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Predição in silico de RNAs não codificantes na bactéria mycoplasma hyopneumoniae/ / In silico prediction of non-coding RNAS for the bacterium mycoplasma hyopneumoniae

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Previous issue date: 2014-03-18 / Mycoplasma hyopneumoniae 7448 e uma bactéria patogênica e parasita obrigatória do trato respiratório de suínos. A compreensão de seus mecanismos de regulação gênica é ainda incompleta e incapaz de explicar a dinâmica observada na expressão de seus genes. Diversos elementos podem exercer funções regulatórias da expressão gênica em bactérias, dentre eles os ncRNAs. Este trabalho reporta a identificação e classificaçãao de 48 regiões no genoma de M. hyopneumoniae 7448
suscetíveis a abrigarem novos genes de ncRNA. Para isso foram utilizadas técnicas de modelagem estocástica e diversas outras ferramentas computacionais. Duas importantes ferramentas foram desenvolvidas no decorrer desta dissertação, sendo uma para a inferência de conservação evolutiva em regiões intergênicas e a outra { denominada FraPS { uma melhoria na delimitação genômica dos candidatos a ncRNA. Os resultados corroboram com a hipótese da existência de ncRNAs como elementos reguladores da expressão gênica na bactéria estudada, exercendo
papeis fundamentais na sobrevivência e patogenicidade da mesma. Genes de adesinas, lipoproteínas, e do complexo de transporte ABC foram encontrados entre os possíveis genes-alvo a regulação via ncRNA, resultado que auxilia o planejamento de experimentos moleculares para o estudo da regulação por ncRNAs em micoplasmas.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede-server.lncc.br:tede/178
Date18 March 2014
CreatorsGodinho, Caio Padoan de Sá
ContributorsVasconcelos, Ana Tereza Ribeiro, Zaha, Arnaldo, Nicolás, Marisa Fabiana, Cerqueira, Fábio Ribeiro
PublisherLaboratório de Computação Científica, Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional, LNCC, Brasil, Serviço de Análise e Apoio a Formação de Recursos Humanos
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Formatapplication/pdf
Sourcereponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do LNCC, instname:Laboratório Nacional de Computação Científica, instacron:LNCC
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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