PP1 interactomes as a means of characterizing protein functions

A maioria das funções celulares, incluindo expressão de genes, crescimento e proliferação celulares, metabolismo, morfologia, motilidade, comunicação intercelular e apoptose, é regulada por interações proteína-proteína (IPP). A célula responde a uma variedade de estímulos, como tal a expressão de proteínas é um processo dinâmico e os complexos formados são constituídos transitoriamente mudando de acordo com o seu ciclo funcional, adicionalmente, muitas proteínas são expressas de uma forma dependente do tipo de célula. Em qualquer instante a célula pode conter cerca de centenas de milhares de IPPs binárias, e encontrar os companheiros de interação de uma proteína é um meio de inferir a sua função. Alterações em redes de IPP podem também fornecer informações acerca de mecanismos de doença. O método de identificação binário mais frequentemente usado é o sistema Dois Hibrido de Levedura, adaptado para rastreio em larga escala. Esta metodologia foi aqui usada para identificar os interactomas específicos de isoforma da Proteína Fosfatase 1 (PP1), em cérebro humano. A PP1 é uma proteína fosfatase de Ser/Thr envolvida numa grande variedade de vias e eventos celulares. É uma proteína conservada codificada por três genes, que originam as isoformas α, β, e γ, com a última a originar γ1 e γ2 por splicing alternativo. As diferentes isoformas da PP1 são reguladas pelos companheiros de interação – proteínas que interagem com a PP1 (PIPs). A natureza modular dos complexos da PP1, bem como a sua associação combinacional, gera um largo reportório de complexos reguladores e papéis em circuitos de sinalização celular. Os interactomas da PP1 específicos de isofoma, em cérebro, foram aqui descritos, com um total de 263 interações identificadas e integradas com os dados recolhidos de várias bases de dados de IPPs. Adicionalmente, duas PIPs foram selecionadas para uma caracterização mais aprofundada da interação: Taperina e Sinfilina-1A. A Taperina é uma proteína ainda pouco descrita, descoberta recentemente como sendo uma PIP. A sua interação com as diferentes isoformas da PP1 e localização celulares foram analisadas. Foi descoberto que a Taperina é clivada e que está presente no citoplasma, membrana e núcleo e que aumenta os níveis de PP1, em células HeLa. Na membrana ela co-localiza com a PP1 e a actina e uma forma mutada da Taperina, no motivo de ligação à PP1, está enriquecida no núcleo, juntamente com a actina. Mais, foi descoberto que a Taperina é expressa em testículo e localiza-se na região acrossómica da cabeça do espermatozoide, uma estrutura onde a PP1 e a actina estão também presentes. A Sinfilina-1A, uma isoforma da Sinfilina-1, é uma proteína com tendência para agregar e tóxica, envolvida na doença de Parkinson. Foi mostrado que a Sinfilina-1A liga às isoformas da PP1, por co-transformação em levedura, e que mutação do seu motivo de ligação à PP1 diminuiu significativamente a interação, num ensaio de overlay. Quando sobre-expressa em células Cos-7, a Sinfilina-1A formou corpos de inclusão onde a PP1 estava presente, no entanto a forma mutada da Sinfilina-1A também foi capaz de agregar, indicando que a formação de inclusões não foi dependente de ligação à PP1. Este trabalho dá uma nova perspetiva dos interactomas da PP1, incluindo a identificação de dezenas de companheiros de ligação específicos de isoforma, e enfatiza a importância das PIPs, não apenas na compreensão das funções celulares da PP1 mas também, como alvos de intervenção terapêutica.

Genetic profiling of ApoE in dementia

A demência é uma das principais causas de incapacidade entre os idosos, afetando mais de 36 milhões de pessoas em todo o mundo. É caracterizada pela deterioração progressiva das funções cognitivas, resultando em dificuldades no desempenho das atividades diárias do indivíduo. A idade de aparecimento dos sintomas, bem como a sua taxa de progressão, são variáveis entre a maior parte das demências, sendo estas geralmente caracterizadas por uma natureza progressiva, aumentando de gravidade ao longo do tempo. Entre os tipos mais frequentes de demência encontram-se a Doença de Alzheimer (DA), Demência Vascular, Demência de Corpos de Lewy e Demência Frontotemporal. O diagnóstico diferencial das demências é realizado tipicamente por testes neuro-psicológicos (para a exclusão de outras demências) e por exames imagiológicos. Contudo, muitos dos sintomas clínicos característicos podem sobrepor-se entre os diversos tipos de demência, o que pode constituir um problema devido a falta de especificidade e erros de diagnóstico. A compreensão dos fatores de risco ambientais e genéticos que podem modular o aparecimento e/ou progressão de doenças abre novas perspetivas relativamente à gestão destas neuropatologias. O gene da apolipoproteína E (ApoE) é reconhecido como o maior fator de risco na demência, desempenhando um papel central em particular no desenvolvimento da DA, sendo que os portadores do alelo ε4 são mais suscetíveis para a doença. Além disso, possíveis associações foram também propostas entre este gene e outras doenças neurológicas, sendo no entanto estes dados ainda controversos. Assim, o objetivo principal deste trabalho consistiu em determinar as frequências alélicas e genotípicas do gene ApoE num grupo de estudo piloto de pacientes com demência na região de Aveiro. Este grupo foi subdividido com base no diagnóstico neuroquímico, no qual foram avaliados os níveis de Aβ1-42, Tau-total e fosfo-Tau 181 no líquido cefalorraquidiano dos pacientes. Como resultado, observou-se que o alelo ε3 foi o mais frequente no grupo total, independentemente do tipo de patologia, e que o alelo ε2 foi o menos comum. O alelo ε4 foi de facto mais frequente em pacientes com DA do que em pacientes com outras neuropatologias, o que está de acordo com a relação proposta por outros autores. Adicionalmente, foi possível verificar que a frequência deste alelo nos pacientes com patologia amilóide é semelhante à observada no grupo DA, sugerindo um papel relevante para o ApoE no metabolismo e acumulação cerebral do Aβ. Consequentemente, estes indivíduos podem ter uma maior suscetibilidade para o desenvolvimento de DA no futuro. Deste modo, os nossos dados corroboram a ideia de que o alelo ε4 é um forte fator de risco para a DA e que deve ser considerado como um teste genético relevante que pode contribuir para o diagnóstico clínico da demência.

