Aplicação de métodos estatísticos e computacionais para o estudo da cis-regulação da expressão gênica / Aplication of computational and statistical methods for the study of cis-regulation of genic expression

AUTOR(ES)
DATA DE PUBLICAÇÃO

2010

RESUMO

Ferramentas bioinformática têm se tornado a escolha para auxiliar pesquisadores tanto para a anotação de novos genes, como para estudar genes em condições fisiológicas de interesse. Entre essas ferramentas destacam-se os algoritmos de agrupamento filogenético e os algoritmos de predição de padrões curtos de DNA, como, por exemplo, predições de sítios para ligação de fatores de transcrição. Desenvolver uma abordagem mista com o objetivo de agrupar genes baseando-se unicamente nos sinais transcricionais preditos em suas seqüências é um desafio de difícil transposição. No presente trabalho, apresentamos nossos resultados para tentar superar tal limitação que podem ser subdividos em duas seções: a primeira aonde desenvolvemos uma abordagem para a melhoria das predições computacionais de sítios de ligação e a segunda, onde passamos a agrupar genes com base nos seus sinais transcricionais preditos em seqüências conservadas flanqueadoras. A primeira seção de nosso trabalho foi focada no estudo de uma seqüência de indução de transcrição próxima ao gene Aldh1a2 de camundongo aonde foram preditos sítios para fatores de transcrição que foram posteriormente testados biologicamente e se mostraram associados ao controle da expressão desse gene. A partir de uma profunda pesquisa bibliográfica, nós determinamos um grupo de 57 fatores de transcrição já associados com a especialização de subpopulações de neurônios durante o desenvolvimento neuroembrionário de vertebrados. Nossa abordagem de seleção de sítios de alto valor biológico foi agora testada em seqüências conservadas próximas a cada um desses genes que codificam esses fatores de transcrição associados e os sítios de ligação para fatores de transcrição foram preditos. Tais sítios foram contabilizados e utilizados com entrada para nossa abordagem de agrupamento. A análise dos resultados do agrupamento determinou que, nossa abordagem se mostrou suficientemente sensível para construir uma árvore solução com boas relações com os padrões, já conhecidos, de expressão para esses genes agrupados. Essa abordagem poderá ser utilizada tanto para anotar funcionalmente genes de interesse quanto para minerar informações dentro de um grupo de genes previamente selecionado.

ASSUNTO(S)

análise de expressão bioinformática bioinformatics biologia do desenvolvimento coexpression corregulação dna motifs expression análises motifs prediction

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