De Supergrupos a Superfamílias, um estudo de homologia em protozoários - Campos, Darueck Acácio (2018)
Protozoários patogênicos causam doenças importantes em países tropicais, como malária, doença do sono, doença de Chagas, leishmaniose, amebíase e giardíase, que em conjunto ameaçam milhões de pessoas em todo o mundo. Além disso, a maioria das doenças parasitárias causadas por protozoários são zoonóticas. Compreender a biologia desses organismos é crucial para combater as doenças que eles causam e estudos de genômica comparativa podem ser úteis para entender a relação evolutiva entre eles. Usando inferência de genômica comparativa e homologia, o presente estudo contemplou três espécies de protozoários de diferentes filos: Cryptosporidium muris (Apicomplexa), Entamoeba invadens (Amoebozoa) e Trypanosoma grayi (Euglenozoa), escolhidos por serem patógenos ainda pouco estudados e pela distância genética entre eles. A tese pode ser dividida em 3 partes. Numa primeira parte os programas de inferência de homologia OMA e OrthoMCL foram utilizados para inferir genes homólogos e seus resultados foram comparados e separados em 3 categorias de acordo com o nível de concordância entre eles, com ênfase na identificação de grupos homólogos com maior distância evolutiva e na identificação de multidomínios CDD (Conserved Domain Database) e Pfam-A (Pfam protein families database) Na segunda parte, propomos uma nova abordagem para a identificação de homólogos, com base na definição de "Supergrupos" homólogos, formados pela reconciliação dos resultados de ambos os programas; usando como critério para inferência a interseção de proteínas e para sua validação critérios de alta estringência, onde todas as proteínas (100%) do Supergrupo devem (a) ter o mesmo domínio conservado (CDD) identificado ou (b) pertencerem à mesma família de proteínas (Pfam-A). Na terceira e última parte, foi feita uma busca por genes homólogos distantes entre os mesmos protozoários de diferentes filos utilizados no primeiro e no segundo estudo utilizando comparação entre perfis do Modelo Oculto de Markov (pHMM - pHMM) com o programa de inferência de homologia COMA, visando a identificação de superfamílias de proteínas utilizando a base de dados de famílias e superfamílias de proteínas SUPERFAMILY. Nossos resultados mostraram que foi possível inferir novos grupos de proteínas homólogas utilizando as abordagens de reconciliação (Supergrupos homólogos) e de comparação pHMM \2013 pHMM (Novos grupos homólogos distantes).