A fragmentação e a invasão de florestas tropicais e a crescente concentração de assentamentos humanos aumentaram exponencialmente as chances de exposição a vírus emergentes e emergentes. Dado o grande potencial de espalhamento de patógenos em população humanas, a identificação e caracterização de agentes patogênicos circulantes podem melhorar a atenção primária e as capacidades de diagnóstico para um agente emergente futuro. As abordagens moleculares e metagenômicas que utilizam as tecnologias de sequenciação da próxima geração levaram a descoberta e caracterização de muitos vírus emergentes na última década. Além disso, as abordagens in silico também podem ajudar a identificar vírus emergentes usando apenas dados de sequenciamento publicamente disponíveis. Além disso, estimar a ascendência filogenética e até mesmo analisar as mudanças no uso de codons são ferramentas adicionais que podem melhorar a nossa compreensão de vírus emergentes ou reemergentes. Este projeto visou aplicar essas ferramentas em ambos os vírus que poderiam estar circulando no Brasil: Parvovírus B19 e vírus da Febre Amarela. Também exploramos as aplicações de modelos ocultos de Markov e índice de adaptação de codons usando dados publicamente disponíveis. Esperamos que este trabalho forneça uma prova de conceito para futuros projetos metagenômicos e demonstre a utilidade das várias técnicas moleculares e bioinformáticas no estudo de vírus emergentes. / Fragmentation and encroachment of tropical rainforests and the growing concentration of human settlements have exponentially increased chances of exposure to re-emerging and emerging viruses. Given the large potential for pathogens to spillover and spread in a population, identifying and characterizing circulating human pathogens could improve the readiness and diagnostic capabilities for a future emergence. Molecular and metagenomic approaches using next-generation sequencing technologies have led to the discovery and characterization of many emerging viruses over the last decade. In complement, in silico approaches can also help identify emerging viruses using only publicly available sequencing data. Moreover, estimating the phylogenetic ancestry and even analyzing changes in codon usage are additional tools that can improve our understanding of an emerging or re-emerging virus. This project aimed to apply these tools to two viruses that could be circulating in Brazil: Parvovirus B19 and Yellow Fever virus. We also explored the applications of Hidden Markov models and codon adaptation index using publicly available data. We expect this work to provide a proof-of-concept for future metagenomic projects, and demonstrate the utility for several molecular and bioinformatics techniques in the study of emerging viruses.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:usp.br/oai:teses.usp.br:tde-26062018-095508 |
| Date | 21 March 2018 |
| Creators | Paola, Nicholas Di |
| Contributors | Zanotto, Paolo Marinho de Andrade |
| Publisher | Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP |
| Source Sets | Universidade de São Paulo |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | Tese de Doutorado |
| Format | application/pdf |
| Rights | Reter o conteúdo por motivos de patente, publicação e/ou direitos autoriais. |
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