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Previous issue date: 2013 / A Leishmaniose visceral (LV) é uma doença crônica, endêmica em 62 países e representa um sério problema de saúde pública no Brasil. Os testes sorodiagnósticos convencionais empregam antígenos inteiros ou extratos solúveis que limitam a padronização do antígeno, e podem gerar reações cruzadas com outras doenças. Um método alternativo é o uso de peptídeos a partir de epitopos de célula B identificados através de ferramentas de bioinformática. Objetivou-se identificar epitopos lineares e conformacionais de célula B das proteínas de Leishmania infantum cisteína peptidase calpaina-like, redutase thiol dependente 1 (TDR1) e HSP70, bem como identificar sua estrutura secundária através de metodologia in silico; em seguida, buscou-se selecionar os epitopos lineares comuns aos diferentes métodos de predição para verificar a composição dos resíduos de aminoácidos dos mesmos. Metodologia: As ferramentas de bioinformática IEDB, BepiPred e BcePred foram usadas para predição de epitopos lineares de célula B e o programa CBtope para predição de epitopos conformacionais. A estrutura secundária das proteínas foi predita pelo servidor PHD. Resultados: As análises de predição produziram um total de 148 epitopos lineares e 164 epitopos conformacionais a partir das três proteínas, a maioria desses epitopos está localizada na mesma região. A estrutura secundária das proteínas é composta por -hélice, fita estendida e randômica. Nas proteínas TDR1 e HSP70, os epitopos preditos estão localizados principalmente em regiões de -hélice e randômica. Conclusões: Epitopos lineares e conformacionais de célula B de proteínas de L. infantum foram identificados in silico e poderão contribuir como novos antígenos com potencial aplicação no diagnóstico e controle da leishmaniose visceral. Sugere-se que vários métodos de predição de epitopos lineares sejam combinados a fim de se obter resultados mais confiáveis. / Salvador
Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:192.168.11:11:ri/13372 |
Date | January 2013 |
Creators | Assis, Luciana Moura de |
Contributors | Carvalho Filho, Edgar Marcelino de |
Publisher | Programa de Pós-Graduação em Medicina e Saúde |
Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
Language | Portuguese |
Detected Language | Portuguese |
Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
Source | reponame:Repositório Institucional da UFBA, instname:Universidade Federal da Bahia, instacron:UFBA |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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