Prediction of Multi-Target Networks of Neuroprotective Compounds with Entropy Indices and Synthesis, Assay, and Theoretical Study of New Asymmetric 1,2-Rasagiline Carbamates

In a multi-target complex network, the links (L-ij) represent the interactions between the drug (d(i)) and the target (t(j)), characterized by different experimental measures (K-i, K-m, IC50, etc.) obtained in pharmacological assays under diverse boundary conditions (c(j)). In this work, we handle Shannon entropy measures for developing a model encompassing a multi-target network of neuroprotective/neurotoxic compounds reported in the CHEMBL database. The model predicts correctly >8300 experimental outcomes with Accuracy, Specificity, and Sensitivity above 80%-90% on training and external validation series. Indeed, the model can calculate different outcomes for >30 experimental measures in >400 different experimental protocolsin relation with >150 molecular and cellular targets on 11 different organisms (including human). Hereafter, we reported by the first time the synthesis, characterization, and experimental assays of a new series of chiral 1,2-rasagiline carbamate derivatives not reported in previous works. The experimental tests included: (1) assay in absence of neurotoxic agents; (2) in the presence of glutamate; and (3) in the presence of H2O2. Lastly, we used the new Assessing Links with Moving Averages (ALMA)-entropy model to predict possible outcomes for the new compounds in a high number of pharmacological tests not carried out experimentally.

Utilização de métodos de comparação de sequências para a detecção de genes taxonomicamente restritos

Desde a década de 1990, os esforços internacionais para a obtenção de genomas completos levaram à determinação do genoma de inúmeros organismos. Isto, aliado ao grande avanço da computação, tem permitido o uso de abordagens inovadoras no estudo da estrutura, organização e evolução dos genomas e na predição e classificação funcional de genes. Entre os métodos mais comumente empregados nestas análises está a busca por similaridades entre sequências biológicas. Análises comparativas entre genomas completamente sequenciados indicam que cada grupo taxonômico estudado até o momento contém de 10 a 20% de genes sem homólogos reconhecíveis em outras espécies. Acredita-se que estes genes taxonomicamente restritos (TRGs) tenham um papel importante na adaptação a nichos ecológicos particulares, podendo estar envolvidos em importantes processos evolutivos. Entretanto, seu reconhecimento não é simples, sendo necessário distingui-los de ORFs não-funcionais espúrias e/ou artefatos derivados dos processos de anotação gênica. Além disso, genes espécie- ou gêneroespecíficos podem representar uma oportunidade para o desenvolvimento de métodos de identificação e/ou tipagem, tarefa relativamente complicada no caso dos procariotos, onde o método padrão-ouro na atualidade envolve a análise de um grupo de vários genes (MultiLocus Sequence Typing MLST). Neste trabalho utilizamos dados produzidos através de análises comparativas de genomas e de sequências para identificar e caracterizar genes espécie- e gênero-específicos, os quais possam auxiliar no desenvolvimento de novos métodos para identificação e/ou tipagem, além de poderem lançar luz em importantes processos evolutivos (tais como a perda e ou origem de genes em linhagens particulares, bem como a expansão de famílias de genes em linhagens específicas) nos organismos estudados.