ABSTRACT
Esta tese trata de abordagens computacionais para a análise comparativa de genomas em larga escala e da análise da variabilidade em funções enzimática de procariotos. Este trabalho apresenta um banco de dados denominado ProteinWorldDB, que representa um esforço importante para criar um conjunto de dados consistente e confiável de comparações entre o conteúdo protéico codificado por centenas de genomas completamente seqüeciados, usando uma abordagem rigorosa baseada em programação dinâmica. Além disto, este trabalho descreve uma metodologia aprimorada para detecção e anotação de pseudogenes em procariotos (e outros organismos com organização genômica similar), e uma análise da ocorrência, distribuição e padrões de extinção de enzimas análogas preditas em procariotos. A base de dados ProteinWorldDB oferece à comunidade científica a oportunidade de minerar dados comparativos calculados de forma precisa e usar a informação disponível e.g. índices de similaridade (e suas estimativas estatísticas) entre pares ou grupos de proteínas, proteínas ortólogas e parálogas inferidas, genes taxonomicamente restritos (únicos), entre outras como ponto de partida para análises subseqüentes. Nossa metodologia para a detecção e anotação de pseudogenes em procariotos, baseada em comparações entre seqüências codificantes e regiões intergênicas de genomas-alvos, apresenta duas inovações importantes: a reconstrução da seqüência remanescente a partir de todos os fragmentos encontrados, não somente a partir do mais similar e a determinação de limiares de similaridade adequados ao conjunto de dados analisados, com base em validações estatísticas. A aplicação deste método na busca de pseudogenes na via glicolítica/gliconeogênese de centenas de procariotos resultou em um número expressivo de novos pseudogenes identificados, mostrando a necessidade de se incluir mecanismos de busca sistemática de pseudogenes nos fluxos de anotação genômica de procariotos...
Subject(s)
Humans , Enzyme Activation , Enzymes , Genome , PseudogenesABSTRACT
Esta dissertação trata do desenvolvimento de abordagens computacionais e ferramentas para a análise comparativa de genomas microbianos em larga escala. Três sistemas independentes, porém complementares, desenvolvidos para a análise comparativa de genomas microbianos em geral e micobacterianos em particular são apresentados: LocalCOG, sistema composto por um banco de dados relacional que permite o uso local das informações disponíveis no banco de dados COG (Cluster of Orthologous Groups); BioParser, programa que oferece interfaces gráficas para a manipulação e análise de resultados obtidos com o uso de programas de busca por similaridade de seqüência; GenoMycDB, banco de dados relacional construído para a análise comparativa de genomas micobacterianos ao nível de suas proteínas preditas...
This dissertations deals with the development of computational approaches and tools for large-scale comparative analysis of microbial genomes. We present three complementary, yet independent systems designed for comparative analyses of microbial genomes in general and mycobacterial genomes particulary: LocalCOG, a relational database system built for local use of data from COG (Clusters of Orthologous Groups); BioParser, a program that offers graphical interfaces for parsing and analysing reports of sequence similarity searches; GenoMycDB, a relational database built for comparative analyses of mycrobacterial genomes based on their predicted protein content...