Implementação de um banco de dados de Leptospira sp. por espectroscopia de massas MALDI-TOF

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2017
Autor(a) principal: Karcher, Daniel [UNIFESP]
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP)
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://sucupira.capes.gov.br/sucupira/public/consultas/coleta/trabalhoConclusao/viewTrabalhoConclusao.jsf?popup=true&id_trabalho=5731573
https://repositorio.unifesp.br/handle/11600/53049
Resumo: Introdução: A caracterização de Leptospira sp. pelo sequenciamento de ARNr 16S é dispendioso e demorado, e além disso, estudos recentes tem mostrado que espécies próximas, como por exemplo L. interrogans e L. kirschneri não são discriminadas. A espectrometria de massa MALDI-TOF (MALDI-TOF MS) é uma ferramenta robusta para identificação de bactérias pela detecção e análise de proteínas ou seus fragmentos permitindo distinguir linhagem de microrganismos ou subespécies. Métodos: para identificação utilizou-se a técnica de espectrometria de massas e métodos de biologia molecular. A criação de espectros de referência e agrupação das linhagens foi feita com o software Biotyper 3.0. Para discriminação dos picos das linhagens patogênicas foi utilizado software ClinProtools. Resultados: nesta tese apresentamos espectros de referência interno de Leptospira sp. usando um banco de dados de referência de Leptospira que foram validadas com uma coleção de isolados brasileiros bem identificados mantidos no Laboratório de Zoonoses Bacterianas no Departamento de Medicina Preventiva Veterinária e Saúde Animal da Universidade de São Paulo. Além disso, L. interrogans e L. kirschneri foram diferenciadas por uma análises de espectrometria de massa em profundidade usando o software ClinProTools. Conclusão: nosso banco de dados interno de espectros de referência tem a precisão necessária para diferenciar espécies patogênicas e não patologias, bem como para distinguem L. interrogans e L. kirschneri.