9 resultados para Noncoding Rnas
The Role of Small RNAs and Ribonucleases in the Control of Gene Expression in Salmonella Typhimurium
Resumo:
Dissertation presented to obtain the Ph.D degree in Biology
Resumo:
Dissertation presented to obtain the Ph.D degree in Biology
Resumo:
O vírus da hepatite delta (HDV) é o agente etiológico de uma das formas mais graves de hepatite viral e é ainda endémico em diversas regiões do globo, nomeadamente em África, na Amazónia e no Extremo Oriente. O HDV co-infecta ou super-infecta hepatócitos infectados com o vírus da hepatite B (HBV) aumentando em cerca de 10 vezes o risco de cirrose e hepatite fulminante. A associação clínica entre os dois vírus deve-se ao facto do invólucro do HDV ser constituído pelos antigénios de superfície do HBV (HBsAgs) que são necessários para a propagação da infecção. O genoma do HDV é constituído por uma molécula de RNA de cadeia simples, circular, com cerca de 1.7 Kb, que possui cerca de 70% de emparelhamento interno. Foi identificada uma única grelha de leitura aberta (ORF) no RNA viral que codifica para o antigénio delta (HDAg). A ocorrência de um mecanismo de editing do RNA, resulta na expressão de duas formas do HDAg, a pequena (S-HDAg) e a grande (L-HDAg). Várias funções essenciais para a replicação do HDV têm sido atribuídas a ambas as formas do HDAg, sendo a S-HDAg essencial para a acumulação de RNA viral e a L-HDAg responsável pela interacção com os HBsAgs para formar partículas virais. No entanto, dada a simplicidade dos seus componentes, admite-se que a replicação viral depende das interacções estabelecidas entre os HDAgs e factores celulares do hospedeiro. Apesar do número considerável de factores celulares descritos como interactores dos HDAgs ou RNA virais, a importância de muitas destas interacções não foi elucidada e muitas etapas do ciclo de replicação do HDV permanecem pouco claras. Para além disso, dado o número limitado de factores do hospedeiro que estão envolvidos na sua replicação, é muito provável que um número elevado de interactores do HDV permaneça por identificar. Este trabalho teve como objectivo a identificação de proteínas de fígado humano capazes de interagir com os HDAgs, utilizando o sistema yeast Two-Hybrid (YTH). Identificaram-se trinta proteínas com capacidade de interagir com a S-HDAg no sistema YTH, sendo que estas proteínas se encontram envolvidas em diferentes processos celulares. Com base nas características funcionais, foram seleccionadas três destas proteínas e as suas interacções com a S-HDAg foram investigadas com maior detalhe. As três proteínas seleccionadas foram a ribonucleoproteína nuclear heterogénea C (hnRNPC), a embryonic lethal abnormal vision like1 (ELAVL1/HuR) e a proteína 2 de ligação a EBNA1 (EBP2). As duas primeiras são proteínas de ligação a RNA, previamente descritas como envolvidas em processos de replicações de outros vírus com genoma RNA, enquanto a EBP2, é uma proteína de localização preferencialmente nucleolar, tal como por vezes acontece com os HDAgs. As interacções foram analisadas recorrendo a vários ensaios bioquímicos. No caso da hnRNPC e da HuR, após validação no sistema YTH, a capacidade de interacção com a S-HDAg foi confirmada quer in vitro por blot overlay quer in vivo por co-imunoprecipitação em células de hepatoma humano. Nas mesmas células, observou-se uma co-localização considerável entre os HDAgs e os RNAs virais. Finalmente, de modo a investigar a contribuição das proteínas hnRNPC e HuR na replicação do HDV, procedeu-se ao silenciamento destas proteínas pela utilização de short hairpin RNAs (shRNAs) específicos para os mRNAs correspondentes Observou-se que o silenciamento de ambas as proteínas hnRNPC e HuR endógenas, individualmente resultou numa diminuição acentuada nos níveis de expressão dos HDAgs. No que respeita à EBP2, a interacção com a S-HDAg foi confirmada em condições in vitro com recurso a ensaios de blot overlay e de cromatografia de afinidade. A análise por imunofluorescência indirecta e microscopia confocal revelou co-localização elevada entre os HDAgs e a EBP2, principalmente nos nucléolos de células de hepatoma humano. Finalmente, foi ainda utilizado o sistema YTH para estudar os mecanismos de importação dos HDAgs. Assim, este sistema foi utilizado com o propósito de identificar proteínas celulares capazes de interagir com um domínio específico dos HDAgs, o sinal de localização nuclear (NLS). Na pesquisa YTH realizada obtiveram-se 161 clones positivos, sendo que um deles mostrou codificar para a carioferina α4 (KPNA4). A interacção da KPNA4 com a S-HDAg foi reproduzida em condições in vitro através de um ensaio de cromatografia de afinidade tendo sido utilizadas formas recombinantes das duas proteínas. Este trabalho permitiu identificar várias proteínas celulares que interagem com a S-HDAg. Obtiveram-se evidências sugestivas de que algumas das proteínas identificadas podem desempenhar funções importantes no ciclo de replicação do HDV e que abrem novas perspectivas para o estudo do ciclo de replicação do vírus.
