Uso de técnicas computacionais no estudo da transcrição e regulação gênica em Homo sapiens e Mus musculus - Galante, Pedro Alexandre Favoretto (2008)
O gene, uma seqüência de nucleotídeos necessária para a síntese de moléculas funcionais, é transcrito e regulado por um conjunto de processos e fatores extremamente complexos. Entender o momento e o tecido em que os genes são expressos, as isoformas funcionais, as regiões controladoras e os fatores envolvidos na regulação da expressão de cada gene é um dos grandes desafios da biologia molecular moderna. Hoje, com a enorme quantidade de informações de seqüências genômicas e de transcriptomas, aliado ao desenvolvimento de métodos computacionais para agrupar e analisar estes dados em larga escala, o estudo dos fenômenos relacionados à transcrição e regulação gênica está passando por uma revolução. Por exemplo, é possível medir, concomitantemente, a expressão gênica de milhares de genes em diferentes tecidos, assim como identificar diversos fenômenos que atuam nestes genes. Neste trabalho nós desenvolvemos e aplicamos métodos computacionais no estudo de quatro temas envolvendo aspectos chave da transcrição e regulação gênica. No primeiro trabalho, nós abordamos a expressão gênica tecido-específica através do estudo dos genes expressos no cérebro e em dez regiões cerebrais de camundongo. No segundo trabalho, nós identificamos seqüências potencialmente envolvidas no controle da transcrição gênica através do estudo de motivos sobre representados na região promotora dos genes de receptores olfativos. No terceiro trabalho, analisamos o transcriptoma humano quanto a presença de eventos de retenção de intron, um tipo de splicing alternativo. No quarto trabalho, nós abordamos a complexidade do transcriptoma e a regulação da expressão gênica através do estudo de pares de genes senso-antisenso em humanos e camundongos. Em todos os trabalhos, obtivemos resultados que nos permitiram tirar conclusões específicas sobre cada fenômeno estudado e nos mostraram a importância de estudá-los através de uma abordagem em larga escala. Adicionalmente, verificamos que os nossos métodos computacionais foram eficientes e adequados para o estudo da transcrição e regulação gênica em Homo sapiens e Mus musculus.