GREAT: GENE REGULATION EVALUATION TOOL

• Autor(a) principal: Machado, Cátia Maria
• Data de Publicação: 2009
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10451/14033
• topic: Regulações Genéticas; Bases de Dados Biológicos Públicas; Gene Ontology; Regulação da Transcrição

A correcta compreensão de como funcionam os sistemas biológicos depende do estudo dos mecanismos que regulam a expressão genética. Estes mecanismos controlam em que momento e durante quanto tempo é utilizada a informação codificada num gene, e podem actuar em diversas etapas do processo de expressão genética. No presente trabalho, a etapa em análise é a transcrição, na qual a sequência de ADN de um gene é transformada numa sequência de ARN, que posteriormente dará origem a uma proteína. A regulação da transcrição centra-se na acção de uma classe de proteínas reguladoras denominadas factores de transcrição. Estes ligam-se à cadeia de ADN na região próxima do início de um gene (a região promotora), potenciando ou inibindo a ligação da proteína responsável pelo processo de transcrição. Os factores de transcrição têm especificidade para pequenas sequências de ADN (denominados motivos de ligação) que estão presentes nas regiões promotoras dos genes que regulam. Um gene pode ser regulado por diferentes factores de transcrição; um factor de transcrição pode regular diferentes genes; e dois factores de transcrição podem ter motivos de ligação iguais. A regulação dos genes que codificam factores de transcrição é ela própria regulada, podendo sê-lo por uma série de mecanismos que incluem a interacção com outros factores de transcrição. O conhecimento de como genes e proteínas interagem entre si permite a criação de modelos que representam o modo como o sistema em questão (seja um processo biológico ou uma célula) se comporta. Estes modelos podem ser representados como redes de regulação genética, que embora possam diferir estruturalmente, os seus componentes elementares podem ser descritos da seguinte forma: os vértices representam genes (ou as proteínas codificadas) e as arestas representam reacções moleculares individuais, como as interacções entre proteínas através das quais os produtos de um gene afectam os de outro. A representação de regulações genéticas em redes de regulação genética promove, entre outros aspectos, a descoberta de grupos de genes que, sendo co-regulados, participam no mesmo processo biológico. Tal como referido anteriormente, os factores de transcrição podem ser regulados por outros factores de transcrição, o que significa que existem dois tipos de regulações: directas e indirectas. Regulações directas dizem respeito a pares gene-factor de transcrição em que a expressão do gene é regulada pelo factor de transcrição considerado no par; regulações indirectas dizem respeito a pares em que a expressão do gene é regulada por um factor de transcrição cuja expressão é regulada pelo factor de transcrição considerado no par. Existem dois tipos de métodos experimentais que permitem a identificação de regulações genéticas: métodos directos, que identificam regulações directas; métodos indirectos, identificam regulações mas sem ser possível diferenciar entre directas e indirectas. Os métodos directos avaliam a ligação física do factor de transcrição ao gene, enquanto os métodos indirectos avaliam a existência de alterações nos padrões de expressão dos genes devido à influência dos factores de transcrição (isto é, se a acção de um determinado factor de transcrição se deixar de sentir, quais os genes cuja transcrição sofrerá alterações, e com que intensidade). Dos quatro métodos descritos em seguida, os dois primeiros são directos e os dois últimos indirectos: • Chip (imunoprecipitação de cromatina) – esta técnica é utilizada na investigação de interacções in vivo entre DNA e proteínas [1,2]. • CHIP-chip – esta técnica consiste numa adaptação da anterior, sendo realizada à escala genómica: um microarray representativo do genoma completo de um organismo é exposto a um dado FT, permitindo a identificação de todos os genes que este regula [3]. • Microarrays – a utilização de microarrays permite a avaliação de alterações de expressão genética em grande escala, considerando o genoma completo de um organismo ou apenas uma via metabólica [4]. • Proteómica – esta abordagem inclui diversos métodos que permitem a identificação dos genes regulados por um determinado factor de transcrição através do estudo do nível de expressão das proteínas codificadas pelos genes [5]. O conhecimento existente sobre regulações genéticas encontra-se disponível essencialmente na literatura. Embora actualmente exista um número elevado de bases de dados biológicas públicas, a grande maioria contém dados sobre entidades biológicas mas não sobre regulações genéticas de forma explícita. Com o objectivo de colocar à disposição da comunidade científica dados existentes sobre regulações genéticas em Saccharomyces cerevisiae, foi criada uma base de dados portuguesa, denominada Yeastract, mantida por curação manual de literatura científica. Devido à crescente quantidade de artigos publicados actualmente, é de extrema importância o desenvolvimento de ferramentas automáticas que auxiliem o processo de curação manual. No caso concreto da Yeastract, surgiu a necessidade de criar uma ferramenta que auxiliasse o processo de identificação de artigos científicos que descrevam regulações genéticas em S. cerevisiae. Esta ferramenta é composta por dois componentes: um primeiro que identifica factores de transcrição nos resumos dos artigos e que verifica se os resumos contêm descrições de regulações genéticas; um segundo que avalia se as regulações hipotéticas que o artigo contém correspondem a regulações válidas do ponto de vista biológico. Este segundo componente foi denominado GREAT (Gene Regulation EvAluation Tool) e constitui o objectivo do meu trabalho. A ferramenta que desenvolvi recebe como input uma lista de artigos em cujos resumos foram identificados factores de transcrição e, na validação das regulações, explora dados obtidos exclusivamente de bases de dados biológicas de acesso público. Esses dados são utilizados na avaliação dos seguintes aspectos: participação de um gene e de um factor de transcrição no mesmo processo biológico; existência do motivo de ligação do factor de transcrição na região promotora do gene; método experimental com que a regulação foi identificada. O resultado de cada um destes aspectos é utilizado por um método de aprendizagem automática, árvores de regressão ou árvores modelo, para o cálculo de um score de confiança, a atribuir a cada potencial regulação. Artigos que contenham regulações com scores elevados serão curados manualmente para extracção das regulações genéticas. Foi implementado com sucesso um primeiro protótipo do GREAT. No entanto, do ponto de vista biológico, os resultados obtidos não foram satisfatórios, pelo que se realizou uma análise detalhada dos dados utilizados. Esta análise revelou questões importantes, essencialmente relacionadas com a insuficiência de dados disponíveis, e permitiu a identificação de medidas que poderão ser implementadas no actual protótipo para a resolução dos problemas encontrados.