Infraestrutura computacional para avaliação da similaridade funcional composta entre microRNAs baseada em ontologias

• Ano de defesa: 2014
• Autor(a) principal: Sasazaki, Mariana Yuri
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: functional similarity; gene ontology; MeSH; microRNAs; OMIT; similaridade funcional
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/95/95131/tde-02112014-133658/

MicroRNAs (miRNAs) são pequenos RNAs não codificadores de proteínas que atuam principalmente como silenciadores pós-transcricionais, inibindo a tradução de RNAs mensageiros. Evidências crescentes revelam que tais moléculas desempenham papéis críticos em muitos processos biológicos importantes. Uma vez que não existem anotações de termos de miRNAs na Gene Ontology (GO), tampouco um banco de dados de referência com anotações funcionais dos mesmos, o cálculo da medida de similaridade entre miRNAs de forma direta não possui um padrão estabelecido. Por outro lado, a existência de bancos de dados de genes-alvo de miRNAs, como o TarBase, e bases de dados contendo informações sobre associações de miRNAs e doenças humanas, como o HMDD, nos permite inferir a similaridade funcional dos miRNAs indiretamente, por meio da análise de seus genes-alvo na GO ou entre suas doenças relacionadas na ontologia MeSH. Além disso, de acordo com a estrutura da ontologia de miRNAs OMIT, um miRNA também pode ser anotado com outras informações, tais como a sua natureza de atuação como oncogênico ou supressor de tumor, o organismo em que se encontra, o tipo de experimento em que foi encontrado, suas associações com doenças, genes-alvo, proteínas e eventos patológicos. Dessa forma, a similaridade entre miRNAs pode ser inferida com base na combinação de um conjunto de informações contidas nas respectivas anotações, de forma que possamos obter um aproveitamento de várias informações existentes, definindo assim um cálculo de similaridade funcional composta. Assim, neste trabalho, propomos a criação e aplicação de um método chamado CFSim, aplicado sobre a OMIT e que utiliza a ontologia de doenças, MeSH, e a ontologia de genes, GO, para calcular a similaridade entre dois miRNAs, juntamente com informações contidas em suas anotações. A validação de nosso método foi realizada por meio da comparação com a similaridade funcional inferida considerando diferentes famílias de miRNAs e os resultados obtidos mostraram que nosso método é eficiente, no sentido de que a similaridade entre miRNAs pertencentes à mesma família é maior que a similaridade entre miRNAs de famílias distintas. Ainda, em comparação com os métodos de similaridade funcional já existentes na literatura, o CFSim obteve melhores resultados. Adicionalmente, para tornarmos viável a utilização do método proposto, foi projetado e implementado um ambiente contendo a infraestrutura necessária para que pesquisadores possam incluir dados obtidos de novas descobertas e consultar as informações sobre um determinado miRNA, assim como calcular a similaridade entre dois miRNAs, baseada no método proposto.