficial microorganisms. The second method is the distinction of lincRNAs from PCTs using ensemble, a method that improves generalizability and robustness. We applied this method in two species, Homo sapiens (human), assembly GRCh38, and Mus musculus (mouse), assembly GRCm38. The results show good accuracies of 94% and 96% for human and mouse, respectively, which are best or at least are comparable to the accuracies presented in related works.

There is a growing appreciation that eukaryotic genomes are transcribed into numerous, previously undetected - and thus uncharacterized regulatory long non-coding RNAs (lncRNAs). Recent studies are primarily focused on lncRNAs transcribed from intergenic regions and enhancers, leaving antisense lncRNAs the least studied group of lncRNAs. At the same time, antisense transcription occurs in up to 74 % of human gene loci, frequently - from the opposite strand of genes encoding proteins involved in regulation of transcription. Here, we identified HIPSTAR (Heterogeneously expressed from the Intronic Plus Strand of the TFAP2A-locus RNA), a novel conserved lncRNA that is transcribed antisense to the TFAP2A gene. Unlike previously reported antisense lncRNAs, HIPSTR expression does not correlate with the expression of its antisense counterpart. Although HIPSTAR and TFAP2A are co-expressed in in vitro derived neural crest and trophoblast cells, only HIPSTAR and not TFAP2A is specifically expressed in a subset of cells within 8-cell- and morula-stage human embryos. We show that, similar to HIPSTAR, in the individual cells of developing human embryos or of stable cell lines the expression of lncRNAs is more highly heterogeneous than the expression of mRNAs. Finally, we demonstrate that HIPSTAR depletion in HEK293 and H1BP, a human embryonic stem cell line, predominantly affects the expression levels of genes involved in early organismal development and cell differentiation. Together, we show that expression of HIPSTAR and hundreds other lncRNAs is highly heterogeneous in human embryos and cell lines. We use HIPSTAR to exemplify the functional relevance of lncRNAs with heterogeneous and developmental stage-specific expression patterns. / Tem sido cada vez mais reconhecido que a transcrição dos genomas eucarióticos produz múltiplos transcritos novos, anteriormente não detectados e ainda não caracterizados, sendo que a maioria é constituida de RNAs não-codificantes longos (lncRNAs) regulatórios. Estudos recentes estão focados principalmente nos lncRNAs transcritos de regiões intergênicas e enhancers; assim, o grupo dos lncRNAs antisenso permanece o menos estudado de todos. Ao mesmo tempo, a transcrição antisenso ocorre em até 74% dos loci de genes humanos, frequentemente - a partir da fita oposta de genes que codificam proteínas envolvidas na regulação da transcrição. No presente trabalho, nós identificamos HIPSTR (Heterogeneously expressed from the Intronic Plus Strand of the TFAP2A-locus RNA), um lncRNA novo conservado que é transcrito a partir da fita antisenso do gene TFAP2A. Ao contrário do anteriormente relatado para os lncRNAs antisenso, a expressão de HIPSTR não está correlacionada com a expressão do gene da fita oposta. HIPSTR e TFAP2A são co-expressos em células da crista neural e em trofoblastos derivadas in vitro, mas somente HIPSTR e não TFAP2A está especificamente expresso num subconjunto de células de embriões humanos nos estágios de 8-células e mórula. Mostramos que, semelhante a HIPSTR, a expressão de lncRNAs é mais altamente heterogênea que a expressão de mRNAs em células individuais de embriões humanos em desenvolvimento ou em linhagens estáveis de células. Finalmente, nós demonstramos que a depleção de HIPSTAR em células HEK293 e H1BP, uma linhagem de células tronco embrionárias humanas, afeta predominantemente os níveis de genes envolvidos no início do desenvolvimento do organismo e na diferenciação de células. No conjunto, nós mostramos que a expressão de HIPSTR e de centenas de outros lncRNAs é altamente heterogênea em embriões humanos e linhagens celulares. Usamos HIPSTR para exemplificar a relevância funcional de lncRNAs com padrões de expressão heterogêneos e estágio-de-desenvolvimento específicos.

