Análise computacional da regulação da expressão gênica em Trypanosoma cruzi

Orientador : Prof. Dr. Christian Macagnan ProbstCoorientador : Prof. Dr. Marco Aurélio KriegerTese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Biológicas, Programa de Pós-Graduação em Biologia Celular e Molecular. Defesa: Curitiba, 31/08/2012Inclui referênciasÀrea de concentração: Biologia celular e molecularResumo: Trypanosoma cruzi é o agente etiológico da Doença de Chagas, um sério problema de saúde pública na América Latina. Além disso, divergiu muito cedo da linhagem principal dos eucariotos e possui características moleculares muito peculiares, como transcrição policistrônica, processamento dos transcritos por trans-splicing e a regulação da expressão gênica pós-transcricional. O estudo sistemático e amplo das questões relacionadas à expressão gênica em T. cruzi, principalmente sobre uma perspectiva ômica, é essencial para que possamos entender esses aspectos, identificando novos mecanismos, e proporcionando alvos para a definição de melhores terapias. O presente trabalho visa estabelecer uma plataforma computacional para o projeto "Reguloma de T. cruzi", utilizando técnicas bioinformáticas para aprofundar o entendimento sobre a regulação da expressão gênica desse parasita. Para isso, foi implementado um banco computacional para armazenamento de dados ômicos de tripanossomatídeos, que comporte a quantidade e a complexidade dos dados que estão sendo gerados pelo Projeto Reguloma do Instituto Carlos Chagas. A esse banco foram incorporadas informações relativas a genoma, transcriptoma, ribonoma, proteoma, fosfoproteoma, interatoma, primariamente de resultados que estão sendo produzidos pelo nosso grupo. Associado a isso, as informações relativas a metabolismo (KEGG), domínios protéicos (PFAM) e anotação gênica funcional (Gene Ontology) foram também incorporados. Um aspecto central é a natureza redundante dos dados existentes sobre as regiões codificadoras de T. cruzi, as quais foram organizadas. Para exemplificar a utilização dessa plataforma, mostramos a sua aplicação em dados transcriptômicos obtidos pela técnica de RNA-Seq do ciclo de vida de T. cruzi, abrangendo as quatro formas principais do parasita, e a sua integração com dados metabólicos, de domínios proteicos e identificação de motivos presentes na região 3'UTR que influenciam os padrões de expressão analisados. Para esse último tópico, é essencial a correta definição dos limites dos mRNAs de T. cruzi, e para isso utilizamos todos os dados existentes atualmente em nosso grupo (2,6 bilhões de leituras) para predizer bioinformaticamente as regiões de adição do mini-éxon e da cauda poli-A nos mRNAs de T. cruzi. Os dados resultantes dessa análise possibilitam uma avaliação mais correta e poderosa sobre os determinantes dos padrões de expressão existentes no projeto Reguloma. Para a caracterização de motivos regulatórios candidatos, fizemos a definição de amostras controles, sendo que a definição de condições opostas como um possível controle é uma abordagem inédita na análise de elementos reguladores. Finalmente, também demonstramos a aplicação dessa plataforma na integração dinâmica de dados de RNA-Seq com o metabolismo do organismo, o que cria um nível adicional de complexidade nas análises passíveis de serem realizadas. Portanto, o presente trabalho representa a construção de um arcabouço sobre o qual as futuras análises do projeto Reguloma poderão ser feitas, visando obter os elementos e as relações entre os mesmos, construindo uma rede biológica regulatória. Com a incorporação de um grande número de dados referentes às mais diversas caracterizações ômicas, que estão sendo geradas primariamente por nosso grupo, vislumbra-se que a infraestrutura bioinformática apresentada nesse trabalho viabilizará a realização de análises sistêmicas, promovendo o avanço do conhecimento científico sobre a regulação da expressão gênica de T. cruzi