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Julio Cesar Dias LopesEduardo Martin Tarazona SantosRaquel Cardoso de MeloWalter Filgueira de Azevedo JúniorE. Dias NetoSergio Amorim de Alencar2019-08-11T04:56:46Z2019-08-11T04:56:46Z2010-06-25http://hdl.handle.net/1843/BUOS-8MYJL7Os polimorfismos de base única (SNPs) são a forma mais comum de variação na sequência de DNA entre humanos, e têm o potencial de afetar a função gênica, principalmente quando estão localizados em regiões codificadoras ou regulatórias. Dentre os diferentes tipos de SNPs, acredita-se que os SNPs não-sinônimos (nsSNPs) têm o maior impacto na função protéica, sendo frequentemente associados a doenças, alterações na resposta a fármacos, e a reações adversas. A motivação deste trabalho é o fato de que uma abordagem computacional pode ter grande utilidade na avaliação preliminar do impacto funcional e estrutural de nsSNPs em genes codificadores de proteínas em humanos, possibilitando assim a priorização de nsSNPs candidatos para estudos experimentais. Com este propósito, fizemos a modelagem de nsSNPs nas correspondentes estruturas protéicas nativas como codificadas pelos genes, buscando determinar o impacto causado por estas variações utilizando diferentes métodos computacionais, tais como o docking molecular e a otimização de estruturas protéicas. Um banco de dados foi montado, relacionando os resultados das análises computacionais feitas com informações já existentes, tais como de doenças, vias metabólicas, alvos terapêuticos, fármacos, enzimas metabolizadoras de fármacos, e anotações de sequências protéicas, possibilitando a integração de resultados obtidos por diferentes métodos utilizados no estudo do impacto de nsSNPs na função protéica.Single nucleotide polymorphisms (SNPs) are the most common type of genetic variation between humans, and have the potential to affect gene function, especially when they are located in coding or regulatory regions. Among the many types of SNPs, nonsynonymous SNPs (nsSNPs) are believed to have the greatest impact on protein function, often being associated to diseases, changes in drug response, and adverse drug reactions. The motivation of this work was the fact that a computational approach could be highly useful in the preliminary evaluation of the functional and structural impact of nsSNPs in protein encoding genes in humans, hence enabling the prioritization of candidate nsSNPs for experimental studies. For this purpose, nsSNP modeling was carried out in their corresponding native protein structures as coded by their genes, aiming to determine the impact caused by these variations using different computational methods, such as molecular docking and protein structure optimization. A database was built, relating results data from the computational analysis carried out with information which already exist, such as disease, metabolic pathways, drug targets, drugs, drug metabolizing enzymes, and protein sequence annotations, enabling the integration of results obtained by different methods used in the study of the impact of nsSNPs on protein function.Universidade Federal de Minas GeraisUFMGBioinformáticaPolimorfismo (Genética)ProteínasInsulina ReceptoresProteinas EstruturaFarmacogenéticaBioinformáticaUtilização de ferramentas computacionais para o estudo do impacto funcional e estrutural de nsSNPs em genes codificadores de proteínasinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFMGinstname:Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)instacron:UFMGORIGINALsergio_amorim.pdfapplication/pdf6381681https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/BUOS-8MYJL7/1/sergio_amorim.pdf538e424f2fd6d71c84d49d2e07c0703cMD51TEXTsergio_amorim.pdf.txtsergio_amorim.pdf.txtExtracted texttext/plain240265https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/BUOS-8MYJL7/2/sergio_amorim.pdf.txt8b4021faf4f5ec8ac1f3d63053503ebdMD521843/BUOS-8MYJL72019-11-14 07:57:36.652oai:repositorio.ufmg.br:1843/BUOS-8MYJL7Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufmg.br/oaiopendoar:2019-11-14T10:57:36Repositório Institucional da UFMG - Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)false
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