Visualitzador de molècules d'ADN per laboratori virtual

Com a continuació del treball de final de carrera “Desenvolupament d’un laboratori virtual per a les pràctiques de Biologia Molecular” de Jordi Romero, s’ha realitzat una eina complementaria per a la visualització de molècules integrada en el propi laboratori virtual. Es tracta d’una eina per a la visualització gràfica de gens, ORF, marques i seqüències de restricció de molècules reals o fictícies. El fet de poder treballar amb molècules fictícies és la gran avantatge respecte a les solucions com GENBANK que només permet treballar amb molècules pròpies. Treballar amb molècules fictícies fa que sigui una solució ideal per a l’ensenyament, ja que dóna la possibilitat als professors de realitzar exercicis o demostracions amb molècules reals o dissenyades expressament per a l’exercici a demostrar. A més, permet mostrar de forma visual les diferents parts simultàniament o per separat, de manera que ofereix una primera aproximació interpretació dels resultats. Per altra banda, permet marcar gens, crear marques, localitzar seqüències de restricció i generar els ORF de la molècula que nosaltres creem o modificar una ja existent. Per l’implementació, s’ha continuat amb l’idea de separar la part de codi i la part de disseny en les aplicacions Flash. Per fer-ho, s’ha utilitzat la plataforma de codi lliure Ariware ARPv2.02 que proposa un marc de desenvolupament d’aplicacions Flash orientades a objectes amb el codi (classes ActionScript 2.0) separats del movieclip. Per al processament de dades s’ha fet servir Perl per ser altament utilitzat en Bioinformàtica i per velocitat de càlcul. Les dades generades es guarden en una Base de Dades en MYSQL (de lliure distribució), de la que s’extreuen les dades per generar fitxers XML, fent servir tant PHP com la plataforma AMFPHP com a enllaç entre Flash i la resta de parts.

Predição in silico de marcadores microssatélites relacionados ao tegumento de sementes de soja

O sucesso na obtenção de altas produtividades de soja depende da utilização de sementes de qualidade. Muitos problemas que comprometem a qualidade fisiológica das sementes podem ser relacionados às características do tegumento. Inúmeros trabalhos afirmam que sementes de soja com tegumento semipermeável à água apresentam maior tolerância a patógenos e pragas, menor susceptibilidade aos danos mecânicos, às adversidades climáticas e à deterioração por umidade. A inclusão das características de tegumento semipermeável nas cultivares atuais pode minimizar problemas relacionados à qualidade de sementes. Neste contexto, aliar as técnicas da biologia molecular com a bioinformática é uma importante estratégia para identificação dos genes envolvidos com o tegumento e com a fisiologia de sementes. O objetivo desse trabalho foi descrever e avaliar uma estratégia de utilização de ferramentas da bioinformática, para a integração in silico de informações de experimentos in vitro de marcadores moleculares, contra dados armazenados em bancos de dados genômicos e prever pela descrição funcional se estes marcadores podem estar associados a diferentes características do tegumento da soja. Foram utilizados 24 conjuntos de primers microssatélites, avaliados anteriormente e que amplificaram fragmentos polimórficos entre os genótipos de soja CD-202 (tegumento amarelo, permeável e susceptível à deterioração) e uma linhagem TP (tegumento preto, semipermeável e resistente a deterioração). Os resultados desta análise indicam como promissor o uso destes marcadores para estudos relacionados ao tegumento e à qualidade de sementes de soja. A estratégia da mineração de marcadores moleculares a partir da integração in silico de sequências de marcadores moleculares ainda anônimos, bancos de dados genômicos e bancos contendo seqüências com descrições funcionais dos genes demonstra ser promissora, pois, possibilita prever as funções para estes genes e verificar a associação destes com rotas bioquímicas e metabólicas responsáveis pelas características que se deseja analisar em rotinas in vitro.

