Usando uma abordagem filogenômica para o estudo dos protozoários / Using a phylogenomic approach for the study of protozoa

A reconstrução da história evolutiva, assim como o estabelecimento de hipóteses que demonstrem as relações filogenéticas dos protozoários bem como dos genes codificados pelos elementos Genéticos Móveis (EGM) requerem o uso de várias abordagens e ferramentas, as quais não se encontram disponíveis de maneira integrada nem de maneira amigável. Diferentes abordagens filogenéticas, filogenômicas e evolutivas são necessárias para a inferência da filogenia de espécies e o estudo de genes pouco conservados como a transcriptase reversa, o gene mais representativo da classe I dos EGM, os retrotransposons. Os principais algoritimos filogenéticos e os programas que os executam têm sido unificados num único sistema: ARPA, escrito na linguagem de programação PYTHON. O sistema ARPA e a interface web estão hospedados na FIOCRUZ e estão disponíveis no endereço http://arpa.biowebdb.org. Eles estão sendo integrados ao sistema de banco de dados ProtozoaDB (http://protozoad.biowebdb.org) e ao sistema de anotações semi-automática Stingray (http://stingray.biowebdb.org/). Uma abordagem baseada nos fundamentos da filogenômica e evolução foi utilizada para desenvolver cinco objetivos: (i) analisar e inferir a filogenia dos genes relacionados à resistência de drogas em protozoários, (ii) reconstruir a árvore de espécies de protozoários, (iii) realizar estudos de filogenômica dos EGM em protozoários, (iv) inferir a filogenia da telomerase e dos elementos de retrotransposição em Tri-tryps e (v) adaptar e ampliar o esquema Phylo ao banco de dados GUS para o armazenamento da informação filogenética. Os principais resultados obtidos para cada objetivo são: (i) As inferências filogenéticas dos genes AQP, hsp70, GP63, TRYR e MRPA relacionados à resistência a drogas em protozoários demonstrou a viabilidade das execuções do sistema ARPA; (ii) a árvore de espécies de protozoários usando a abordagem da super matriz provou ser confiável, e o teste PTP e a estatística G1 demonstraram que os dados moleculares deste estudo possuem sinal filogenético; (iii) o RAAXML foi o programa mais consistente ao lidar com os diferentes níveis de polimorfismos destes genes, a detecção in silico da seleção positiva destes genes foi detectada nas análises pareadas dos modelos M1-M2 e M7-M8, porém o par M0-M3 indicou uma alta variabilidade da razão w entre os sítios; (iv) foi observada a monofilia para a telomerase a que está mais relacionada à trancriptase reversa dos retrotransposons não-LTR; (iv) um novo esquema Phylo foi concebido e incorporado no GUS 3.5 estendendo-o a fim de armazenar os dados obtidos de inferências filogenéticas. As principais conclusões são: (i) O sistema ARPA é uma alternativa viável, eficiente, fácil e de tempo reduzido para as análises filogenômicas. O RAXML foi considerado o programa mais consistente e foi observado que as árvores construídas usando as sequência inteiras e/ou as trimadas com o TRIMAL apresentaram os melhores resultados. A abordagem da supermatriz apresentou melhores resultados do que a superárvore; (ii) as relações entre os grupos de protozoários estão de acordo com estudos anteriores da literatura, os quais determinaram também uma monofilia para os protozoários. A inclusão de mais dados/genes é necessária para obter uma árvore robusta; (iii) foram reconstruídas as árvores dos genes dos EGM e inferida a filogenia para cada um deles. O modelo M3 indicou uma alta variabilidade da razão w entre os sítios e o M7 e o M8 indicaram a presença de seleção positiva para todos os genes dos EGM; (iv) a telomerase formou um grupo monofilético mais relacionado à trancriptase reversa dos não-LTR; (v) o esquema Phylo armazena os dados obtidos de experiências filogenéticas, mantendo as relações de herança filogenética entre cada um dos táxons, o que permite realizar consultas usando as informações dos ramos, dos nós e táxons da árvore.

Detecção e caracterização de elementos genéticos móveis em tripanosomatídeos usando perfis HMM (Hidden Markov Models) / Detection and characterization of mobile genetic elements in trypanosomatids using profiles HMM (Hidden Markov Models)

Elementos Genéticos Móveis(EGM)são segmentos de DNA que codificam enzimas e outras proteínas que mediam a movimentação do DNA dentro de genomas(mobilidade intracelular)ou entre células bacterianas(mobilidade intercelular).EGM estão presentes na maioria dos genomas, e poderiam ser participantes ancestrais na formação do genoma.A detecção de EGM foi feita usando os perfis Hidden Markov Models(HMM):HMMER e SAM,que foram adaptados para detectar padrões conservados em múltiplas seqüências biológicas,e têm muitas aplicações na procura ou detecção,em bases de dados,de genes de proteínas homólogas.O objetivo deste trabalho foi padronizar o uso dos perfis HMM para a detecção de EGM e desenvolver um sistema baseado na Web para o estudo de genômica comparativa de EGM.HMMER e SAM têm gerado bons resultados e apresentam melhor desempenho que os métodos tradicionais,como o BLAST e FASTA,para a identificação de homologia de seqüências protéicas.Foi testado e padronizado o uso de...Logo depois todas as proteínas agrupadas foram divididas em sub-grupos usando o programa CLUSTALW.Foram obtidos 1734 sub-grupos de um total de 5423 proteínas.Cada sub-grupo foi alinhado usando os programas ALIGN-M,CLUSTALW,LOBSTER,MUSCLE, PROBCONS e T-COFFEE.Perfis HMM foram construídos para cada alinhamento usando HMMER e SAM,para comparar e identificar o melhor HMM,em termos de sensibilidade e especificidade.As curvas ROC foram usadas para este propósito.PROBCONS com HMMER e SAM mostrou melhores resultados que outros programas para a identificação de homólogos distantes.HMMER foi usado para explorar e detectar enzimas de EGM.Em Wolbachia sp.foram detectados 35 genes prováveis e hipotéticos,97 genes reconhecidos como EGM mas anotados como outros genes,e 55 genes de EGM anotados corretamente.Em tripanosomatídeos foram encontrados 107 enzimas de EGM:68 transcriptases reversas,34 ribonucleases H,3 transposases e 2 proteínas gag.A distribuição destas enzimas nos tripanosomatídeos foi:33 em T.vivax,52...