Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2014 |
Autor(a) principal: |
Simões, Carolina da Rocha |
Orientador(a): |
Lima Filho, José Luiz de |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Dissertação
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
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Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: |
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Link de acesso: |
https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/13999
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Resumo: |
O aumento da informação proveniente do sequenciamento de alta performance (NGS), e de projetos como o 1000 genomas e HapMap, permitiram a descoberta de milhões de variações. Entretanto, o maior desafio é a identificação da relação entre o genótipo e o fenótipo, proporcionando informações que possam ajudar a definir os polimorfismos que podem ou não causar doenças. Ferramentas computacionais tem auxiliado na predição das modificações estruturais geradas pelos polimorfismos, e as consequentes alterações funcionais sofridas pelas proteínas. Os receptores Toll Like (TLR) são proteínas do sistema imunológico que estão envolvidas na regulação da inflamação e em alguns casos no desenvolvimento do câncer. O objetivo deste projeto foi analisar, através de ferramentas in silico, os polimorfismos de base única nos genes das TLRs, buscando por polimorfismos que possam estar relacionados com a predisposição ao câncer e com alterações da via de sinalização das TLRs. Foram encontrados 37 genes que estão envolvidos na via de sinalização e podem ser utilizados como marcadores genéticos (biomarcadores) para o diagnóstico e predição das alterações na expressão dos genes relacionados à esta via. Estes genes, se regulados, podem ser utilizados como inibidores. Em relação aos polimorfismos foram coletados no banco de dados dbSNP/NCBI 5.839 SNPs entre os 10 genes das TLRs. Destes, 1.017 variações foram classificadas como missense e analisadas para avaliar as consequências estruturais pela troca dos aminoácidos. Para isso quatro ferramentas preditoras (SIFT, Polyphen, MutationAssessor e SDM) foram utilizadas gerando informações sobre as modificações e associando-as com possíveis danos nas proteínas. Dos polimorfismos analisados 223 foram classificados como danosos baseados na troca de aminoácido e podem causar uma desregulação funcional na proteína. Entre eles está o rs5743708 (TLR2), rs3775291, (TLR3) e rs11466653 (TLR10) que já foi estudado in vitro e tiveram associação com câncer colorectal (TLR2 e 3) e carcinoma da tireóide (TLR10). A predição prévia, in silico, das alterações funcionais pode auxiliar na interpretação das variações gênicas, neste caso associadas com o câncer, e também na caracterização precisa dos fatores que levam a estas alterações, contribuindo no diagnóstico, na prevenção e em melhores respostas aos tratamentos oferecidos. |