Estudos recentes têm revelado que a maior parte dos transcritos gerados em células humanas é composta por RNAs não-codificadores de proteínas (ncRNAs). Uma parte desses ncRNAs compreende a classe de RNAs curtos, que possuem menos que 200 nucleotídeos. Os micro-RNAs (miRNAs) fazem parte dessa classe e têm sido alvo de grande interesse, pois são preditos como possíveis reguladores de mais de 60% dos RNAs mensageiros (mRNAs) humanos. Outra classe dos ncRNAs é composta por ncRNAs longos (lncRNAs, com mais de 200 nucleotídeos), que são transcritos a partir de regiões intergênicas e intrônicas do genoma humano e possuem várias funções, muitas delas relacionadas ao controle da expressão de mRNAs. Recentemente, os lncRNAs têm sido caracterizados quanto à sua estrutura e função. No entanto, muito pouco se sabe sobre os mecanismos pelos quais os lncRNAs são regulados. Este trabalho teve como objetivo avaliar se lncRNAs são regulados por miRNAs em células humanas. Para tanto, identificamos lncRNAs ligados ao complexo de silenciamento induzido por RNA (RISC) em células da linhagem HeLa, utilizando um método aqui desenvolvido de geração de bibliotecas de cDNA direcionadas para sequenciamento em larga escala na plataforma 454/Roche. Em paralelo, sequenciamos os miRNAs ligados ao RISC nestas mesmas células. Os resultados obtidos mostram que centenas de lncRNAs de diversas classes se ligam ao RISC em células HeLa, juntamente com milhares de mRNAs e várias centenas de miRNAs. Entre os miRNAs, encontramos 37 que são preditos como alvejando os lncRNAs detectados. Estes miRNAs constituem possíveis reguladores dos lncRNAs e, portanto, nosso trabalho estabelece um mapa experimental de interações diretas entre lncRNAs e miRNAs. Dentre os lncRNAs identificados ligados ao RISC neste trabalho, destaca-se o TUG1, lincRNA sabidamente envolvido na regulação de genes relacionados à apoptose e ao ciclo celular. Mostramos por ensaio de super-expressão de miRNAs e qPCR que TUG1 é regulado pelo miRNA-148b, um dos miRNAs por nós detectados que possui um sítio alvo altamente conservado em mamíferos localizado na extremidade 3\' de TUG1. Em conjunto, este trabalho contribui para o entendimento da regulação dos níveis de expressão de lncRNAs em células humanas e abre perspectivas para a modulação de miRNAs como estratégia de regulação dos níveis e das funções de lncRNAs. / Recent studies have revealed that the largest fraction of the transcripts generated in human cells is composed of non-protein coding RNAs (ncRNAs). A portion of these RNAs encompasses the class of short RNAs, which are less than 200 nucleotides in length. Micro-RNAs (miRNAs) are part of this class and are of great interest, as they are predicted to target over 60% of the human messenger RNAs (mRNAs). Another class of ncRNAs is composed of long ncRNAs (lncRNAs, longer than 200 nucleotides), which are transcribed from intergenic and intronic regions of the human genome and have several functions, many of them related to the control of the mRNA expression. Recently, the structure and function of lncRNAs have been characterized. However, little is known about the mechanisms involved in lncRNA regulation. This work aimed to evaluate whether lncRNAs are regulated by miRNAs in human cells. For this purpose, we identified lncRNAs bound to the RNA-induced silencing complex (RISC) in HeLa cells using a method developed here for the generation of strand-specific cDNA libraries for large scale RNA-sequencing in the 454/Roche plataform. In parallel, we sequenced the miRNAs bound to RISC in these cells. Our results show that hundreds of lncRNAs from diverse classes are bound to RISC in HeLa cells, along with thousands of mRNAs and several hundred miRNAs. Among the miRNAs we identified 37 that are predicted to target the detected lncRNAs. These miRNAs are possible regulators of the lncRNAs, and therefore our work establishes an experimental map of direct interactions between lncRNAs and miRNAs. The lncRNA TUG1, a lincRNA involved in the regulation of genes related to apoptosis and cell cycle, was identified among the lncRNAs bound to RISC. We showed by miRNA over-expression and qPCR that TUG-1 is regulated by the miRNA-148b, which is one of the miRNAs detected in our sequencings and has a binding site highly conserved in mammals located at the TUG1 3` end. Taken together, our results contribute to the understanding of the regulation of the lncRNA expression levels in human cells and open perspectives for the modulation of miRNAs as a strategy to regulate the levels and functions of lncRNAs.

