Busca e caracterização in silico de RNAs não codificadores em isolados de Bacillus anthracis, Bacillus cereus e Bacillus thuringIensis (Bacillus cereus sensu lato)

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Nadal, André Luciano
Data de Publicação: 2015
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UEL
Texto Completo: https://repositorio.uel.br/handle/123456789/17660
Resumo: O grupo do Bacillus cereus reúne microorganismos de grande importância econômica, médica e também em questões de biodefesa, o que se reflete no fato dele conter um grande número de genomas sequenciados intimamente relacionados, como Bacillus anthracis, B. cereus e B. thuringiensis. As ferramentas atuais de bioinformática aplicadas a tal conjunto de informações nos proporcionam grande oportunidade para análises genômicas comparativas completas. Os membros deste grupo tem muito de sua especificidade atribuída aos seus plasmídeos, os quais variam em tamanho e número. Seus cromossomos apresentam um alto nível de sintenia com diferenças limitadas no conteúdo genético, tornando questionáveis as interpretações sobre a especiação dos membros deste grupo. Este trabalho visa contribuir ao esclarecimento sobre a proximidade genética entre estes três constituintes do grupo do Bacillus cereus sensu lato anteriormente citados mediante identificação e caracterização de RNAs não codificadores, auxiliando na compreensão taxonômica, no entendimento dos fatores de virulência, na interação patógeno hospedeiro e em interações ecológicas como o comportamento de B. thuringiensis no controle de pragas da agricultura e vetores de doenças. Para a identificação dos ncRNAs, foi produzido um conjunto de dados composto por 35 genomas completos dos organismos de interesse, sendo 9 B. anthracis, 13 B. cereus, 12 B. thuringiensis e também 1 B. weihenstephanensis, obtidos à partir dos bancos de dados GOLD e NCBI. Tais genomas foram classificados considerando-se a metodologia de montagem após os sequenciamentos, tipo de anotação, manual ou automática e impacto das publicações resultando em 26 escolhidos. Em seguida o material foi processado no software Artemis V.16.0.0 para extração das regiões intergênicas, então submetidas a três métodos diferentes de inferência computacional para identificação de RNAs não codificadores. O primeiro método foi o processamento via Infernal V.1.1 / banco de dados Rfam V.11.0, o segundo foi o processamento via sRNAscanner V.1.9, e finalmente uma análise comparativa com o banco de dados da UTFPR que reúne ncRNAs da literatura, com base no Non-coding RNA Databases Resource (NRDR). Os dados foram então carregados para um banco de dados PostgreSQL V.9.1. Para a caracterização das sequências obtidas, foram criadas tabelas relacionais contendo os dados das 2208 famílias Rfam, agrupando os dados públicos dos sites FTP Rfam e instituto SANGER. Ainda como auxílio à busca e caracterização, os genomas completos foram carregados em banco de dados. Os resultados dos três métodos de descoberta foram pesquisados via consultas diretas no banco de dados (linguagem SQL) mediante agrupamento de regiões contíguas sobrepostas. Foram identificados 181 ncRNA candidatos, distribuidos em 12 famílias exclusivas para um ou outro grupo: B. anthracis (2), B. cereus (5) e B. thuringiensis (5). Posteriormente os candidatos foram caracterizados por espécie e cepa nas 23 famílias identificadas
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As ferramentas atuais de bioinformática aplicadas a tal conjunto de informações nos proporcionam grande oportunidade para análises genômicas comparativas completas. Os membros deste grupo tem muito de sua especificidade atribuída aos seus plasmídeos, os quais variam em tamanho e número. Seus cromossomos apresentam um alto nível de sintenia com diferenças limitadas no conteúdo genético, tornando questionáveis as interpretações sobre a especiação dos membros deste grupo. Este trabalho visa contribuir ao esclarecimento sobre a proximidade genética entre estes três constituintes do grupo do Bacillus cereus sensu lato anteriormente citados mediante identificação e caracterização de RNAs não codificadores, auxiliando na compreensão taxonômica, no entendimento dos fatores de virulência, na interação patógeno hospedeiro e em interações ecológicas como o comportamento de B. thuringiensis no controle de pragas da agricultura e vetores de doenças. Para a identificação dos ncRNAs, foi produzido um conjunto de dados composto por 35 genomas completos dos organismos de interesse, sendo 9 B. anthracis, 13 B. cereus, 12 B. thuringiensis e também 1 B. weihenstephanensis, obtidos à partir dos bancos de dados GOLD e NCBI. Tais genomas foram classificados considerando-se a metodologia de montagem após os sequenciamentos, tipo de anotação, manual ou automática e impacto das publicações resultando em 26 escolhidos. Em seguida o material foi processado no software Artemis V.16.0.0 para extração das regiões intergênicas, então submetidas a três métodos diferentes de inferência computacional