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Dissertação de Mestrado
DOI
https://doi.org/10.11606/D.17.2019.tde-01062020-074038
Documento
Autor
Nome completo
Adriano Gomes Silva
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
Ribeirão Preto, 2019
Orientador
Banca examinadora
Rocha, Rafael Silva (Presidente)
Bilsland, Elizabeth
Tinós, Renato
Título em português
Desenho de novos promotores sintéticos de leveduras baseados em abordagens in silico
Palavras-chave em português
Algoritmos genéticos
Bioinformática
Biologia sintética
Elementos cis-regulatórios
Leveduras
Promotores sintéticos
Regulação transcricional
Resumo em português
Microrganismos do grupo das leveduras são de altíssima relevância para diversas aplicações biotecnológicas. Nos últimos anos, diversos estudos têm focado os seus esforços na engenharia de circuitos sintéticos em leveduras visando tanto expandir as capacidades metabólicas e biossintéticas desses organismos quanto aumentar a tolerância destes a condições ambientais agressivas como aquelas relacionadas a diferentes processos industriais. Nesses trabalhos, têm sido observado que uma grande limitação para construção destes circuitos é o reduzido número de elementos regulatórios modulares e customizáveis que respondam às diferentes condições de interesse. Neste sentido, nosso grupo de pesquisa vem desenvolvendo nos últimos anos uma série de abordagens computacionais e experimentais para a busca e desenvolvimento de promotores sintéticos em bactérias, organismos modelo para estudos em biologia molecular e computacional. Nesta dissertação, exploramos a expansão dessas abordagens visando o desenho in silico e caracterização in vivo de novos promotores sintéticos para a levedura Saccharomyces cerevisiae. Dessa forma, o principal foco deste trabalho foi a construção de novas aplicações utilizando algoritmos genéticos que permitissem a combinação de diferentes elementos cisregulatórios para fatores de transcrição de S. cerevisiae, objetivando a obtenção de novos elementos sintéticos de relevância biotecnológica, bem como de uma nova metodologia para a sua obtenção. Junto a isso também desenvolvemos uma ferramenta de visualização de informações relacionadas aos fatores de transcrição e expressões regulares em um conjunto de genes. A validação do modelo computacional não foi obtida nos testes in vivo, mas as informações obtidas das metodologias aplicadas podem auxiliar em futuros testes de validação.
Título em inglês
Design of novel synthetic yeast promoters based on in silico approaches
Palavras-chave em inglês
Bioinformatics
Cis-regulatory elements
Genetic algorithms
Synthetic biology
Synthetic promoters
Transcriptional regulation
Yeast
Resumo em inglês
Microorganisms of the yeast group are very important for several biotechnological applications. In recent years, several studies have focused on the engineering of synthetic circuits in yeasts aiming to both expand the metabolic and biosynthetic capacities of these organisms and increase their tolerance to aggressive environmental conditions such as those related to different industrial processes. In these works, it has been observed that a major limitation for the construction of synthetic circuits in yeast is the reduced number of modular and customizable regulatory elements that respond to the conditions of interest. Our group has been developing in recent years a series of computational and experimental approaches to the development of synthetic promoters in bacteria. In this dissertation, we will cover the expansion of these approaches aiming at the in silico design and in vivo characterization of new synthetic promoters for Saccharomyces cerevisiae yeast. Thus, the main focus of this work was the construction of new genetic algorithms that allow the combination of cis-regulatory elements for S. cerevisiae transcription factors. It is expected that new synthetic materials of biotechnological relevance will be obtained, as well as a new methodology for obtaining them. We have also developed a tool for visualizing information related to transcription factors and regular expressions in a set of genes. Model validation was not obtained, but the information obtained from the applied methodologies may help in future validation tests.
 
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Data de Publicação
2020-07-13
 
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