Submitted by Rafael Santana (rafael.silvasantana@ufpe.br) on 2018-01-23T19:32:16Z
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Previous issue date: 2016-03-11 / De acordo com a Organização Mundial de Saúde, 1-2 milhões de novos
casos de leishmaniose ocorrem a cada ano. As drogas disponíveis para
tratamento têm sérias desvantagens e nenhuma vacina eficaz foi desenvolvida.
Assim, são necessárias aplicações utilizando abordagens sistêmicas para
descoberta de novos alvos para drogas/vacinas. Uma destas abordagens é o
estudo de redes de interação proteica. Portanto, o objetivo principal deste trabalho
é modelar redes de interação de proteínas para Leishmania braziliensis e
Leishmania infantum a partir de seus proteomas preditos com base em
informações estruturais. Para isso, as sequências das proteínas dos organismos
alvos foram obtidas do TritrypDB e suas estruturas preditas através dos pacotes
de programas MODELLER e Modpipe e dos servidores MHOLline e Phyre2.
Posteriormente, essas estruturas passaram por processos de refinamento e foram
então avaliadas. Um total de 480 e 463 proteínas de Leishmania braziliensis e
Leishmania infantum, respectivamente, tiveram suas estruturas preditas dentro
dos parâmetros estereoquímicos e energéticos aceitáveis. Estas foram divididas
em subgrupos de acordo com sua localização subcelular, e a predição de
interação foi realizada através do consenso entre o método de acoplamento de
corpo rígido e acoplamento baseado em modelo. As redes resultantes se
apresentaram biologicamente consistentes com diferença significativa quando
comparado às redes aleatórias, e a partir destas, foi possível obter informações
sobre estrutura, localização subcelular, interações entre proteínas e selecionar
proteínas importantes para a estabilidade da rede de interação proteica. / According to the World Health Organization, 1-2 million new cases of
leishmaniasis occur each year. Available drugs for treatment have serious
disadvantages, and no effective vaccine has been developed. Thus, applications
using systemic approaches to discover new targets for drugs/vaccines are
needed. One such approach is the study of protein interaction networks.
Therefore, the main objective of this work is to model protein interaction networks
for Leishmania braziliensis and Leishmania infantum from their predicted
proteomes, based on structural information. In order to accomplish this, the protein
sequences from the target organisms were obtained from TritrypDB, and their
structures predicted through the MODELLER and Modpipe program packages and
MHOLline and Phyre2 servers. Subsequently, these structures had undergone
refining processes, and were evaluated. A total of 480 and 463 proteins of
Leishmania braziliensis and Leishmania infantum, respectively, had their
structures predicted within the acceptable stereoisomers and energy parameters.
These were divided into subgroups according to their subcellular localization, and
the prediction of interaction was carried out through consensus between the rigid
body docking and docking based on model. The resulting networks were found to
be biologically consistent with significant differences when compared against
random networks, and from them, it was possible to obtain information on
structure, subcellular localization, interactions between proteins in each proteome
and select proteins important for the stability of the protein-protein network.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/23282 |
| Date | 11 March 2016 |
| Creators | VASCONCELOS, Crhisllane Rafaele dos Santos |
| Contributors | http://lattes.cnpq.br/8641629843495094, REZENDE, Antonio Mauro |
| Publisher | Universidade Federal de Pernambuco, Programa de Pos Graduacao em Genetica, UFPE, Brasil |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Breton |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE |
| Rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
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