Proposta

Aluno: Felipe Lamberti Amado

Orientador: Alan Mitchell Durham

Tema: Aprimoramento de uma ferramenta de predição de ncRNAs baseada em estruturas secundárias

Resumo:

        O dogma central da biologia molecular descrito em 1958 por Francis Crick descreve o processo pelo qual a informação contida no DNA é expressa nas células. De modo resumido, trata-se do processo, já bastante conhecido, onde o DNA é transcrito para RNA que, por sua vez, é traduzido para proteína. Entretando, algumas partes do DNA são somente transcritas para RNA, que não são traduzidos. Tais moléculas são chamadas de RNA não codificantes (ncRNA) e são importantes, principalmente, na regulação de genes expressos, podendo ativar ou desativar genes específicos, além de serem encontradas em estruturas celulares como os ribossomos, fundamentais na transcrição e na tradução.

        O ex-aluno de mestrado do IME-USP, Vitor Onuchi, juntamente com os professores doutores Alan Durham e Ariane Machado, desenvolveu um preditor de ncRNAs que se baseia em estrutura secundária, isto é, o arranjo espacial da molécula. A técnica consiste em encontrar aqueles RNAs que possuam subsestruturas secundárias que se assemelhem a subestruturas típicas de ncRNAs conhecidas a priori, reduzindo o problema a um problema conhecido da Computação. Trata-se do problema de encontrar um subgrafo isomorfo em um grafo maior, que foi provado ser NP-completo. No entanto, testes mostraram que, para as instâncias desse problema em específico, o algoritmo demora tipicamente tempo menor que exponencial.

        Os resultados preliminares obtidos na predição de microRNAs – moléculas curtas de ncRNA que possuem papel importante na regulação gênica – parecem promissores, atingindo altos níveis de sensibilidade e especificidade (aproximadamente 73% e 88%, respectivamente) nos testes realizados utilizando a base de dados do Rfam.

        O trabalho proposto consistirá na realização de comparativos justos entre as soluções já existentes para predição de microRNAs, no aprimoramento da ferramenta de predição  – encontrando melhores parâmetros através de curvas ROC – e, por fim, no desenvolvimento de uma extensão dela, com o intuito de automatizar o processo de encontrar substruturas típicas – para isso, testaremos uma redução ao problema de encontrar um subgrafo isomorfo máximo dentro de um conjunto de grafos.

Objetivos:

1. Estudo das soluções utilizadas para o problema da predição de microRNAs;
2. Elaboração de comparativos de acurácia entre tais soluções;
3. Otimização dos parâmetros do preditor a ser estendido;
4. Implementação da extensão do preditor que possibilite a automatização do processo de encontrar subestruturas típicas de uma família de RNAs;
5. Realização de testes.

Atividades já realizadas:

1. Apuração da bibliografia a ser utilizada;
2. Estudo do preditor desenvolvido.

Cronograma de atividades:

Estrutura esperada da monografia:

1. Parte técnica

Introdução

Fundamentos

Trabalhos relacionados

Atividades realizadas

Resultados

Conclusão

Referências

                        Apêndice - Outras atividades realizadas

1. Parte subjetiva

            Frustrações e desafios encontrados

            Disciplinas mais relevantes para a realização do trabalho

            Outros comentários

Referências:

[1] A Machado-Lima, HA del Portillo, AM Durham. (2008) Computational methods in noncoding RNA research. J Math Biol. 56(1-2):15-49

[2] Hüttenhofer, A., Schattner, P., & Polacek, N. (2005). Non-coding RNAs: hope or hype? Trends in genetics : TIG, 21(5), 289–297. Retrieved from http://europepmc.org/abstract/MED/15851066

[3] DP Bartel. (2004) MicroRNAs: genomics, biogenesis, mechanism, and function. Cell. 116(2):281-97.

[4] S Griffiths-Jones, S Moxon, M Marshall, A Khanna, SR Eddy, A Bateman. (2005)  Rfam: annotating non-coding RNAs in complete genomes. Nucleic Acids Research Database Issue 33:D121-D124