Caracterización de la proteína del cuello de las roptrias 5 en plasmodium falciparum (PfRON5)

El conocimiento de las proteínas implicadas en el proceso de invasión de los merozoitos a los eritrocitos por Plasmodium es el punto de partida para el desarrollo de nuevas estrategias para controlar la malaria. Muchas de estas proteínas han sido estudiadas en Toxoplasma gondii, donde se han identificado las proteínas que pertenecen al Tight Junction (TJ), el cual permite una interacción fuerte entre las membranas de la célula huésped y el parásito, necesaria para la invasión parasitaria. En este género, cuatro proteínas del cuello de las roptrias (RON2, RON4, RON5 y RON8) y una proteína de micronemas (TgAMA-1) se han encontrado como parte del TJ. En Plasmodium falciparum, se han caracterizado las proteínas PfRON2 y PfRON4. En el presente estudio se realiza la identificación de la proteína PfRON5, una proteína de ~110 kDa que se expresa en las etapas de merozoitos y esquizontes de la cepa FCB-2 utilizando técnicas de biología molecular, bioinformática e inmuoquímica.

Caracterização molecular dos componentes do veneno de lonomia obliqua : genes expressos e princípios ativos envolvidos nos distúrbios da coagulação e da fibrinólise

A hemostasia é um processo multifuncional, complexo e finamente regulado que envolve diversos componentes celulares e moleculares, incluindo plaquetas, parede vascular, cascata da coagulação sangüínea e fibrinólise. O desequilíbrio desses componentes pode desencadear condições patológicas, tais como hemorragias, hipercoagulopatias e a conseqüente trombose vascular. O descobrimento de novos princípios ativos e o desenvolvimento de drogas como instrumentos de intervenção antitrombótica constituem estratégias de eleição para a prevenção e o tratamento do quadro trombo-embólico. Muitos desses princípios ativos são obtidos de fontes naturais, incluindo os conhecidos anti-hemostáticos presentes em venenos de serpentes e na saliva de artrópodos hematófagos. Por afetarem o sistema hemostático humano, essas moléculas são alvo de estudos para o desenvolvimento de anti-venenos, testes laboratoriais e novas drogas terapêuticas. As lagartas do gênero Lonomia são conhecidas por produzirem proteínas tóxicas que estão associadas a uma severa síndrome hemorrágica em humanos, cujo quadro clínico é caracterizado por distúrbios da coagulação, insuficiência renal aguda, hematúria, sangramentos, dentre outros sintomas. O veneno é constituído por diversos princípios ativos, incluindo atividades pró-coagulantes e fibrinolíticas Apesar da importância social e científica desses envenenamentos e do conhecimento sobre a natureza dessas toxinas, as informações sobre as características moleculares do veneno ainda são escassas, o que limita o melhor entendimento das bases moleculares da síndrome hemorrágica e o desenvolvimento de um diagnóstico e de um tratamento mais adequados para os pacientes. O presente trabalho teve por objetivo analisar as proteínas mais abundantes e os genes expressos em maior proporção na taturana L. obliqua durante a fase larval (fase em que ocorrem os acidentes), visando identificar moléculas potencialmente envolvidas no envenenamento. As etapas realizadas foram: análise dos princípios ativos presentes em tecidos utilizados para a construção de bibliotecas de cDNA, seqüenciamento em massa das bibliotecas e análise dos transcritos utilizando ferramentas de bioinformática. Mais de mil seqüências de cDNA foram obtidas e agrupadas gerando um catálogo com informações sobre os transcritos encontrados, incluindo seqüências completas de cDNAs que codificam para proteínas provavelmente envolvidas no envenenamento, além de novas seqüências de função biológica desconhecida O conteúdo protéico do veneno foi analisado por SDS-PAGE seguido por seqüenciamento da região N-terminal das proteínas mais abundantes, possibilitando a correlação entre o cDNA e a proteína por ele codificada. As seqüências completas de cDNA foram enviadas para o GenBank (NCBI/NIH, EUA) e os resultado estão disponíveis em um sítio eletrônico específico no NCBI: http://www.ncbi.nih.gov/projects/omes. O cDNA mais abundante da lagarta, que codifica para uma lipocalina, foi clonado e obteve-se a proteína recombinante. Demonstramos que essa lipocalina liga o grupamento heme e participa da oxidação acoplada desse ligante, levando à formação de biliverdina γ, sugerindo uma nova função para as proteínas ligadoras de bilina em insetos. Os resultados obtidos colaboram para o maior entendimento das bases moleculares do envenenamento por L. obliqua, além de apontarem moléculas candidatas para o desenvolvimento de kits de diagnóstico para o envenenamento com Lonomia e para a melhora na especificidade do soro anti-lonômico, bem como para estudos mais aprofundados dos processos hemostáticos.

