Análise bioinformática do perfil de transcritos Klebsiella pneumoniae através de dados de rna-seq

• Ano de defesa: 2015
• Autor(a) principal: Custódio, Márlon Grégori Flores
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Laboratório Nacional de Computação Científica; Serviço de Análise e Apoio a Formação de Recursos Humanos; Brasil; LNCC; Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional
• Palavras-chave em Português: Bioinformática; Bioinformatics; CNPQ::CIENCIAS BIOLOGICAS::BIOLOGIA GERAL; CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::MATEMATICA DA COMPUTACAO::MODELOS ANALITICOS E DE SIMULACAO
• Link de acesso: https://tede.lncc.br/handle/tede/231

O uso indiscriminado de antibióticos ou sua incorreta administração fez com que no passar dos anos, essas drogas fossem perdendo sua eficiência, devido aos mecanismos evolutivos, que naturalmente conferem caracteristicas de resistência às bacterias.Como exemplo desse mecanismo evolutivo, podemos citar os recentes relatos de bactérias resistentes às polimixinas, medicamentos utilizados como última alternativa no controle de infecções por bactérias super resistentes, como é o caso das bactérias da espécie Klebsiella pneumoniae. A facilidade dessa bactéria em realizar transferências de material genético, aliada a outros mecanismos próprios de seu grupo, vem tornando-a resistente também às polimixinas. Essa resistência bacteriana aponta para um problema epidemiológico grave, causador de óbitos inclusive no Brasil. O presente trabalho, teve por objetivo inferir os possíveis genes e vias metabólicas atuantes no mecanismo de regulação gênica relacionados à resistência à polimixina B no genoma da bactéria K. pneumoniae estirpe KP13, a qual teve seu genoma completo desvendado em 2013. Este microorganismo patogênico oportunista foi o responsável pelo surto de infecção hospitalar em 2009, no sul do pais. As análises do presente estudo foram feitas a partir da técnica de RNA-Seq, que é uma técnica de análise de transcriptomas baseada no sequenciamento de nova geração (NGS), que permite uma avaliação de expressão genica em grande escala. O estudo do transcriptoma, dentre outros nos dá uma visão geral do conjunto de transcritos mensageiros (mRNAs) em uma célula, e isso nos permite avaliar diretamente a expressão de seus genes sob situações específicas. O transcriptoma do organismo de estudo foi analisado sob 6 condições, com duas réplicas biológicas para cada condição. Para o sequenciamento foram usadas duas plataformas de sequenciamento: Illumina HiSeq e Roche 454 o que possibilitou uma análise comparativa dos dados. A partir do resultado obtido da expressão gênica, a primeira etapa do trabalho foi realizar o pré-processamento dos dados do RNA-Seq, onde foi desenvolvido uma metodologia que serviu como base para análise desse organismo procarioto, haja vista que a grande maioria dos materiais disponíveis visa estudo de organismos eucariotos. Na segunda etapa do trabalho, foram gerados os alinhamentos e a seguir foi feita a quantificação da expressão para cada gene da bactéria em estudo. O passo seguinte foi analisar a expressão diferencial dos genes, passo importante para a elucidação dos alvos de regulação da resistência. Todo o procedimento de expressão diferencial de genes foi feito utilizando a plataforma R, e o pacote EDGE R, o mais indicado para a dimensão de dados que viria a ser analisada. A inferência dos genes atuante no mecanismo de regulação gênica relacionados à resistência à polimixina B no genoma da bactéria K. pneumoniae KP13 foi feita baseando-se na técnica de agrupamento k-means, a qual apresentou-se efetiva dentro do universo de dados a ser minerado. Para os dados gerados, foram obtidos 150 agrupamentos a partir do conjunto de $70\%$ dos genes mais diferencialmente expressos em todas as condições do estudo, e, desses, foram escolhidos os mais significantes associados com a resistência bacteriana e suas vias metabólicas foram investigadas. Os agrupamentos mostraram-se concisos e a técnica mostra-se estável para aplicação de testes com outros organismos.