Detecção e caracterização moleculares dos paramixovírus aviários tipo 1 em materiais provenientes de aves silvestres utilizando testes para a detecção dos vírus da família viral Paramyxoviridae

As aves silvestres são importantes reservatórios de vírus que podem acometer as aves domésticas. O monitoramento da circulação viral em aves silvestres é de extrema importância para garantir a sanidade dos plantéis avícolas. O presente estudo teve como objetivo 1) comparar dois testes moleculares de RT-PCR para a detecção dos vírus da família Paramyxoviridae em aves silvestres e sinantrópicas; 2) caracterizar os vírus detectados nestas amostras. Dois testes de RT-PCR e testes específicos de RT-PCR em tempo real (RRT-PCR) para o vírus da doença de Newcastle (NDV) e o metapneumovírus aviário (aMPV) foram utilizados para comparar o limite de detecção entre as amostras. As amostras de aves silvestres foram testadas por dois testes de RT-PCR. Um pequeno fragmento da região do sítio de clivagem do gene F das amostras positivas foi sequenciado. Os testes de RT-PCR foram validados com sucesso, mas apresentaram diferenças entre os limites de detecção quando comparados aos testes específicos de RRT-PCR utilizando diferentes vírus. No total, 100 amostras de aves (suabes) foram testados pelo teste RT-PCR que apresentou um limite de detecção similar entre os diferentes agentes virais. O teste selecionado foi capaz de detectar duas amostras de aves silvestres que foram também detectadas pelo testes específico para NDV e relacionadas às amostras de NDV vacinais do genótipo II da classe II referentes aos vírus de NDV lentogênico (113RQGR ↓ L117). Nosso estudo demonstra a deficiência na biosseguridade adotada pelos sistemas avícolas por permitir a saída dos vírus vacinais para as aves silvestres

QSAR e dinâmica molecular no estudo de sistemas biomoleculares: predição da atividade biológica de antagonistas do receptor sigma-1 e simulações de bicamadas lipídicas

Diferentes abordagens teóricas têm sido utilizadas em estudos de sistemas biomoleculares com o objetivo de contribuir com o tratamento de diversas doenças. Para a dor neuropática, por exemplo, o estudo de compostos que interagem com o receptor sigma-1 (Sig-1R) pode elucidar os principais fatores associados à atividade biológica dos mesmos. Nesse propósito, estudos de Relações Quantitativas Estrutura-Atividade (QSAR) utilizando os métodos de regressão por Mínimos Quadrados Parciais (PLS) e Rede Neural Artificial (ANN) foram aplicados a 64 antagonistas do Sig-1R pertencentes à classe de 1-arilpirazóis. Modelos PLS e ANN foram utilizados com o objetivo de descrever comportamentos lineares e não lineares, respectivamente, entre um conjunto de descritores e a atividade biológica dos compostos selecionados. O modelo PLS foi obtido com 51 compostos no conjunto treinamento e 13 compostos no conjunto teste (r² = 0,768, q² = 0,684 e r²teste = 0,785). Testes de leave-N-out, randomização da atividade biológica e detecção de outliers confirmaram a robustez e estabilidade dos modelos e mostraram que os mesmos não foram obtidos por correlações ao acaso. Modelos também foram gerados a partir da Rede Neural Artificial Perceptron de Multicamadas (MLP-ANN), sendo que a arquitetura 6-12-1, treinada com as funções de transferência tansig-tansig, apresentou a melhor resposta para a predição da atividade biológica dos compostos (r²treinamento = 0,891, r²validação = 0,852 e r²teste = 0,793). Outra abordagem foi utilizada para simular o ambiente de membranas sinápticas utilizando bicamadas lipídicas compostas por POPC, DOPE, POPS e colesterol. Os estudos de dinâmica molecular desenvolvidos mostraram que altas concentrações de colesterol induzem redução da área por lipídeo e difusão lateral e aumento na espessura da membrana e nos valores de parâmetro de ordem causados pelo ordenamento das cadeias acil dos fosfolipídeos. As bicamadas lipídicas obtidas podem ser usadas para simular interações entre lipídeos e pequenas moléculas ou proteínas contribuindo para as pesquisas associadas a doenças como Alzheimer e Parkinson. As abordagens usadas nessa tese são essenciais para o desenvolvimento de novas pesquisas em Química Medicinal Computacional.