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Predição Computacional de alvos de miRNAsPredição Computacional de alvos de miRNAs
Amanda Rusiska Piovezani
Interunidades em Bioinformática/Mestrado – IME – USP
Orientadora: Profa.Dra. Ariane Machado Lima (EACH-USP)
Co-orientadora: Profa. Dra. Helena P. Brentani (FMUSP)
[email protected] Predição Computacional de alvos de miRNAs
Curso de Verão 2011
Bioinformática - USP
Introdução
Ferramentas
Análise de predição
Aplicação
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Introdução
Ferramentas
Análise de predição
Aplicação
Introdução
Ferramentas
Análise de predição
Aplicação
2
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1
[email protected] Predição Computacional de alvos de miRNAs
Sumário
Curso de Verão 2011
Bioinformática - USP
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RNA
mRNAncRNA
Non-coding RNA. RNA transcrito tem papel estrutural, funcional ou catalítico
rRNARibosomal RNA
Participa da síntese de proteínas
tRNATransfer RNAInterface entre
RNAm e aminoácidos
snRNASmall nuclear RNA
RNA que fazemparte do
spliceossomo
snoRNASmall nucleolar RNA
Encontrado no nucléolo e estaenvolvido na modificação
do RNAr
miRNAMicro RNA
Pequenos fragmentosde RNA que estão
envolvidos na regulaçãoda expressão gênica
OutrosRNAs maiores compondoa estrutura da cromatina
e relacionados ao “imprinting”
O que são miRNAs?
Introdução
Ferramentas
Análise de predição
Aplicação
[email protected] Predição Computacional de alvos de miRNAs
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[email protected] Predição Computacional de alvos de miRNAs
Biogênese dos miRNAs
Introdução
Ferramentas
Análise de predição
Aplicação
He e HannomNature Review Genetics 5, 522-531 2004.
He e HannomNature Review Genetics 5, 522-531 2004.
Biogênese miRNAs
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[email protected] Predição Computacional de alvos de miRNAs
MiRNAs em:plantas e animais
Introdução
Ferramentas
Análise de predição
Aplicação
Plantas
Animais
mRNA degradation
repress translationChaudhuri e ChatterjeeDNA AND CELL BIOLOGY V. 26, N. 5, 2007.
Chaudhuri e ChatterjeeDNA AND CELL BIOLOGY V. 26, N. 5, 2007.
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Motivação
Introdução
Ferramentas
Análise de predição
Aplicação
[email protected] Predição Computacional de alvos de miRNAs
Computacional
A predição de alvos de miRNAs contribui na busca de novos sítios
alvos talvez ainda não identificados experimentalmente e
em suporte à delineamentos experimentais.
Computacional
A predição de alvos de miRNAs contribui na busca de novos sítios
alvos talvez ainda não identificados experimentalmente e
em suporte à delineamentos experimentais.
Biológica
MiRNAs são observados interrompendo vias metabólicas de
genes importantes – ex. Schizophrenia
Biológica
MiRNAs são observados interrompendo vias metabólicas de
genes importantes – ex. Schizophrenia
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Introdução
Ferramentas
Análise de predição
Aplicação
[email protected] Predição Computacional de alvos de miRNAs
- - Predição computacional em animais- -
Abordam diferentes métodos de predição e envolvem a
disponibilidade de acesso das ferramentas.
- - Predição computacional em animais- -
Abordam diferentes métodos de predição e envolvem a
disponibilidade de acesso das ferramentas.
Pareamento miRNA:mRNA,
Conservação do miRNA,
Propriedade termodinâmica da hibridização,
Estrutura secundária da 3'UTR,
Acessibilidade da região alvo,
Contexto do sítio/3'UTR.
Ferramentas:Características
Saito e Saetrom, 2010.