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Dissertation presented to obtain a Doctoral Degree in Biology by Instituto de Tecnologia Química e Biológica, Universidade Nova de Lisboa
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RESUMO:Os microrganismos reagem à súbita descida de temperatura através de uma resposta adaptativa específica que assegura a sua sobrevivência em condições desfavoráveis. Esta adaptação inclui alterações na composição da membrana, na maquinaria de tradução e transcrição. A resposta ao choque térmico pelo frio induz uma repressão da transcrição. No entanto, a descida de temperatura induz a produção de um grupo de proteínas específicas que ajudam a ajustar/re-ajustar o metabolismo celular às novas condições ambientais. Em E. coli o processo de adaptação demora apenas quatro horas, no qual um grupo de proteínas específicas são induzidas. Depois desde período recomeça lentamente a produção de proteínas.A ribonuclease R, uma das proteínas induzidas durante o choque térmico pelo frio, é uma das principais ribonucleases em E. coli envolvidas na degradação do RNA. É uma exoribonuclease que degrada RNA de cadeia dupla, possui funções importantes na maturação e “turnover” do RNA, libertação de ribossomas e controlo de qualidade de proteínas e RNAs. O nível celular desta enzima aumenta até dez vezes após exposição ao frio e estabiliza em células na fase estacionária. A capacidade de degradar RNA de dupla cadeia é importante a baixas temperaturas quando as estruturas de RNA estão mais estáveis. No entanto, este mecanismo é desconhecido. Embora a resposta específica ao “cold shock” tenha sido descoberta há mais de duas décadas e o número de proteínas envolvidas sugerirem que esta adaptação é rápida e simples, continuamos longe de compreender este processo. No nosso trabalho pretendemos descobrir proteínas que interactuem com a RNase R em condições ambientais diferentes através do método “TAP-tag” e espectrometria de massa. A informação obtida pode ser utilizada para deduzir algumas das novas funções da RNase R durante a adaptação bacteriana ao frio e durante a fase estacionária. Mais importante ainda, RNase R poderá ser recrutada para um complexo de proteínas de elevado peso molecular durante o “cold-shock”.------------ABSTRACT:Microorganisms react to the rapid temperature downshift with a specific adaptative response that ensures their survival in unfavorable conditions. Adaptation includes changes in membrane composition, in translation and transcription machinery. Cold shock response leads to overall repression of translation. However, temperature downshift induces production of a set of specific proteins that help to tune cell metabolism and readjust it to the new environmental conditions. For Escherichia coli the adaptation process takes only about four hours with a relatively small set of specifically induced proteins involved. After this time, protein production resumes, although at a slower rate. One of the cold inducible proteins is RNase R, one of the main E. coli ribonucleases involved in RNA degradation. RNase R is an exoribonuclease that digest double stranded RNA, serves important functions in RNA maturation and turnover, release of stalled ribosomes by trans-translation, and RNA and protein quality control. The level of this enzyme increases about ten-fold after cold induction, and it is also stabilised in cells growing in stationary phase. The RNase R ability to digest structured RNA is important at low temperatures where RNA structures are stabilized but the exact role of this mechanism remains unclear. Although specific bacterial cold shock response was discovered over two decades ago and the number of proteins involved suggests that this adaptation is fast and simple, we are still far from understanding this process. In our work we aimed to discover the proteins interacting with RNase R in different environmental conditions using TAP tag method and mass spectrometry analysis. The information obtained can be used to deduce some of the new functions of RNase R during adaptation of bacteria to cold and in stationary growth phase. Most importantly RNase R can be recruited into a high molecular mass complex of protein in cold shock.
Resumo:
Dissertação para a obtenção do grau de doutor em Biologia pelo Instituto de Tecnologia Química e Biológica. Universidade Nova de Lisboa
Resumo:
Dissertation presented to obtain the Ph.D degree in Biology.
Resumo:
Dissertation presented to obtain the Master Degree in Molecular, Genetics and Biomedicine
Resumo:
A estrutura temporal das taxas de juro, também conhecida por yield curve ou curva de rendimentos define a relação entre as taxas de juros e o prazo de vencimento (ou maturidades) dos investimentos feitos. Assim, o desenvolvimento de modelos que possibilitem a obtenção de previsões precisas sobre a estrutura temporal das taxas de juro e que permitam estudar a dinâmica da evolução das taxas de juro é de crucial importância em diversas áreas de financiamento. Neste estudo investigou-se a performance de diferentes métodos de previsão para obter a estrutura temporal das taxas de juro da Zona Euro, considerando o período entre 2009 e 2015. Em termos mais específicos, foi analisada a capacidade preditiva do modelo de Nelson-Siegel & Svensson assumindo que os parâmetros resultantes da estimação da especificação paramétrica podem ser modelizados através de métodos de séries temporais univariados (modelos ARIMA, Random walk) e multivariados (modelos VAR) e Redes Neuronais Artificiais (RNA) individuais e conjuntas. Os resultados deste estudo mostram que (i) as RNA com a previsão dos parâmetros em simultâneo exibem os valores de erro mais baixos para as maturidades de curto e médio prazo (3 meses a 5 anos); (ii) As RNAs individuais são melhores para prever as taxas de juro nas maturidades compreendidas entre os 7 e os 10 anos, e que (iii) para as maturidades de longo e muito longo prazo (15 e 30 anos respetivamente) deverá ser escolhido o modelo VAR(1). Estes resultados são robustos e consistentes para todos os horizontes de previsão analisados (1,2 e 3 meses). Contudo, no período analisado nenhum dos modelos testados apresenta valores de erro inferiores aos obtidos com o modelo Random Walk.