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Implementação de abordagens computacionais para identificação de RNAs longos não codificadores envolvidos na diferenciação neural (2015)

  • Authors:
  • Autor USP: ZANIBONI, GABRIEL FRANCISCO - BIOINFORMÁTICA
  • Unidade: BIOINFORMÁTICA
  • Assunto: BIOINFORMÁTICA
  • Language: Português
  • Abstract: Cada vez mais, RNAs longos não codificadores (lncRNAs) surgem como importantes reguladores da biologia celular, principalmente em processos de diferenciação durante o desenvolvimento. O interesse no estudo das funções e mecanismos de atuação dessa classe de transcritos durante esses processos é crescente, e mostra-se bastante relevante no processo de diferenciação neural, pelo qual são gerados neurônios e células da glia. A linhagem celular P19, uma célula pluripotente advinda de um tipo de carcinoma embrionário murino, é bem consolidada como modelo in vitro de diferenciação neural. Após tratamento com ácido retinóico, ela é capaz de se diferenciar em neurônios e células da glia (astrócitos e oligodendrócitos). Em busca de evidências que indiquem a atuação de lncRNAs durante o processo de diferenciação neural, nosso grupo realizou experimentos utilizando microarranjos para averiguar os níveis de expressão gênica de lncRNAs e genes codificadores de proteínas (mRNAs) durante a diferenciação de células P19 em neurônios (predominância após 10 dias de diferenciação) e glia (predominância em 14 dias de diferenciação). Em um primeiro momento foi realizada a reanotação das sondas referentes a esses lncRNAs da plataforma de microarranjo, visto que as informações presentes nos arquivos de anotação da mesma eram muito escassas e desatualizadas. Registros de lncRNAs e mRNAs foram obtidos a partir de bancos de dados públicos para esse fim, e ao final dessa etapa aproximadamente 25,0% das sondas que não tinham uma anotação foram reanotadas com identificadores advindos desses bancos de dados. A partir dos dados de expressão, foram identificados todos os lncRNAs e mRNAs que apresentaram expressão diferencial entre as diferentes condições estudadas.As informações dos mRNAs diferencialmente expressos foram então utilizadas para a realização de análises de enriquecimento de categorias gênicas do Gene Ontology, nas ontologias de processo biológico e função molecular. A partir das sondas reanotadas, foram realizadas análises de coexpressão entre lncRNAs e mRNAs. A partir do cruzamento das informações obtidas, foram selecionados lncRNAs que através dos princípios de guilt by association se mostraram propensos a desempenharem um papel regulatório na diferenciação neural. Assim, as informações geradas nesse trabalho servirão como base para estudos futuros de validação funcional desses lncRNAs.
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 03.12.2015
  • Acesso à fonte
    How to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      ZANIBONI, Gabriel Francisco; REIS, Eduardo Moraes; DURHAM, Alan Mitchell. Implementação de abordagens computacionais para identificação de RNAs longos não codificadores envolvidos na diferenciação neural. 2015.Universidade de São Paulo, São Paulo, 2015. Disponível em: < http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/95/95131/tde-02022016-150323 >.
    • APA

      Zaniboni, G. F., Reis, E. M., & Durham, A. M. (2015). Implementação de abordagens computacionais para identificação de RNAs longos não codificadores envolvidos na diferenciação neural. Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/95/95131/tde-02022016-150323
    • NLM

      Zaniboni GF, Reis EM, Durham AM. Implementação de abordagens computacionais para identificação de RNAs longos não codificadores envolvidos na diferenciação neural [Internet]. 2015 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/95/95131/tde-02022016-150323
    • Vancouver

      Zaniboni GF, Reis EM, Durham AM. Implementação de abordagens computacionais para identificação de RNAs longos não codificadores envolvidos na diferenciação neural [Internet]. 2015 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/95/95131/tde-02022016-150323

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