Redes neurais aplicadas ao reconhecimento de regiões promotoras na família Mycoplasmataceae

Este trabalho apresenta o estudo, investigação e realização de experimentos práticos, empregados na resolução do problema de reconhecimento de regiões promotoras em organismos da família Mycoplasmataceae. A partir disso, é proposta uma metodologia para a solução deste problema baseada nas Redes Neurais Artificiais. Os promotores são considerados trechos de uma seqüência de DNA que antecedem um gene, podem ser tratados como marcadores de uma seqüência de letras que sinalizam a uma determinada enzima um ponto de ligação. A posição onde se situa o promotor antecede o ponto de início do processo de transcrição, onde uma seqüência de DNA é transformada em um RNA mensageiro e, este potencialmente, em uma proteína. As Redes Neurais Artificiais representam modelos computacionais, inspirados no funcionamento de neurônios biológicos, empregadas com sucesso como classificadores de padrões. O funcionamento básico das Redes Neurais está ligado ao ajuste de parâmetros que descrevem um modelo representacional. Uma revisão bibliográfica de trabalhos relacionados, que empregam a metodologia de Redes Neurais ao problema proposto, demonstrou a sua viabilidade. Entretanto, os dados relativos à família Mycoplasmataceae apresentam determinadas particularidades de difícil compreensão e caracterização, num espaço restrito de amostras comprovadas. Desta forma, esta tese relata vários experimentos desenvolvidos, que buscam estratégias para explorar o conteúdo de seqüências de DNA, relativas à presença de promotores. O texto apresenta a discussão de seis experimentos e a contribuição de cada um para consolidação de um framework que agrega soluções robustas consideradas adequadas à solução do problema em questão.

Metagenômica comparativa de solo de regiões de mata atlântica e caatinga do estado do Rio Grande do Norte - Brasil

The microorganisms play very important roles in maintaining ecosystems, which explains the enormous interest in understanding the relationship between these organisms as well as between them and the environment. It is estimated that the total number of prokaryotic cells on Earth is between 4 and 6 x 1030, constituting an enormous biological and genetic pool to be explored. Although currently only 1% of all this wealth can be cultivated by standard laboratory techniques, metagenomic tools allow access to the genomic potential of environmental samples in a independent culture manner, and in combination with third generation sequencing technologies, the samples coverage become even greater. Soils, in particular, are the major reservoirs of this diversity, and many important environments around us, as the Brazilian biomes Caatinga and Atlantic Forest, are poorly studied. Thus, the genetic material from environmental soil samples of Caatinga and Atlantic Forest biomes were extracted by direct techniques, pyrosequenced, and the sequences generated were analyzed by bioinformatics programs (MEGAN MG-RAST and WEBCarma). Taxonomic comparative profiles of the samples showed that the phyla Proteobacteria, Actinobacteria, Acidobacteria and Planctomycetes were the most representative. In addition, fungi of the phylum Ascomycota were identified predominantly in the soil sample from the Atlantic Forest. Metabolic profiles showed that despite the existence of environmental differences, sequences from both samples were similarly placed in the various functional subsystems, indicating no specific habitat functions. This work, a pioneer in taxonomic and metabolic comparative analysis of soil samples from Brazilian biomes, contributes to the knowledge of these complex environmental systems, so far little explored

Biodegradação de hidrocarbonetos aromáticos policíclicos: prospecção metagenômica e modelagem computacional 3-D de proteínas

