Prospecção de genes aplicados à biodegradação de hidrocarbonetos e produção de surfactantes utilizando abordagens computacionais

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Oliveira, Jorge dos Santos
Data de Publicação: 2018
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFRN
Texto Completo: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/25909
Resumo: A biorremediação através da biodegradação de hidrocarbonetos ou mobilização por surfactantes é um assunto com impacto ambiental e de elevado interesse econômico. A pesquisa em biorremediação teve um grande impulso com o desenvolvimento da metagenômica, técnica que permite obter a informação genética de inúmeros microorganismos não cultiváveis em laboratório, mas abundantes e relevantes para o meio ambiente e para os processos de biorremediação. Presentemente, inúmeros estudos de pesquisa estão disponibilizando dados genômicos de organismos até então desconhecidos, obtidos a partir da análise metagenômica de amostras ambientais contaminadas com petróleo. Esses novos dados exigem o desenvolvimento de ferramentas computacionais vocacionadas para a análise do elevado volume de novos dados gerados, assim como a criação de bancos de dados adaptados à análise biológica. O objetivo central do trabalho desenvolvido nesta tese prendeu-se com a identificação ‘in silico’ de genes que estejam envolvidos em processos de biodegradação e produção de surfactantes. Com o conhecimento das enzimas codificadas por estes genes foram desenvolvidas ferramentas computacionais que permitiram a criação de estratégias de biorremediação focadas no tratamento de resíduos, como lama de perfuração, e que permitiram a otimização dos processos de exploração de poços petrolíferos. Por forma a atingir o objetivo proposto o trabalho foi dividido em duas grandes fases: a criação de ferramentas computacionais que permitissem a agregação, modelação e análise de grandes volumes de dados oriundos da utilização das tecnologias de metagenómica; a validação das abordagens computacionais utilizando dados de consórcios microbianos oriundos de petróleo da camada pré-sal brasileira. Face à inovação crescente observada na utilização de microorganismos e seus produtos metabólicos para o desenvolvimento de novas metodologias biotecnológicas para a extração e recuperação de poços petrolíferos, sentiu-se a necessidade de construir uma nova plataforma virtual de pesquisa colaborativa por forma a que todos pesquisadores pudessem partilhar dados, protocolos laboratoriais e protocolos computacionais. Este novo sistema computacional designado de “Oil and Gas Virtual Research Environment” representa atualmente um espaço virtual de partilha mundial de conhecimento.
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Presentemente, inúmeros estudos de pesquisa estão disponibilizando dados genômicos de organismos até então desconhecidos, obtidos a partir da análise metagenômica de amostras ambientais contaminadas com petróleo. Esses novos dados exigem o desenvolvimento de ferramentas computacionais vocacionadas para a análise do elevado volume de novos dados gerados, assim como a criação de bancos de dados adaptados à análise biológica. O objetivo central do trabalho desenvolvido nesta tese prendeu-se com a identificação ‘in silico’ de genes que estejam envolvidos em processos de biodegradação e produção de surfactantes. Com o conhecimento das enzimas codificadas por estes genes foram desenvolvidas ferramentas computacionais que permitiram a criação de estratégias de biorremediação focadas no tratamento de resíduos, como lama de perfuração, e que permitiram a otimização dos processos de exploração de poços petrolíferos. Por forma a atingir o objetivo proposto o trabalho foi dividido em duas grandes fases: a criação de ferramentas computacionais que permitissem a agregação, modelação e análise de grandes volumes de dados oriundos da utilização das tecnologias de metagenómica; a validação das abordagens computacionais utilizando dados de consórcios microbianos oriundos de petróleo da camada pré-sal brasileira. Face à inovação crescente observada na utilização de microorganismos e seus produtos metabólicos para o desenvolvimento de novas metodologias biotecnológicas para a extração e recuperação de poços petrolíferos, sentiu-se a necessidade de construir uma nova plataforma virtual de pesquisa colaborativa por forma a que todos pesquisadores pudessem partilhar dados, protocolos laboratoriais e protocolos computacionais. Este novo sistema computacional designado de “Oil and Gas Virtual Research Environment” representa atualmente um espaço virtual de partilha mundial de conhecimento.Bioremediation through the biodegradation of hydrocarbons or mobilization by surfactants is an issue with environmental impact and of high economic interest. The research in bioremediation had a great impulse with the development of metagenomics, a technique that allows obtaining the genetic information of numerous microorganisms, non-cultivable in the laboratory, but abundant and relevant for the environment and for the bioremediation processes. At present, numerous research studies are providing genomic data of hitherto unknown organisms obtained from the metagenomic analysis of environmental samples contaminated with petroleum. These new data require the development of computational tools aimed at analyzing the high volume of new data generated, as well as the creation of databases adapted to biological analysis. The main objective of the thesis was the ‘in silico’ identification of genes that are involved in biodegradation and the production of surfactants. With the knowledge of the enzymes encoded by these genes, computational tools were developed that allowed the creation of bioremediation strategies focused on the treatment of residues, such as drilling mud, that allowed the optimization of oil well exploration processes. In order to reach the proposed objective, the work was divided into two main phases: the creation of computational tools that allowed the aggregation, modeling and analysis of large volumes of data from the use of the technologies of metagenomics; the validation of computational approaches using data from microbial consortia from the Brazilian pre-salt layer. In view of the growing innovation in the use of microorganisms and their metabolic products for the development of new biotechnological methodologies for the extraction and recovery of oil wells, there was a need to build a new virtual collaborative research platform so that all researchers could share data, laboratory protocols and computational protocols. This new computational system called "Oil and Gas Virtual Research Environment" represents today a virtual space of world knowledge sharing.2019-05-29porCNPQ::ENGENHARIAS: BIOTECNOLOGIABioinformáticaMetagenômicaBiosurfactantesBiodegradaçãoBiorremediaçãoPetróleoHidrocarbonetosProspecção de genes aplicados à biodegradação de hidrocarbonetos e produção de surfactantes utilizando abordagens computacionaisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisPROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM BIOTECNOLOGIAUFRNBrasilinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFRNinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)instacron:UFRNORIGINALProspecçãogenesaplicados_Oliveira_2018.pdfapplication/pdf7432377https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/25909/1/Prospec%c3%a7%c3%a3ogenesaplicados_Oliveira_2018.pdf4aaae7190e4c1600cf16a2239c30cda3MD51TEXTProspecçãogenesaplicados_Oliveira_2018.pdf.txtProspecçãogenesaplicados_Oliveira_2018.pdf.txtExtracted texttext/plain204697https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/25909/2/Prospec%c3%a7%c3%a3ogenesaplicados_Oliveira_2018.pdf.txt3bad11a136b66a51dfd6edccf276ad5cMD52THUMBNAILProspecçãogenesaplicados_Oliveira_2018.pdf.jpgProspecçãogenesaplicados_Oliveira_2018.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg2981https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/25909/3/Prospec%c3%a7%c3%a3ogenesaplicados_Oliveira_2018.pdf.jpg9b2c03aa5b5af4d2ab6565c64924deeeMD53123456789/259092024-03-19 01:05:03.378oai:https://repositorio.ufrn.br:123456789/25909Repositório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.ufrn.br/oai/opendoar:2024-03-19T04:05:03Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)false
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