ABSTRACT
O peptídeo sinal é um motivo encontrado, geralmente, na extremidade N-terminal deproteínas e a sua presença determina a entrada na via clássica de transporte intracelular,após a translocação da proteína para o lúmen do retículo endoplasmático. Portanto, apresença ou ausência do peptídeo sinal influencia a função biológica de uma proteína ao serum fator determinante da sua localização subcelular. Como a conservação de função entreproteínas ortólogas é esperada, foi hipotetizado que a localização subcelular e,consequentemente, a presença do peptídeo sinal deveriam, também, se apresentarconservadas. Partindo desta premissa, as predições de peptídeo sinal em proteínasortólogas de cinco espécies de Plasmodium foram analisadas.Predições de peptídeo sinal (SignalP) e informações de ortologia (OrthoMCL-DB)para proteínas de cinco espécies do gênero Plasmodium (Plasmodium falciparum,Plasmodium vivax, Plasmodium knowlesi, Plasmodium berguei e Plasmodium yoelii) foramcombinadas em uma estratégia inovadora, visando a identificação de grupos de proteínasortólogas que apresentam predições de peptídeo sinal divergentes (grupos Mistos).
Asproteínas pertencentes a estes grupos foram submetidas a uma análise comparativabaseada na inspeção visual de alinhamentos múltiplos e de modelos gênicos e regiõesgenômicas flanqueadoras da extremidade N-terminal. Novos modelos gênicos foramsugeridos para aquelas proteínas que apresentavam prováveis erros de anotação desequência, especialmente na região N-terminal. Alguns dos novos modelos gênicos foramvalidados por RT-PCR. Os resultados da inspeção visual foram usados para treinar umaMáquina de Suporte de Vetores (Support Vector Machine) com o objetivo de classificargrupos Mistos em: (1) Com erros de anotação ou (2) Sem erros de anotação. O SVM foiaplicado para classificar os grupos Mistos de cinco bancos de dados, montados a partir devinte e duas espécies.Os grupos contendo proteínas com predições de peptídeo sinal divergentesapresentaram uma alta taxa de erros de anotação. Um total de 478 proteínas dePlasmodium foram reanotadas sendo que a maioria apresentou inversões das suaspredições de peptídeo sinal originais, representando um impacto significativo no conjuntofinal de proteínas destinadas à via clássica de transporte intracelular, principalmente paraPlasmodium vivax e Plasmodium yoelii. O classificador baseado nos dados da inspeçãovisual se mostrou bastante flexível e robusto, apresentando uma performance boa econsistente mesmo frente a cenários variados de agrupamento de espécies.A metodologia proposta introduz uma abordagem simples, porém promissora, para arealização de tarefas de curadoria e controle de qualidade dos dados de anotação desequências proteicas em uma escala genômica. Os resultados do classificador definem a base para seu desenvolvimento em uma ferramenta computacional e os resultados dasreanotações em Plasmodium impactarão a busca por novos alvos vacinais equimioterápicos.
Subject(s)
Male , Female , Humans , Malaria/genetics , Peptides/immunology , Plasmodium/immunologyABSTRACT
O peptídeo sinal é um motivo encontrado, geralmente, na extremidade N-terminal deproteínas e a sua presença determina a entrada na via clássica de transporte intracelular,após a translocação da proteína para o lúmen do retículo endoplasmático. Portanto, apresença ou ausência do peptídeo sinal influencia a função biológica de uma proteína ao serum fator determinante da sua localização subcelular. Como a conservação de função entreproteínas ortólogas é esperada, foi hipotetizado que a localização subcelular e,consequentemente, a presença do peptídeo sinal deveriam, também, se apresentarconservadas. Partindo desta premissa, as predições de peptídeo sinal em proteínasortólogas de cinco espécies de Plasmodium foram analisadas.Predições de peptídeo sinal (SignalP) e informações de ortologia (OrthoMCL-DB)para proteínas de cinco espécies do gênero Plasmodium (Plasmodium falciparum,Plasmodium vivax, Plasmodium knowlesi, Plasmodium berguei e Plasmodium yoelii) foramcombinadas em uma estratégia inovadora, visando a identificação de grupos de proteínasortólogas que apresentam predições de peptídeo sinal divergentes (grupos Mistos).
Asproteínas pertencentes a estes grupos foram submetidas a uma análise comparativabaseada na inspeção visual de alinhamentos múltiplos e de modelos gênicos e regiõesgenômicas flanqueadoras da extremidade N-terminal. Novos modelos gênicos foramsugeridos para aquelas proteínas que apresentavam prováveis erros de anotação desequência, especialmente na região N-terminal. Alguns dos novos modelos gênicos foramvalidados por RT-PCR. Os resultados da inspeção visual foram usados para treinar umaMáquina de Suporte de Vetores (Support Vector Machine) com o objetivo de classificargrupos Mistos em: (1) Com erros de anotação ou (2) Sem erros de anotação. O SVM foiaplicado para classificar os grupos Mistos de cinco bancos de dados, montados a partir devinte e duas espécies.Os grupos contendo proteínas com predições de peptídeo sinal divergentesapresentaram uma alta taxa de erros de anotação. Um total de 478 proteínas dePlasmodium foram reanotadas sendo que a maioria apresentou inversões das suaspredições de peptídeo sinal originais, representando um impacto significativo no conjuntofinal de proteínas destinadas à via clássica de transporte intracelular, principalmente paraPlasmodium vivax e Plasmodium yoelii. O classificador baseado nos dados da inspeçãovisual se mostrou bastante flexível e robusto, apresentando uma performance boa econsistente mesmo frente a cenários variados de agrupamento de espécies.A metodologia proposta introduz uma abordagem simples, porém promissora, para arealização de tarefas de curadoria e controle de qualidade dos dados de anotação desequências proteicas em uma escala genômica. Os resultados do classificador definem a base para seu desenvolvimento em uma ferramenta computacional e os resultados dasreanotações em Plasmodium impactarão a busca por novos alvos vacinais equimioterápicos.