Knowledge of the native prokaryotes in hazardous locations favors the application of biotechnology for bioremediation. Independent strategies for cultivation and metagenomics contribute to further microbiological knowledge, enabling studies with non-cultivable about the "native microbiological status and its potential role in bioremediation, for example, of polycyclic aromatic hydrocarbons (HPA's). Considering the biome mangrove interface fragile and critical bordering the ocean, this study characterizes the native microbiota mangrove potential biodegradability of HPA's using a biomarker for molecular detection and assessment of bacterial diversity by PCR in areas under the influence of oil companies in the Basin Petroleum Geology Potiguar (BPP). We chose PcaF, a metabolic enzyme, to be the molecular biomarker in a PCR-DGGE detection of prokaryotes that degrade HPA s. The PCR-DGGE fingerprints obtained from Paracuru-CE, Fortim-CE and Areia Branca-RN samples revealed the occurrence of fluctuations of microbial communities according to the sampling periods and in response to the impact of oil. In the analysis of microbial communities interference of the oil industry, in Areia Branca-RN and Paracuru-CE was observed that oil is a determinant of microbial diversity. Fortim-CE probably has no direct influence with the oil activity. In order to obtain data for better understanding the transport and biodegradation of HPA's, there were conducted in silico studies with modeling and simulation from obtaining 3-D models of proteins involved in the degradation of phenanthrene in the transport of HPA's and also getting the 3-D model of the enzyme PcaF used as molecular marker in this study. Were realized docking studies with substrates and products to a better understanding about the transport mechanism and catalysis of HPA s

Análise de cDNAs identificados em bibliotecas substrativas de cDNA para floração de variedades de cana-de-açúcar cultivadas no Rio Grande do Norte(RN): fator de transição NAC, Calmodulina e Fosfatidiltransferase

The flowering is a physiological process that it is vital for plants. This physiological process has been well studied in the plant model Arabidopsis, but in sugarcane this process is not well known. The transition of the shoot apical meristem from vegetative to flowering is a critical factor for plant development. At Brazil northeastern region, the transition to flowering in sugarcane has an important effect as it may reduce up to 60% its production. This is a consequence of the sugar translocation from stalks to the shoot apical meristem which is necessary during the flowering process. Therefore, the aim of this work was to explore and analyze cDNAs previously identified using subtractive cDNA libraries. The results showed that these cDNAs showed differential expression profile in varieties of sugarcane (early x late flowering). The in silico analysis suggested that these cDNAs had homology to calmodulin, NAC transcription factor and phosphatidylinositol, a SEC14, which were described in the literature as having a role in the process of floral development. To better understand the role of the cDNA homologous to calmodulin, tobacco plants were transformed with overexpression cassettes in sense and antissense orientation. Plants overexpressing the cassette in sense orientation did not flowered, while plants overexpressing the cassette in the antissense orientation produced flowers. The data obtained in this study suggested the possible role from CAM sequence, SEC14 and NAC in the induction/floral development pathway in sugarcane, this is the first study in order to analyze these genes in the sugarcane flowering process.

Caracterização de rizóbios indicados para produção de inoculantes por meio de sequenciamento parcial do 16S rRNA

O objetivo deste trabalho foi confrontar as sequências parciais do gene 16S rRNA de estirpes padrão de rizóbios com as de estirpes recomendadas para a produção de inoculantes no Brasil, com vistas à verificação da confiabilidade do sequenciamento parcial desse gene para a identificação rápida de estirpes. Foram realizados sequenciamentos através de reação em cadeia da polimerase (PCR) com iniciadores relativos à região codificadora do gene 16S rRNA entre as bactérias estudadas. Os resultados foram analisados pela consulta de similaridade de nucleotídeos aos do Basic Local Alignment Search Tool (Blastn) e por meio da interpretação de árvores filogenéticas geradas usando ferramentas de bioinformática. A classificação taxonômica das estirpes Semia recomendadas para inoculação de leguminosas com base em propriedades morfológicas e especificidade hospedeira não foi confirmada em todas as estirpes. A maioria das estirpes estudadas, consultadas no Blastn, é consistente com a classificação proposta pela construção de árvores filogenéticas das sequências destas estirpes, com base na similaridade pelo sequenciamento parcial do gene considerado.