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[email protected] Predição Computacional de alvos de miRNAs
Introdução
Ferramentas
Análise de predição
Aplicação
Algumas Ferramentas
PicTar(RAJEWSKY et al., 2002)(KREK et al., 2005)(LALL et al., 2006)
TargetScan/TargetScanS
miRanda
PITA
(LEWIS, et., 2003, 2005)
(ENRIGHT et al., 2003)
(ADLER et al., 2007)
ReferênciaFerramentas
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[email protected] Predição Computacional de alvos de miRNAs
Introdução
Ferramentas
Análise de predição
Aplicação
AlgumasFerramentas
PicTar(RAJEWSKY et al., 2002)(KREK et al., 2005)(LALL et al., 2006)
TargetScan/TargetScanS
miRanda
PITA
(LEWIS, et., 2003, 2005)
(ENRIGHT et al., 2003)
(ADLER et al., 2007)
ReferênciaFerramentas
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[email protected] Predição Computacional de alvos de miRNAs
Introdução
Ferramentas
Análise de predição
Aplicação
Ferramentas:Descrição dos algoritmos
PicTar = Ferramenta baseada na conservação
evolutiva de miRNAs e sítios alvos entre as espécies
estudadas, para isso utiliza:
Genes ortólogos;
Alinhamento múltiplo dos alvos (miRNA::mRNA);
Dados de entrada (Input)
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[email protected] Predição Computacional de alvos de miRNAs
Introdução
Ferramentas
Análise de predição
Aplicação
Componente chave na conservação = “seed”
Ferramentas:Descrição dos algoritmos
PicTar
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[email protected] Predição Computacional de alvos de miRNAs
Introdução
Ferramentas
Análise de predição
Aplicação
Algumas Ferramentas
PicTar(RAJEWSKY et al., 2002)(KREK et al., 2005)(LALL et al., 2006)
TargetScan/TargetScanS
miRanda
PITA
(LEWIS, et., 2003, 2005)
(ENRIGHT et al., 2003)
(ADLER et al., 2007)
ReferênciaFerramentas
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[email protected] Predição Computacional de alvos de miRNAs
Introdução
Ferramentas
Análise de predição
Aplicação
TargetScan/TargetScanS
Ferramentas:Descrição dos algoritmos
Combina uma modelagem baseada em termodinâmica de
interações RNA:RNA duplex, análise de sequência
comparativa e contexto do sítio/3'UTR para predizer alvos
de miRNAs conservados entre múltiplos genomas.
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[email protected] Predição Computacional de alvos de miRNAs
Introdução
Ferramentas
Análise de predição
Aplicação
Ferramentas:Descrição dos algoritmos
TargetScan/TargetScanS
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[email protected] Predição Computacional de alvos de miRNAs
Introdução
Ferramentas
Análise de predição
Aplicação
Algumas Ferramentas
PicTar(RAJEWSKY et al., 2002)(KREK et al., 2005)(LALL et al., 2006)
TargetScan/TargetScanS
miRanda
PITA
(LEWIS, et., 2003, 2005)
(ENRIGHT et al., 2003)
(ADLER et al., 2007)
ReferênciaFerramentas
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[email protected] Predição Computacional de alvos de miRNAs
Introdução
Ferramentas
Análise de predição
Aplicação
Ferramentas:Descrição dos algoritmos
miRanda
Baseia-se em três propriedades:
Complementaridade de sequências usando um algoritmo de
alinhamento local;
Energia livre do duplex de RNA:RNA;
Conservação de sítios alvos nos genomas relatados.
