Predição de RNAs não codificantes e sua aplicação na busca do componente RNA da telomerase

• Ano de defesa: 2006
• Autor(a) principal: Lima, Ariane Machado
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: covariance models; malaria; malária; modelos de covariância; noncoding RNA prediction; Plasmodium falciparum; predição de RNAs não codificantes; RNA telomerase; telomerase RNA
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/95/95131/tde-26022007-202348/

RNAs não codificantes (ncRNAs) têm ganho crescente prestígio nos últimos anos devido a recentes e contínuas descobertas revelando sua diversidade e importância. Porém, a identificação dessas moléculas ainda é um problema em aberto. Em particular, Plasmodium falciparum é um desafio para a pesquisa de ncRNAs, onde poucos foram identificados até o momento. P. falciparum é o parasita que causa uma malária humana letal. A descoberta de novos ncRNAs neste organismo pode auxiliar no desenvolvimento de novos tratamentos. Este trabalho faz um estudo sobre técnicas computacionais para a predição de ncRNAs e, utilizando como objeto de estudo P. falciparum, propõe uma metodologia de predição que seja aplicável inclusive a genomas com viés composicional. A ênfase deste estudo foi a predição de ncRNAs família-específicos, utilizando o componente RNA da telomerase como objeto de estudo. Este é um importante RNA que, devido à sua alta taxa de mutação, é de difícil identificação. Este RNA ainda não foi identificado em P. falciparum. No entanto, evidências biológicas indicam que este RNA é presente, funcional e deve ser essencial ao parasita, caracterizando-se como um alvo de drogas. Além disso, foi realizado um trabalho preliminar sobre a predição de ncRNAs em geral em P. falciparum utilizando uma abordagem comparativa.