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Abordagem computacional para a predição do secretoma humano (2009)

  • Authors:
  • USP affiliated authors: PEREIRA, GISLAINE DA SILVA PIMENTEL - FMRP
  • USP Schools: FMRP
  • Sigla do Departamento: RGE
  • Subjects: BIOINFORMÁTICA; GENÉTICA
  • Language: Português
  • Abstract: As proteínas sintetizadas podem permanecer no citosol ou ter outros destinos diversos, ) como mitocôndrias, lisossomos, núcleo, tornar-se constituintes da membrana plasmática ou serem secretadas. Este direcionamento das proteínas, existe tanto em eucariotos quanto em procariotos e pode ser feito por meio de sequências sinalizadoras, pela própria estru- tura da proteína ou por modificações pós-traducionais. As proteínas que possuem como destino final lisossomos, membrana celular ou meio extracelular, normalmente possuem em sua região amino-terminal, um peptídeo sinal: N-região, H-região, e um segmento de quebra de hélice, C-região. Além destas características, proteínas secretadas passam por um processo de formação chamado glicosilação: nitrogênio-glicosilação, que ocorre no nitrogênio e oxigênio-glicosilação, que ocorre no hidróxi-oxigênio de serina, treonina e cisteína. Um melhor entendimento destas regiões fornecem informações para desen- volvimento de sistemas computacionais para busca de proteínas com características de secretadas da célula. Neste trabalho associamos 38432 proteínas (banco de dados Ref- Seq H. sapiens september 2008 NCBI) procurando peptídeo sinal, N-região, H-região, C-região, com os softwares SignalP 3.0 (baseado em redes neurais e modelos escondidos de Markov) e Phobius (baseados em modelos escondidos de Markov). Para encontrar a ca- racterística de glicosilação, importante em proteínas secretadas, um programa em PERL, foiimplementado para localizar os motivos de N-glicosilação Asn-Xaa-Ser, Asn-Xaa-Thr ou Asn-Xaa-Cys. Com base nestes critérios de seleção obtivemos 2944 proteínas (sem , isoformas) com características de secretadas pela via secretora que foram utilizadas para validação in silico, que consistiu de uma busca na literatura, onde encontramos 695 (25%) proteínas secretadas já descritas. Aos resultados, foi adicionado dados de experimentos de SAGE (Serial Analysis of Gene Expression) tag do tecido Osteoblasto em tempos de expressão nos tecidos: Mesenquimal TOhs, Mesenquimal T2hs, Mesenquimal T12hs e Os- teoblasto T21hs e encontramos 1128 proteínas com peptídeo sinal e sequon, e destas 49 proteínas faziam parte das 695 validadas in síiico Para validação experimental desta análise de predição in silico das 2944, foram feitos estudos experimentais SDS-PAGE e espectrômetria de massa MALDI TOF- TOF utilizando a linhagem celular HCC1954, onde obtivemos o resultado experimental de 116 proteínas e dentre elas algumas já descritas na literatura como secretadas. Encontramos das 116 proteínas desta linhagem, 11 proteínas buscando 1\as 2944, que apresentam peptídeo sinal e sequon e destas, 9 fazem parte da va- lidação in silico com os dados da literatura. As 105 proteínas, que não foram identificadas nesta abordagem, verificamos que não possuem peptídeo sinal e sequon. A estratégia de combinação computacional utilizando softwares parapredição de peptídeo sinal, tornou possível a construção de um catálogo de proteínas secretadas (H. sapiens), com o objetivo de fornecer alvos ou fontes terapêuticas em processos apoptóticos associados a anomalias, na perspectiva farmacêutica e busca a dados experimentais
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 10.09.2009

  • Exemplares físicos disponíveis nas Bibliotecas da USP
    BibliotecaCód. de barrasNúm. de chamada
    FMRP11200038074Pereira, Gislaine da Silva P.
    How to cite
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    • ABNT

      PEREIRA, Gislaine da Silva Pimentel; SILVA JUNIOR, Wilson Araújo da. Abordagem computacional para a predição do secretoma humano. 2009.Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto, 2009.
    • APA

      Pereira, G. da S. P., & Silva Junior, W. A. da. (2009). Abordagem computacional para a predição do secretoma humano. Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto.
    • NLM

      Pereira G da SP, Silva Junior WA da. Abordagem computacional para a predição do secretoma humano. 2009 ;
    • Vancouver

      Pereira G da SP, Silva Junior WA da. Abordagem computacional para a predição do secretoma humano. 2009 ;

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