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Previous issue date: 2014-02-20 / CAPES / O aumento da informação proveniente do sequenciamento de alta performance
(NGS), e de projetos como o 1000 genomas e HapMap, permitiram a descoberta de
milhões de variações. Entretanto, o maior desafio é a identificação da relação entre
o genótipo e o fenótipo, proporcionando informações que possam ajudar a definir os
polimorfismos que podem ou não causar doenças. Ferramentas computacionais tem
auxiliado na predição das modificações estruturais geradas pelos polimorfismos, e
as consequentes alterações funcionais sofridas pelas proteínas. Os receptores Toll
Like (TLR) são proteínas do sistema imunológico que estão envolvidas na regulação
da inflamação e em alguns casos no desenvolvimento do câncer. O objetivo deste
projeto foi analisar, através de ferramentas in silico, os polimorfismos de base única
nos genes das TLRs, buscando por polimorfismos que possam estar relacionados
com a predisposição ao câncer e com alterações da via de sinalização das TLRs.
Foram encontrados 37 genes que estão envolvidos na via de sinalização e podem
ser utilizados como marcadores genéticos (biomarcadores) para o diagnóstico e
predição das alterações na expressão dos genes relacionados à esta via. Estes
genes, se regulados, podem ser utilizados como inibidores. Em relação aos
polimorfismos foram coletados no banco de dados dbSNP/NCBI 5.839 SNPs entre
os 10 genes das TLRs. Destes, 1.017 variações foram classificadas como missense
e analisadas para avaliar as consequências estruturais pela troca dos aminoácidos.
Para isso quatro ferramentas preditoras (SIFT, Polyphen, MutationAssessor e SDM)
foram utilizadas gerando informações sobre as modificações e associando-as com
possíveis danos nas proteínas. Dos polimorfismos analisados 223 foram
classificados como danosos baseados na troca de aminoácido e podem causar uma
desregulação funcional na proteína. Entre eles está o rs5743708 (TLR2), rs3775291,
(TLR3) e rs11466653 (TLR10) que já foi estudado in vitro e tiveram associação com
câncer colorectal (TLR2 e 3) e carcinoma da tireóide (TLR10). A predição prévia, in
silico, das alterações funcionais pode auxiliar na interpretação das variações
gênicas, neste caso associadas com o câncer, e também na caracterização precisa
dos fatores que levam a estas alterações, contribuindo no diagnóstico, na prevenção
e em melhores respostas aos tratamentos oferecidos.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/13999 |
| Date | 20 February 2014 |
| Creators | Simões, Carolina da Rocha |
| Contributors | Lima Filho, José Luiz de, Castelletti, Carlos Henrique Madeiros |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Breton |
| Detected Language | Portuguese |
| 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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