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EVENTO



RECONSTRUÇÃO DE REDES REGULATÓRIAS INTEGRADA COM MODELOS METABÓLICOS SOB A PERSPECTIVA EVOLUTIVA DA LINHAGEM ST239 DO PATÓGENO STAPHYLOCOCCUS AUREUS

Tipo de evento:
Exame de Qualificação


Staphylococcus aureus é uma bactéria Gram-positiva altamente adaptável e versátil responsável por infecções adquiridas tanto em hospitais quanto em comunidades. A emergência de isolados resistentes a diferentes antimicrobianos (S. aureus resistentes à meticilina [MRSA]), assim como a capacidade de expressar uma grande variedade de fatores de virulência, torna-os um dos mais importantes patógenos humanos com elevados índices de mortalidade e morbidade [1]. Sendo assim, torna-se essencial a reconstrução metabólica e regulatória de clones epidêmicos de MRSA tanto para compreender os diferentes mecanismos de infecção inerentes a cada um, quanto para possibilitar a descoberta de possíveis alvos moleculares para o desenho de drogas.
Os avanços nas tecnologias de sequenciamento de nova geração levaram a um aumento significativo na disponibilidade de genomas completos em repositórios públicos e também o desenvolvimento de diversas ferramentas para a automação de processos como anotação do genoma e modelagem de redes metabólicas e regulatórias [2]. Uma reconstrução de rede em escala genômica (GENRE) representa o conjunto das transformações bioquímicas do organismo de interesse derivado da anotação funcional do genoma e da revisão manual detalhada baseada em dados obtidos da literatura. A reconstrução é convertida em uma representação matemática, que pode ser representada por uma matriz de coeficientes estequiométricos ou por um grafo, denominado GEM (Genome-Scale Model) que permite, por meio de ferramentas computacionais como o COBRA toolbox, a determinação de propriedades sistêmicas da rede [3]. No entanto, a maioria dos GEMs não considera o impacto da regulação gênica na atividade metabólica do organismo. Assim, uma abordagem mais abrangente é a integração de redes regulatórias transcricionais (TRNs) com os modelos metabólicos em escala genômica [4]. As TRNs representam um sistema complexo de interações regulatórias entre um conjunto de fatores de transcrição (FTs) e seus múltiplos genes alvos [5]. A inferência das TRNs pode ser feita através de: (i) métodos de genômica comparativa ou (ii) engenharia reversa a partir de dados de expressão gênica para a predição de novo [4].
O presente trabalho será dividido em duas metas principais. A primeira engloba uma análise integrada de TRNs com modelos metabólicos para oito genomas já sequenciados no Brasil (Unidade de Genômica Computacional Darcy Fontoura de Almeida, LNCC) pertencentes ao clone multirresistente de S. aureus BEC (Brazilian Epidemic Clone) da linhagem ST239-SCCmecIII, bem como para os demais representantes dessa linhagem depositados em banco de dados públicos (atualmente são cinco genomas completos). Nesta etapa serão utilizados os modelos da reconstrução metabólica em escala genômica e a rede regulatória transcricional do isolado de S. aureus N315 [5, 6]. A segunda meta envolve a reconstrução filogenética baseada em SNPs (Single Nucleotide Polimorfism) em várias linhagens comparadas com a ST239 dos possíveis alvos elencados na seção anterior, com ênfase nas vias associadas à virulência e resistência aos antimicrobianos da linhagem ST239.

Data Início: 28/11/2014
Hora: 10:30
Data Fim: 28/11/2014
Hora: 13:00

Local:  LNCC - Laboratório Nacional de Computação Ciêntifica - Auditorio A

Aluno:
Maiana de Oliveira Cerqueira e Costa - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC

Orientador:
Marisa Fabiana Nicolás - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC

Participante Banca Examinadora:
Artur Ziviani - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC
Luciane Prioli Ciapina - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC
Marcelo Trindade dos Santos - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC


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