Predição de promotores de Bacillus subtilis usando técnicas de aprendizado de máquina

One of the most important goals of bioinformatics is the ability to identify genes in uncharacterized DNA sequences on world wide database. Gene expression on prokaryotes initiates when the RNA-polymerase enzyme interacts with DNA regions called promoters. In these regions are located the main regulatory elements of the transcription process. Despite the improvement of in vitro techniques for molecular biology analysis, characterizing and identifying a great number of promoters on a genome is a complex task. Nevertheless, the main drawback is the absence of a large set of promoters to identify conserved patterns among the species. Hence, a in silico method to predict them on any species is a challenge. Improved promoter prediction methods can be one step towards developing more reliable ab initio gene prediction methods. In this work, we present an empirical comparison of Machine Learning (ML) techniques such as Na¨ýve Bayes, Decision Trees, Support Vector Machines and Neural Networks, Voted Perceptron, PART, k-NN and and ensemble approaches (Bagging and Boosting) to the task of predicting Bacillus subtilis. In order to do so, we first built two data set of promoter and nonpromoter sequences for B. subtilis and a hybrid one. In order to evaluate of ML methods a cross-validation procedure is applied. Good results were obtained with methods of ML like SVM and Naïve Bayes using B. subtilis. However, we have not reached good results on hybrid database

Aplicação de técnicas de aprendizado de máquina no reconhecimento de classes estruturais de proteínas

Nowadays, classifying proteins in structural classes, which concerns the inference of patterns in their 3D conformation, is one of the most important open problems in Molecular Biology. The main reason for this is that the function of a protein is intrinsically related to its spatial conformation. However, such conformations are very difficult to be obtained experimentally in laboratory. Thus, this problem has drawn the attention of many researchers in Bioinformatics. Considering the great difference between the number of protein sequences already known and the number of three-dimensional structures determined experimentally, the demand of automated techniques for structural classification of proteins is very high. In this context, computational tools, especially Machine Learning (ML) techniques, have become essential to deal with this problem. In this work, ML techniques are used in the recognition of protein structural classes: Decision Trees, k-Nearest Neighbor, Naive Bayes, Support Vector Machine and Neural Networks. These methods have been chosen because they represent different paradigms of learning and have been widely used in the Bioinfornmatics literature. Aiming to obtain an improvment in the performance of these techniques (individual classifiers), homogeneous (Bagging and Boosting) and heterogeneous (Voting, Stacking and StackingC) multiclassification systems are used. Moreover, since the protein database used in this work presents the problem of imbalanced classes, artificial techniques for class balance (Undersampling Random, Tomek Links, CNN, NCL and OSS) are used to minimize such a problem. In order to evaluate the ML methods, a cross-validation procedure is applied, where the accuracy of the classifiers is measured using the mean of classification error rate, on independent test sets. These means are compared, two by two, by the hypothesis test aiming to evaluate if there is, statistically, a significant difference between them. With respect to the results obtained with the individual classifiers, Support Vector Machine presented the best accuracy. In terms of the multi-classification systems (homogeneous and heterogeneous), they showed, in general, a superior or similar performance when compared to the one achieved by the individual classifiers used - especially Boosting with Decision Tree and the StackingC with Linear Regression as meta classifier. The Voting method, despite of its simplicity, has shown to be adequate for solving the problem presented in this work. The techniques for class balance, on the other hand, have not produced a significant improvement in the global classification error. Nevertheless, the use of such techniques did improve the classification error for the minority class. In this context, the NCL technique has shown to be more appropriated

Um sistema computacional para diagnosticar viroses de plantas usando a técnica de PCR com construção de primers espécie-específicos

It proposes a established computational solution in the development of a software to construct species-specific primers, used to improve the diagnosis of virus of plant for PCR. Primers are indispensable to PCR reaction, besides providing the specificity of the diagnosis. Primer is a synthetic, short, single stranded piece of DNA, used as a starter in PCR technique. It flanks the sequence desired to amplify. Species-specific primers indicate the well known region of beginning and ending where the polymerase enzyme is going to amplify on a certain species, i.e. it is specific for only a species. Thus, the main objective of this work is to automatize the process of choice of primers, optimizing the specificity of chosen primers by the traditional method