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Incorporação de evidências biológicas para a identificação de SNPs interferindo em sítios alvos de miRNAs / Incorporation of biological evidences for the identification of SNPs interfering with miRNA target sites

SIMTar (SNPs Interfering in MicroRNA Targets) é uma ferramenta computacional que realiza a predição de interferência de SNPs em sítios alvos de miRNAs. Dada uma lista de SNPs, SIMTar analisa uma janela ao redor de cada SNP e verifica se tal SNP cria ou rompe um sítio de miRNA utilizando como base programas de predição de sítios de miRNAs nos vários alelos desta janela. Se o resultado da predição para um dado miRNA é diferente para diferentes alelos, então tal SNP está potencialmente interferindo em tal sítio. O presente trabalho teve como objetivo melhorar o processo de identificação de interferência de SNPs em sítios alvos de miRNAs, usando um novo programa de predição de sítios de miRNAs, assim como a incorporação de resultados biológicos experimentais. A hipótese deste trabalho é que com estas modificações poderia-se diminuir a expectativa de falsos positivos sem diminuir a sensibilidade. Os resultados obtidos validam a hipótese e ainda mostram que o SIMTar possui vantagens quando comparado com outras ferramentas ou bancos de dados de propósito similar. / SIMTar (SNPs Interfering in MicroRNA Targets) is a computational tool that performs the prediction of SNPs interference in miRNA target sites. Given a list of SNPs, SIMTar analyzes a window around each SNP and checks whether such SNP creates or breaks a miRNA site based on miRNA target prediction programs in the various alleles of this window. If the prediction result for a given miRNA is different for different alleles, then such SNP is potentially interfering in such site. The present study had the aim to improve the SNPs interference identification in miRNA sites, using a new prediction program of miRNAs targets, as well as the incorporation of experimental biological results. The hypothesis of this study is that with these modifications the expectation of false positives could be reduced without diminishing the sensitivity. The results obtained validate the hypothesis and also show that the SIMTar has advantages when compared to other tools or databases with similar purpose.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:teses.usp.br:tde-13012019-200435
Date10 December 2018
CreatorsPaula Prieto Oliveira
ContributorsAriane Machado Lima, Helena Paula Brentani, Ricardo José Giordano, Fátima de Lourdes dos Santos Nunes Marques, Mariana Maschietto, Israel Tojal da Silva
PublisherUniversidade de São Paulo, Bioinformática, USP, BR
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
Sourcereponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP, instname:Universidade de São Paulo, instacron:USP
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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