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[email protected] Predição Computacional de alvos de miRNAs
Introdução
Ferramentas
Análise de predição
Aplicação
Ferramentas:Descrição dos algoritmos
FASTA (miRNAs)>hsa-miR-25 MIMAT0000081 Homo sapiens miR-25CAUUGCACUUGUCUCGGUCUGA…
FASTA (mRNAs)>gi|1234567890|ref|NM_011234.5|_Homo_sapiens_1_(ABCD1),_transcript_variant_1,_mRNAGGACCCCGCCCCTGCCGGTGGCTGCGGTAGCTGCTGCGCGCTGATTTGCTGGAGCTTTTGCAAATTTTTTCACTATATAAATAAAATGAAGTATTTTGCCTTAAAAAAAAAAAAAA…
miRanda
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PicTar(RAJEWSKY et al., 2002)(KREK et al., 2005)(LALL et al., 2006)
TargetScan/TargetScanS
miRanda
[email protected] Predição Computacional de alvos de miRNAs
Introdução
Ferramentas
Análise de predição
Aplicação
Algumas Ferramentas
(LEWIS, et., 2003, 2005)
(ENRIGHT et al., 2003)
(ADLER et al., 2007)
ReferênciaFerramentas
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[email protected] Predição Computacional de alvos de miRNAs
Introdução
Ferramentas
Análise de predição
Aplicação
Ferramentas:Descrição dos algoritmos
PITA (Probability of Interaction by Target Accessibility)
Explora a acessibilidade do sítio alvo por meio do efeito das
estruturas secundárias sobre a interação miRNA::mRNAs
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[email protected] Predição Computacional de alvos de miRNAs
Introdução
Ferramentas
Análise de predição
Aplicação
Ferramentas:Descrição dos algoritmos
PITA
Utiliza uma configuração padrão que identifica iniciais seeds para
cada miRNA na 3'UTR (sobre um comprimento mínimo de 7 nt)
Aplica o seu modelo para cada possível sítio e então combina
sítios para um mesmo miRNA, a fim de obter um escore de
interação total para miRNA e UTR.
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[email protected] Predição Computacional de alvos de miRNAs
Introdução
Ferramentas
Análise de predição
Aplicação
Ferramentas:Comparação
PicTar(RAJEWSKY et al., 2002)(KREK et al., 2005)(LALL et al., 2006)
TargetScan/TargetScanS
miRanda
PITA
(LEWIS, et., 2003, 2005)
(ENRIGHT et al., 2003)
(ADLER et al., 2007)
ReferênciaFerramentas
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Sumário
[email protected] Predição Computacional de alvos de miRNAs
Introdução
Ferramentas
Análise de predição
Aplicação
Predição:Desafios entre as ferramentas
** Pareamento imperfeito e aleatório da porção
não conservada do miRNA**
** Conservação de miRNA**
** Conservação do sítio alvo**
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[email protected] Predição Computacional de alvos de miRNAs
Introdução
Ferramentas
Análise de predição
Aplicação
Estudo de caso:Schizophrenia (SZ)
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[email protected] Predição Computacional de alvos de miRNAs
Introdução
Ferramentas
Análise de predição
Aplicação
Estudo de caso:Schizophrenia (SZ)
SZ
MiRNAs significativamente desregulados em córtex pré-frontal de indivíduos com SZ
Preditor: miRanda Hsa-miR-7
Hsa-miR-212
Hsa-miR-132
Hsa-miR-132*
Hsa-miR-544
Hsa-miR-544*
Hsa-miR-34
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Introdução
Ferramentas
Análise de predição
Aplicação
Estudo de caso:Schizophrenia (SZ)
Diferenciação neuronal
Localização do complexo sinaptossomal
Plasticidade dasinapse
Funções interrompidas em SZ
1/3 miRNAs
[email protected] Predição Computacional de alvos de miRNAs
Sempere et al., 2004; Fiore et al., 2008;Outros...
Sempere et al., 2004; Fiore et al., 2008;Outros...
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Introdução
Ferramentas
Análise de predição
Aplicação
Estudo de caso:Schizophrenia (SZ)
[email protected] Predição Computacional de alvos de miRNAs
Meu objetivo = Perfil de expressão também
em outras regiões do cérebro.
Preditor atual: **miRanda**
Situação: Observação de sítios alvos de miRNAs
para genes diferencialmente expressos.
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Introdução
Ferramentas
Análise de predição
Aplicação
Obrigada!!
[email protected] Predição Computacional de alvos de miRNAs
Amanda Rusiska Piovezani
Curso de Verão 2011
Bioinformática - USP
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Apoio
Realização
Dr. Alan Mitchell Durham
Dra. Helaine Carrer
Alexandre Rossi Paschoal
Amanda Rusiska Piovezani
Andre Yoshiaki Kashiwabara
Fábio Marchi
Fabrício Martins Lopes
Júlio Nunes
Marli Aparecida Guarino
Melline Fontes
Patrícia Cristina Martorelli
Organização
Curso de Verão 2011 - Bioinformática – USP