Novel hardware and software combination for automotive motorsport vehicles based on direct processing of graphical functions

The main motivation for the work presented here began with previously conducted experiments with a programming concept at the time named "Macro". These experiments led to the conviction that it would be possible to build a system of engine control from scratch, which could eliminate many of the current problems of engine management systems in a direct and intrinsic way. It was also hoped that it would minimize the full range of software and hardware needed to make a final and fully functional system. Initially, this paper proposes to make a comprehensive survey of the state of the art in the specific area of software and corresponding hardware of automotive tools and automotive ECUs. Problems arising from such software will be identified, and it will be clear that practically all of these problems stem directly or indirectly from the fact that we continue to make comprehensive use of extremely long and complex "tool chains". Similarly, in the hardware, it will be argued that the problems stem from the extreme complexity and inter-dependency inside processor architectures. The conclusions are presented through an extensive list of "pitfalls" which will be thoroughly enumerated, identified and characterized. Solutions will also be proposed for the various current issues and for the implementation of these same solutions. All this final work will be part of a "proof-of-concept" system called "ECU2010". The central element of this system is the before mentioned "Macro" concept, which is an graphical block representing one of many operations required in a automotive system having arithmetic, logic, filtering, integration, multiplexing functions among others. The end result of the proposed work is a single tool, fully integrated, enabling the development and management of the entire system in one simple visual interface. Part of the presented result relies on a hardware platform fully adapted to the software, as well as enabling high flexibility and scalability in addition to using exactly the same technology for ECU, data logger and peripherals alike. Current systems rely on a mostly evolutionary path, only allowing online calibration of parameters, but never the online alteration of their own automotive functionality algorithms. By contrast, the system developed and described in this thesis had the advantage of following a "clean-slate" approach, whereby everything could be rethought globally. In the end, out of all the system characteristics, "LIVE-Prototyping" is the most relevant feature, allowing the adjustment of automotive algorithms (eg. Injection, ignition, lambda control, etc.) 100% online, keeping the engine constantly working, without ever having to stop or reboot to make such changes. This consequently eliminates any "turnaround delay" typically present in current automotive systems, thereby enhancing the efficiency and handling of such systems.

Phase transitions and nonlinear phenomena in neuronal network models

Communication and cooperation between billions of neurons underlie the power of the brain. How do complex functions of the brain arise from its cellular constituents? How do groups of neurons self-organize into patterns of activity? These are crucial questions in neuroscience. In order to answer them, it is necessary to have solid theoretical understanding of how single neurons communicate at the microscopic level, and how cooperative activity emerges. In this thesis we aim to understand how complex collective phenomena can arise in a simple model of neuronal networks. We use a model with balanced excitation and inhibition and complex network architecture, and we develop analytical and numerical methods for describing its neuronal dynamics. We study how interaction between neurons generates various collective phenomena, such as spontaneous appearance of network oscillations and seizures, and early warnings of these transitions in neuronal networks. Within our model, we show that phase transitions separate various dynamical regimes, and we investigate the corresponding bifurcations and critical phenomena. It permits us to suggest a qualitative explanation of the Berger effect, and to investigate phenomena such as avalanches, band-pass filter, and stochastic resonance. The role of modular structure in the detection of weak signals is also discussed. Moreover, we find nonlinear excitations that can describe paroxysmal spikes observed in electroencephalograms from epileptic brains. It allows us to propose a method to predict epileptic seizures. Memory and learning are key functions of the brain. There are evidences that these processes result from dynamical changes in the structure of the brain. At the microscopic level, synaptic connections are plastic and are modified according to the dynamics of neurons. Thus, we generalize our cortical model to take into account synaptic plasticity and we show that the repertoire of dynamical regimes becomes richer. In particular, we find mixed-mode oscillations and a chaotic regime in neuronal network dynamics.