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Identificação de novos genes e SNPs relacionados ao mal de Parkinson e doenças relacionadas através de GWAS

Submitted by Fabio Sobreira Campos da Costa (fabio.sobreira@ufpe.br) on 2016-04-05T14:57:05Z
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Previous issue date: 2015-02-25 / FACEPE / Parkinsonismo é uma síndrome neurológica em que os neurônios que normalmente produzem
o hormônio chamado dopamina se deterioram, causando a perda de controle progressivo
do movimento (ex. bradicinesia, a rigidez muscular, o temor de repouso e os reflexos posturais
prejudicados). Um mal com sintomas semelhantes ao parkinsonismo é a síndrome ScansWithout
Evidence of Dopaminergic Deficits (SWEDDs), na qual os pacientes não apresentam evidências
de déficit de dopamina. As causas de parkinsonismo primário como a doença de Parkinson (DP),
bem como SWEDDs, não são completamente conhecidos. Os estudos de associações no genoma
completo (Genome-wide association studies - GWAS) têm proporcionado ganhos tangíveis para a
compreensão da arquitetura genética de doenças complexas, trazendo contribuições consistentes
e importantes para DP. GWASs foram realizados no passado com os dados de DP com resultados
que influenciaram fortemente desenvolvimentos posteriores.
Nesse trabalho, nós desenvolvemos um estudo sobre fatores genéticos que possam
contribuir para o entendimento da ocorrência da DP e SWEDDs. Para isso, nós usamos o
conjunto de ferramentas de análise de associação envolvendo estudo de caso-controle do método
PLINK para executar GWASs, a fim de identificar SNPs que estão associados à DP e SWEDDs.
Para fixar o nível de significância dos nossos resultados, nós optamos por usar somente dados
reais fornecidos por Parkinson’s Progression Markers Initiative (PPMI). O PPMI é um consórcio
internacional projetado para identificar biomarcadores de progressão da DP, tanto para melhorar
a compreensão da etiologia da doença, como para fornecer ferramentas cruciais para aumentar a
probabilidade de sucesso na elaboração de novos ensaios terapêuticos para DP.
Na análise de associação, feita com dados genótipos de três grupos de indivíduos (indivíduos
saudáveis, indivíduos com DP e indivíduos com SWEDDs), recuperamos SNPs que
mostram forte ligação com PD e SWEDDs, alguns deles já associados na literatura científica
com a DP ou a outras doenças degenerativas. Mas, também encontramos cerca de 60 SNPs que
não estão relatados na literatura, que mostram evidências de serem fortemente relacionadas com
a propensão para DP ou SWEDDs. Estes resultados apresentam alvos promissores para futuros estudos genômicos e podem contribuir para o entendimento da ocorrência da DP e SWEDDs.
Curiosamente, embora SWEDDs seja uma doença clinicamente ligada a DP por uma série de
sintomas comuns, os SNPs recuperados com as melhores classificações a partir do conjunto
de dados DP não faziam parte do conjunto de dados SWEDDs, e vice-versa, o que sugere que
esses dois conjuntos de marcadores poderiam ser mais cuidadosamente explorados nos estudos
genômicos como SNPs comuns de interesse para as duas doenças. / Parkinsonism is a neurological disorder neurons that normally produce the hormone
called dopamine deteriorate, causing progressive loss of movement control (e.g. bradykinesia,
muscle rigidity, tremor at rest, and impaired postural reflexes). A syndrome with similar
symptoms is Scans Without Evidence of Dopaminergic Deficits (SWEDDs), in which the
patients not present evidence of dopaminergic deficits. The causes of primary parkinsonism,
or Parkinson’s disease (PD), as well as SWEDDs, are not completely known. Genome-wide
association studies (GWASs) have provided substantial contribution to the understanding of
the architecture of complex diseases, bringing consistent and important contributions to PD.
GWASs have been performed in the past with PD data with results that strongly influenced later
developments.
In this work, a study of genetic factors that contributes to the set of tools of association
analysis for a better understanding of occurency of PD and SWEDDs. To that end, the set of tools
of association analysis is involved in a study case for the PLINK method to execute GWASs with
the objective of identifying SNPs which are associated to DP and SweDDs. To determine the
level of significance of our results, only real data provided by Parkinson’s Progression Markers
Initiative (PPMI) was used. PPMI is an international consortium created to indetify biomarkers
of DP progression, to better comprehend the etiology of this disease and to provide key tools to
increase the probability of success in the development of new therapeutic trials for PD.
The association analysis, done with genotype data from three groups of individuals
(healthy, affected by PD and affected by SWEDDs), SNPS that have shown strong connection to
PD and SWEDDs were recovered, some of them are already linked in the scientific literature
to PD or other degenerative diseases. But, we also have found about 60 SNPs that are not
reported in the literature, which show evidence to be strongly related to the propensity to PD or
SWEDDs. These results are promising targets for future genomic studies and may contribute to
the understanding of the occurrence of PD and SWEDDs. Interestingly, although SWEDDs is a
disorder clinically linked to PD by a series of common symptoms, the top ranked SNPs recovered from the PD dataset were not part of the SWEDDs dataset and conversely, that suggests that
those two sets of markers could be more carefully explored in the genomic studies as common
SNPs of interest for the two diseases.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/16318
Date25 February 2015
CreatorsCARVALHO, Rebecca Cristina Linhares de
Contributorshttp://lattes.cnpq.br/8994178236264483, GUIMARÃES, Katia Silva
PublisherUniversidade Federal de Pernambuco, Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao, UFPE, Brasil
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE
RightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/, info:eu-repo/semantics/openAccess

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