<p> Until a little over a decade ago, the regulatory roles of small RNAs (sRNAs) in prokaryotes were largely undetected. Since then, there has been an explosion in the discovery of novel sRNA sequences and we have begun to understand their functions and mechanisms of regulation. The identification and characterization of sRNAs from different organisms have largely been achieved through computational and experimental approaches that focus on sequence elements in intergenic regions. Based on these previously established techniques, we have developed and applied a new bioinformatics approach to search for highly conserved sequences in unannotated intergenic regions from several bacterial genomes, which may contain new sRNA sequences. Through this search, we have identified seven candidate sequences that are conserved at the primary sequence level, and some of the secondary structure motifs are also conserved among multiple bacteria genomes. When we examined those seven candidates experimentally, it was found that when the expression of one mutated candidate (rUIG0803 _ 4D) was induced at the RNA level, minor morphological changes and a delayed lethal phenotype was elicited. The expression of the RNA also may result in the altered expression of kanamycin kinase and glycerol kinase, as indicated by the mass spectrometry data. Experimental characterizations of eight previously identified sRNAs from literature with functions unknown have also been performed but no apparent phenotypic phenomenon was observed in this project, which indicated that all or some of those 8 sRNAs might not play any regulatory roles in cells, or their roles need to be characterized through other genetic screens. To further search for RNA sequences with regulatory functions, we created a library of random DNA transcript using the Lambda Phage genomic DNA. Preliminary screening efforts show that three of the 192 clones screened could trigger reduced cell growth when their RNA was overexpressed. This study marks the first use of a bioinformatics approach that uses primary sequence and secondary structure information to search for sRNAs in the unannotated intergenic region. Moreover it also marks the first time that the effects of introducing random lambda phage RNA in an E. coli host. </p> / Thesis / Master of Science (MSc)

Rhizobiales encompass a diverse group of microbes, ranging from free-living, soil-dwelling bacteria to disease-causing, intracellular pathogens. Although the lifestyle of these organisms vary, many genetic systems are well conserved. One system, named the AbcR/VtlR system, is found throughout rhizobiales, and even extends to bacteria in other orders within the Alphaproteobacteria. The AbcR sRNAs are an example of sibling sRNAs, where two copies of the abcR gene are typically present in the genome. The AbcRs are involved in the negative regulation of ABC-type transport systems, which are important components for nutrient acquisition. Although the AbcRs share several features amongst organisms, major differences can be found in their functional and regulatory redundancy, the targets they regulate and how they regulate them. Specifically, one major difference in the AbcRs lies in the nucleotide sequences utilized by the sRNAs to bind mRNA targets. In the present studies, the regulatory mechanisms of the AbcR sRNAs were further characterized in the mammalian pathogen Brucella abortus, and the full regulatory profiles of the AbcRs were defined in the plant pathogen Agrobacterium tumefaciens. As mentioned above, the AbcR sRNAs are important for the proper regulation of nutrient-acquiring transport systems in the Rhizobiales. Since these sRNAs are critical to the lifestyle of a bacterium, proper regulation of this system is key to survival. A LysR-type transcriptional regulator, named VtlR, was found to be the bonefide transcriptional activator of abcR1 in B. abortus. Furthermore, VtlR has been shown to be a key component in host interactions in several rhizobiales. The preset work has shed light on the evolutionary divergence of this regulator in bacteria, and further defined the regulatory capacity of VtlR in Agrobacterium. Overall, the studies described here have made significant advances in our knowledge of the AbcR/VtlR-regulatory systems in the Rhizobiales, and have further defined this system as being a vital part of host-microbe interactions. / PHD

Até pouco tempo acreditava-se que a maioria das moléculas de RNA estava relacionada à tradução de proteínas. Porém, descobriu-se que outros tipos de moléculas de RNA que não são traduzidas estão presentes em muitos organismos diferentes e afetam uma variedade de processos moleculares, são os chamados RNAs não-codificantes (ncRNAs). Apesar de sua importância funcional, os métodos biológicos e computacionais para a detecção e caracterização de RNAs não-codificantes ainda são imprecisos e incompletos. A identificação de novas espécies de ncRNAs é difícil através de procedimentos experimentais e as técnicas computacionais existentes são lentas. O objetivo deste trabalho foi obter uma ferramenta mais eficiente para a comparação de uma seqüência de RNA não-codificante contra um banco de seqüências. Para isso foi proposto e implementado um modelo para identificação computacional de ncRNAs com apoio dos pacote Viena e Infernal e foram realizados experimentos para avaliá-lo / Until recently it was generally accepted that most RNA molecules were involved in the translation process. However, it was discovered that many types of untranslated RNA molecules are present in many different organisms and they are related to a wide variety of molecular processes. These molecules are called non-coding RNAs (ncRNAs). Despite their functional importance, the biological and computational methods to detect and identify non-coding RNAs are still imprecise and incomplete. The discovery of new ncRNAs species is difficult through experimental procedures and the existing computational techniques are slow. This project aimed at obtaining a more efficient tool that compares a non-coding RNA sequence against a sequence database. In order to achieve this, a computational model for ncRNAs identification using the Vienna and Infernal packages has been proposed and implemented. Experiments were conduced to evaluate the model