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Predição de redes de interação proteica a partir de informações estruturais de proteínas preditas em genomas de espécies de Leishmania

De acordo com a Organização Mundial de Saúde, 1-2 milhões de novos casos de leishmaniose ocorrem a cada ano. As drogas disponíveis para tratamento têm sérias desvantagens e nenhuma vacina eficaz foi desenvolvida. Assim, são necessárias aplicações utilizando abordagens sistêmicas para descoberta...

Full description

Main Author: VASCONCELOS, Crhisllane Rafaele dos Santos
Other Authors: REZENDE, Antonio Mauro
Format: masterThesis
Language: por
Published: Universidade Federal de Pernambuco 2018
Subjects:
Genoma
Proteínas
Leishmania
Online Access: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/23282
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id ir-123456789-23282
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spelling ir-123456789-232822019-10-26T01:48:26Z Predição de redes de interação proteica a partir de informações estruturais de proteínas preditas em genomas de espécies de Leishmania VASCONCELOS, Crhisllane Rafaele dos Santos REZENDE, Antonio Mauro http://lattes.cnpq.br/3673594553581143 http://lattes.cnpq.br/8641629843495094 Genoma Proteínas Leishmania De acordo com a Organização Mundial de Saúde, 1-2 milhões de novos casos de leishmaniose ocorrem a cada ano. As drogas disponíveis para tratamento têm sérias desvantagens e nenhuma vacina eficaz foi desenvolvida. Assim, são necessárias aplicações utilizando abordagens sistêmicas para descoberta de novos alvos para drogas/vacinas. Uma destas abordagens é o estudo de redes de interação proteica. Portanto, o objetivo principal deste trabalho é modelar redes de interação de proteínas para Leishmania braziliensis e Leishmania infantum a partir de seus proteomas preditos com base em informações estruturais. Para isso, as sequências das proteínas dos organismos alvos foram obtidas do TritrypDB e suas estruturas preditas através dos pacotes de programas MODELLER e Modpipe e dos servidores MHOLline e Phyre2. Posteriormente, essas estruturas passaram por processos de refinamento e foram então avaliadas. Um total de 480 e 463 proteínas de Leishmania braziliensis e Leishmania infantum, respectivamente, tiveram suas estruturas preditas dentro dos parâmetros estereoquímicos e energéticos aceitáveis. Estas foram divididas em subgrupos de acordo com sua localização subcelular, e a predição de interação foi realizada através do consenso entre o método de acoplamento de corpo rígido e acoplamento baseado em modelo. As redes resultantes se apresentaram biologicamente consistentes com diferença significativa quando comparado às redes aleatórias, e a partir destas, foi possível obter informações sobre estrutura, localização subcelular, interações entre proteínas e selecionar proteínas importantes para a estabilidade da rede de interação proteica. According to the World Health Organization, 1-2 million new cases of leishmaniasis occur each year. Available drugs for treatment have serious disadvantages, and no effective vaccine has been developed. Thus, applications using systemic approaches to discover new targets for drugs/vaccines are needed. One such approach is the study of protein interaction networks. Therefore, the main objective of this work is to model protein interaction networks for Leishmania braziliensis and Leishmania infantum from their predicted proteomes, based on structural information. In order to accomplish this, the protein sequences from the target organisms were obtained from TritrypDB, and their structures predicted through the MODELLER and Modpipe program packages and MHOLline and Phyre2 servers. Subsequently, these structures had undergone refining processes, and were evaluated. A total of 480 and 463 proteins of Leishmania braziliensis and Leishmania infantum, respectively, had their structures predicted within the acceptable stereoisomers and energy parameters. These were divided into subgroups according to their subcellular localization, and the prediction of interaction was carried out through consensus between the rigid body docking and docking based on model. The resulting networks were found to be biologically consistent with significant differences when compared against random networks, and from them, it was possible to obtain information on structure, subcellular localization, interactions between proteins in each proteome and select proteins important for the stability of the protein-protein network. 2018-01-23T19:32:16Z 2018-01-23T19:32:16Z 2016-03-11 masterThesis https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/23282 por Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ application/pdf Universidade Federal de Pernambuco UFPE Brasil Programa de Pos Graduacao em Genetica
institution REPOSITORIO UFPE
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VASCONCELOS, Crhisllane Rafaele dos Santos
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