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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.95.2016.tde-02022016-150323
Documento
Autor
Nome completo
Gabriel Francisco Zaniboni
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2016
Orientador
Banca examinadora
Reis, Eduardo Moraes Rego (Presidente)
Nakaya, Helder Takashi Imoto
Reis, Marcelo da Silva
Título em português
Implementação de abordagens computacionais para identificação de RNAs longos não codificadores envolvidos na diferenciação neural
Palavras-chave em português
Bioinformática
Diferenciação neural
Microarranjo
Ontologia gênica
RNA longo não codificador
Resumo em português
Cada vez mais, RNAs longos não codificadores (lncRNAs) surgem como importantes reguladores da biologia celular, principalmente em processos de diferenciação durante o desenvolvimento. O interesse no estudo das funções e mecanismos de atuação dessa classe de transcritos durante esses processos é crescente, e mostra-se bastante relevante no processo de diferenciação neural, pelo qual são gerados neurônios e células da glia. A linhagem celular P19, uma célula pluripotente advinda de um tipo de carcinoma embrionário murino, é bem consolidada como modelo in vitro de diferenciação neural. Após tratamento com ácido retinóico, ela é capaz de se diferenciar em neurônios e células da glia (astrócitos e oligodendrócitos). Em busca de evidências que indiquem a atuação de lncRNAs durante o processo de diferenciação neural, nosso grupo realizou experimentos utilizando microarranjos para averiguar os níveis de expressão gênica de lncRNAs e genes codificadores de proteínas (mRNAs) durante a diferenciação de células P19 em neurônios (predominância após 10 dias de diferenciação) e glia (predominância em 14 dias de diferenciação). Em um primeiro momento foi realizada a reanotação das sondas referentes a esses lncRNAs da plataforma de microarranjo, visto que as informações presentes nos arquivos de anotação da mesma eram muito escassas e desatualizadas. Registros de lncRNAs e mRNAs foram obtidos a partir de bancos de dados públicos para esse fim, e ao final dessa etapa aproximadamente 25,0% das sondas que não tinham uma anotação foram reanotadas com identificadores advindos desses bancos de dados. A partir dos dados de expressão, foram identificados todos os lncRNAs e mRNAs que apresentaram expressão diferencial entre as diferentes condições estudadas. As informações dos mRNAs diferencialmente expressos foram então utilizadas para a realização de análises de enriquecimento de categorias gênicas do Gene Ontology, nas ontologias de processo biológico e função molecular. A partir das sondas reanotadas, foram realizadas análises de coexpressão entre lncRNAs e mRNAs. A partir do cruzamento das informações obtidas, foram selecionados lncRNAs que através dos princípios de guilt by association se mostraram propensos a desempenharem um papel regulatório na diferenciação neural. Assim, as informações geradas nesse trabalho servirão como base para estudos futuros de validação funcional desses lncRNAs.
Título em inglês
Implementation of computational approaches for identification of long noncoding RNAs involved in neural differentiation
Palavras-chave em inglês
Bioinformatics
Gene ontology
Long noncoding RNA
Microarray
Neural differentiation
Resumo em inglês
Increasingly, long noncoding RNAs (lncRNAs) emerge as important regulators of cell biology, especially in differentiation processes during development. The interest in the study of functions and mechanisms of action of this class of transcripts during these processes is growing, and shows quite relevant in the neural differentiation process by which neurons and glia are generated. The P19 cell line, pluripotent cells arising from a type of murine embryonal carcinoma, is well established as an in vitro model of neural differentiation. After treatment with retinoic acid, it is capable of differentiating into neurons and glial cells (astrocytes and oligodendrocytes). In search of evidence that indicate the action of lncRNAs during the neural differentiation process, our group conducted experiments using microarrays to assess gene expression levels of lncRNAs and protein coding genes (mRNAs) during differentiation of P19 cells into neurons (mainly after 10 days of differentiation) and glial cells (mainly after 14 days of differentiation). At first was performed the reannotation of the probes relating to these microarrays lncRNAs, as the information provided in the annotation files were very scarce or outdated. LncRNAs and mRNAs records were obtained from public databases for this purpose, and at the end of this stage approximately 25.0% of the probes without annotation were reannotated with identifiers arising from these databases. From the expression data, we identified all lncRNAs and mRNAs that showed differential expression between the different studied conditions. The information of differentially expressed mRNAs were then used to perform Gene Ontology enrichment, in the ontologies biological process and molecular function. From the reannotated probes, coexpression analyses were performed for lncRNAs and mRNAs. From the crosscheck of information obtained, we selected those lncRNAs that by the principles of guilt by association proved likely to play a regulatory role in neural differentiation. Thus, the information generated in this study will serve as a basis for future studies of functional validation of these lncRNAs.
 
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Data de Publicação
2016-03-10
 
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