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Detecção e análise bioinformática de genes sob evidência de seleção positiva em genomas de parasitos.

Bibliographic Details
Main Author: HONGO, J. A.
Publication Date: 2012
Other Authors: ZERLOTINI NETO, A., LOBO, F. P.
Language: por
Source: Repositório Institucional da EMBRAPA (Repository Open Access to Scientific Information from EMBRAPA - Alice)
Download full: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/933206
Summary: A relação ecológica de parasitismo é uma constante corrida armamentista entre os organismos parasitas e seus hospedeiros. A infecção por parasitas diminui a aptidão evolutiva dos hospedeiros e, conseqüentemente, mecanismos anti-parasitismo são positivamente selecionados continuamente dentre o conjunto de genes que compõem o genoma do organismo hospedeiro. Entretanto, a seleção positiva de mecanismos anti-parasitismo por parte dos hospedeiros impõe novas pressões seletivas aos organismos parasitas. Dessa maneira, genes de parasitas que permitam o escape dos mecanismos anti-parasitismo do hospedeiro aumentam a aptidão evolutiva do organismo parasita, sendo também selecionados positivamente. Esse fenômeno acaba por causar uma espiral de eventos coevolutivos ao longo do tempo em ambos os genomas no que se refere aos genes envolvidos na relação molecular parasito-hospedeiro. Genes evoluindo sob esse tipo de pressão seletiva no sistema parasita-hospedeiro muitas vezes apresentam uma freqüência de mutações não-sinônimas e sinônimas mais elevada do que a da vasta maioria dos outros genes destes genomas, fenômeno este denominado seleção positiva. Assim, dentre todos os genes observados no genoma de hospedeiros e parasitas, genes sob evidência de seleção positiva são ótimos candidatos a genes envolvidos no relação ecológica de parasitismo. Entretanto, o software existente para o cálculo de seleção positiva é computacionalmente custoso, tornando proibitivo a busca por seleção positiva em escala genômica. Nesse cenário, o presente trabalho descreve um software que faz uso de paralelização para permitir a busca por seleção positiva em escala genômica em tempo exequível.
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