Análise in silico de novos potenciais polimorfismos genéticos de risco na Doença de Alzheimer em bancos de dados de Microarrays
| Ano de defesa: | 2009 |
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| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
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| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Pernambuco
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| Programa de Pós-Graduação: |
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Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/1633 |
Resumo: | Estudos de genômica e proteômica sobre fatores de risco associados à desordens neurodegenerativas requerem urgentemente proposições de abordagens complementares para integrar a grande quantidade de dados gerados. Neste trabalho foi proposto uma metodologia que envolve ferramentas de Bioinformática, no qual estudos de microarrays de expressão foram usados como a única origem de genes candidatos, para revelar variações novas, a partir de seqüências públicas de Expressed site tags (ESTs). Foram selecionados nove genes, sete de um estudo de tecido do hipocampo área Cornu Ammonis (CA1) e dois do tecido do lóbulo parietal inferior (IPL) ambos de pacientes com Doença de Alzhiemer (DA), a maioria desses genes está envolvido com o sistema imune, escolhidos neste trabalho por fazer parte de um das linhas de pesquisa do grupo. O CLCbio Workbench Combined® versão 3.6.2. foi inicialmente usado para construção do banco de dados de ESTs e recuperação dos arquivos de RNAm respectivamente a partir do Golden path of University of California Santa Cruz (UCSC) e National Center for Biotechnology Information (NCBI), na etapa seguinte foram realizados múltiplos alinhamentos e o algoritmo usado foi o Smith-Waterman. Um total de 479 seqüências de ESTs foram selecionadas depois da aplicação de parâmetros apropriados de estringência utilizados para minimizar erros de alinhamentos. A anotação revelou várias classes de variações, a maioria delas sendo deleções (415), mas também foram observadas transições (253), transversões (52), mutações sinônimas (48), não sinônimas (400) e Single Nucleotide Polymorphisms (SNPs) em Untranslated Regiões (UTRs) (50). Deleções são frequentemente associadas as principais síndromes genéticas com características dismórficas. No entanto, vários recentes trabalhos mostram que microdeleções comuns podem ser associadas com desordens neuropsiquiátricas como esquizofrenia, autismo e retardo mental, detectas em várias etnias através de experimentos de sequenciamento. A validação virtual confirmou que algumas dessas variações identificadas foram previamente anotadas e confirmadas em amostras de DNA, demonstrando que esse método é uma maneira viável para detectar variações genéticas que merecem ser exploradas futuramente em estudos de associação de fatores genéticos de risco para a DA |
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Rodrigues de Lemos, RobertaRicardo Mendes de Oliveira, João 2014-06-12T15:51:38Z2014-06-12T15:51:38Z2009-01-31Rodrigues de Lemos, Roberta; Ricardo Mendes de Oliveira, João. Análise in silico de novos potenciais polimorfismos genéticos de risco na Doença de Alzheimer em bancos de dados de Microarrays. 2009. Dissertação (Mestrado). Programa de Pós-Graduação em Ciências Biológicas, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2009.https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/1633Estudos de genômica e proteômica sobre fatores de risco associados à desordens neurodegenerativas requerem urgentemente proposições de abordagens complementares para integrar a grande quantidade de dados gerados. Neste trabalho foi proposto uma metodologia que envolve ferramentas de Bioinformática, no qual estudos de microarrays de expressão foram usados como a única origem de genes candidatos, para revelar variações novas, a partir de seqüências públicas de Expressed site tags (ESTs). Foram selecionados nove genes, sete de um estudo de tecido do hipocampo área Cornu Ammonis (CA1) e dois do tecido do lóbulo parietal inferior (IPL) ambos de pacientes com Doença de Alzhiemer (DA), a maioria desses genes está envolvido com o sistema imune, escolhidos neste trabalho por fazer parte de um das linhas de pesquisa do grupo. O CLCbio Workbench Combined® versão 3.6.2. foi inicialmente usado para construção do banco de dados de ESTs e recuperação dos arquivos de RNAm respectivamente a partir do Golden path of University of California Santa Cruz (UCSC) e National Center for Biotechnology Information (NCBI), na etapa seguinte foram realizados múltiplos alinhamentos e o algoritmo usado foi o Smith-Waterman. Um total de 479 seqüências de ESTs foram selecionadas depois da aplicação de parâmetros apropriados de estringência utilizados para minimizar erros de alinhamentos. 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