Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2021 |
| Autor(a) principal: |
Medeiros, Inácio Gomes |
| Orientador(a): |
Souza, Jorge Estefano Santana de |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Tese
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal do Rio Grande do Norte
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| Programa de Pós-Graduação: |
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM BIOINFORMÁTICA
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/44933
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Resumo: |
A análise de variantes em um contexto clínico e o suporte ao desenvolvimento de terapias contra doenças virais são duas áreas em que diversas pesquisas têm utilizado processos de integração e análise de dados ômicos. Aferir se uma dada variante possui ou não impacto patogênico é um desafio presente na análise de variantes, inclusive quando diferentes ferramentas de predição de patogenicidade apontam resultados divergentes. Em relação ao desenvolvimento de terapias baseadas em RNA de interferência, observa-se que existe uma necessidade contínua de desenho e avaliação de eficiência de novos RNAs pequenos de interferência (siRNAs, do inglês short-interfing RNAs) a cada novo vírus que surge, como o SARS-CoV-2, responsável pela pandemia de COVID-19. Nessa direção, argumenta-se nesta tese, a partir da discussão de dois trabalhos, que processos de integração de dados e seleção de características podem trazer contribuições na resolução de questões ligadas à identificação de patogenicidade de variantes e, em um segundo momento, à disponibilização de informação e características de sequências que podem vir a servir para a formulação de terapias para a COVID-19. Em linhas gerais, o estudo objetivou (a) desenvolver métodos de integração de dados e seleção de características de variantes para aferição de patogenicidade e (b) desenvolver métodos de integração de dados visando a construção de um banco de dados de siRNAs para SARS-CoV-2. Para atingir o primeiro objetivo, foi proposto um modelo de classificação baseado em árvores de decisão para estimar a patogenicidade de variantes, construído por meio de um processo de integração de dados públicos de variantes já catalogadas com predições de patogenicidade trazidas por ferramentas baseadas em aprendizado de máquina. O modelo obtido foi capaz de apresentar uma acurácia superior ao estado da arte relativo à predição de patogenicidade de variantes, constituindo-se em uma importante ferramenta de apoio a profissionais de saúde, como nos diagnósticos de doenças genéticas. No segundo objetivo, combinou-se dados de propriedades estruturais, termodinâmicas, toxicidade, similaridade e de eficiência com o intuito de montar um catálogo global de siRNAs para o SARS-CoV-2. A integração de propriedades diversas relativas a siRNAs em uma única base de dados consolida-se como um referencial de informação que permite a realização de filtragens in silico simples e direcionadas, poupando a execução de muitos testes de bancadas em cima de moléculas candidatas para terapias contra a COVID-19. Esses estudos possuem pontos em comum com outros de integração de dados da literatura, entre eles, aspectos envolvendo diversidade dos dados, reprodutibilidade e descoberta de conhecimento. Por fim, verificou-se que estes trabalhos possuem potencial de aplicação clínica, seja para incrementar a compreensão de variantes relacionadas a comorbidades genéticas diversas, no caso do primeiro trabalho, como no apoio ao desenvolvimento de terapias contra a COVID-19, no caso do segundo trabalho. |