para identificação de RNAs não codificadores. O primeiro método foi o processamento via Infernal V.1.1 / banco de dados Rfam V.11.0, o segundo foi o processamento via sRNAscanner V.1.9, e finalmente uma análise comparativa com o banco de dados da UTFPR que reúne ncRNAs da literatura, com base no Non-coding RNA Databases Resource (NRDR). Os dados foram então carregados para um banco de dados PostgreSQL V.9.1. Para a caracterização das sequências obtidas, foram criadas tabelas relacionais contendo os dados das 2208 famílias Rfam, agrupando os dados públicos dos sites FTP Rfam e instituto SANGER. Ainda como auxílio à busca e caracterização, os genomas completos foram carregados em banco de dados. Os resultados dos três métodos de descoberta foram pesquisados via consultas diretas no banco de dados (linguagem SQL) mediante agrupamento de regiões contíguas sobrepostas. Foram identificados 181 ncRNA candidatos, distribuidos em 12 famílias exclusivas para um ou outro grupo: B. anthracis (2), B. cereus (5) e B. thuringiensis (5). Posteriormente os candidatos foram caracterizados por espécie e cepa nas 23 famílias identificadasThe Bacillus cereus group gathers microorganisms of great economic importance and also at medical and biodefense issues, this is reflected in the fact that it contains a large number of sequenced genomes closely related organisms as Bacillus anthracis, B. cereus and B. thuringiensis. Current bioinformatics tools applied to this set of information provides us great opportunity to complete comparative genomic analyzes. Members of this group has plenty of its specificity attributed to their plasmids, which vary in size and number. Their chromosomes have a high level of synteny with limited differences in genetic content, which makes questionable the interpretations on speciation to the members of this group. This work aims to contribute to the clarification of the genetic proximity between these three constituents of the cereus group by identification and characterization of non-coding RNAs, contributing in taxonomic understanding, the understanding of virulence factors in host pathogen interaction and ecological interactions like the behavior of B. thuringiensis in the control of agricultural pests and disease vectors. With the purpose of identifying non-coding RNAs, it was produced a data set consisting of entire genomes of interest organisms, 9 B. anthracis, 13 B. cereus, 12 B. thuringiensis and also 1 B. weihenstephanensis, a total of 35 GenBank format genomes obtained from GOLD and NCBI databases. These genomes were classified considering the assembling methodology, after sequencing process, annotation type, manual or automatic as well the publications impact, resulting in 26 finally selected genomes. Data were then processed using Artemis V.16.0.0 program, for extraction of intergenic regions and submitted to three different methods of computational inference for non-coding RNAs identification. The first method, processing with Infernal V.1.1 / Rfam database V.11.0, the second was processing through sRNAscanner V.1.9, and finally a comparative analysis with the UTFPR database which gathers ncRNA literature based on Non-coding RNA Databases Resource (NRDR). Data from these three analyzes were loaded into a PostgreSQL V.9.1 database. Relational tables were created to the characterization of the obtained sequences. The tables contained all 2208 Rfam families data, grouping public FTP and Rfam institute SANGER sites data. As supporting means to search and characterization, complete genomes to the related organisms were loaded into a data base. Then the results of those three methods of discovery were searched through direct queries on the created database (SQL language) by grouping contiguous overlap regions. Thus, 181 ncRNA candidates were identified and further characterized by species, strain and ncRNA family. 181 ncRNA candidates were identified, distributed in 12 unique families to either group: B. anthracis (2), B. cereus (5) and B. thuringiensis (5). Later, candidates were characterized by species and strain on 23 identified familiesVilas-Boas, Laurival AntônioDomingues, Douglas SilvaLopes, Fabrício MartinsPaschoal, Alexandre RossiNadal, André Luciano2024-09-19T17:44:23Z2024-09-19T17:44:23Z2015-03-26info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://repositorio.uel.br/handle/123456789/17660porCCB - Departamento de Biologia GeralPrograma de Pós-Graduação em Genética e Biologia MolecularUniversidade Estadual de Londrina - UELLondrina90 p.reponame:Repositório Institucional da UELinstname:Universidade Estadual de Londrina (UEL)instacron:UELinfo:eu-repo/semantics/openAccess2024-09-20T06:04:01Zoai:repositorio.uel.br:123456789/17660Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.bibliotecadigital.uel.br/PUBhttp://www.bibliotecadigital.uel.br/OAI/oai2.phpbcuel@uel.br||opendoar:2024-09-20T06:04:01Repositório Institucional da UEL - Universidade Estadual de Londrina (UEL)false
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