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Disertación de Maestría
DOI
10.11606/D.95.2015.tde-28082015-222248
Documento
Autor
Nombre completo
Fernanda Orpinelli Ramos do Rego
Dirección Electrónica
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
São Paulo, 2015
Director
Tribunal
Setubal, João Carlos (Presidente)
Margarido, Gabriel Rodrigues Alves
Vitorello, Claudia Barros Monteiro
Título en portugués
Modelagem computacional de famílias de proteínas microbianas relevantes para produção de bioenergia
Palabras clave en portugués
Anotação
Biocuradoria
Bioenergia
Gene Ontology
HMM
Resumen en portugués
Modelos ocultos de Markov (HMMs - hidden Markov models) são ferramentas essenciais para anotação automática de proteínas. Por muitos anos, bancos de dados de famílias de proteínas baseados em HMMs têm sido disponibilizados para a comunidade científica (e.g. TIGRfams). Muitos esforços também têm sido dedicados à geração automática de HMMs de famílias de proteínas (e.g. PANTHER). No entanto, HMMs manualmente curados de famílias de proteínas permanecem como o padrão-ouro para anotação de genomas. Neste contexto, este trabalho teve como principal objetivo a geração de cerca de 80 famílias de proteínas microbianas relevantes para produção de bioenergia, baseadas em HMMs. Para gerar os HMMs, seguimos um protocolo de curadoria manual, gerado neste trabalho. Partimos de uma proteína que tenha função experimentalmente comprovada, esteja associada a uma publicação e tenha sido manualmente anotada com termos da Gene Ontology, criados pelo projeto MENGO¹ (Microbial ENergy Gene Ontology). Os próximos passos consistiram na (1) definição de um critério de seleção para inclusão de membros à família; (2) busca por membros via BLAST; (3) geração do alinhamento múltiplo (MUSCLE 3.7) e do HMM (HMMER 3.0); (4) análise dos resultados e iteração do processo, com o HMM preliminar usado nas buscas adicionais; (5) definição de uma nota de corte (cutoff) para o HMM final; (6) validação individual dos modelos. As principais contribuições deste trabalho são 74 HMMs (manualmente curados) disponibilizados via web (http://mengofams.lbi.iq.usp.br/), onde é possível fazer buscas e o download dos modelos, um protocolo detalhado sobre a curadoria manual de HMMs para famílias de proteínas e uma lista com proteínas candidatas a reanotação.
Título en inglés
Computational modeling of microbial protein families relevants to bioenergy production process.
Palabras clave en inglés
Annotation
Biocuration
Bioenergy
Gene Ontology
HMM
Resumen en inglés
Hidden Markov Models (HMMs) are essential tools for automated annotation of protein sequences. For many years now protein family resources based on HMMs have been made available to the scientific community (e.g. TIGRfams). Much effort has also been devoted to the automated generation of protein family HMMs (e.g Panther). However, manually curated protein family HMMs remain the gold standard for use in genome annotation. In this context, this work had as main objectives the generation of appoximately 80 protein families based on HMMs. We follow a standard protocol, that was generated in this work, to create the HMMs. At first, we start from a protein with experimentally proven function, associated to a publication and that was manually annotated with new terms from Gene Ontology provided by MENGO¹ (Microbial ENergy Gene Ontology). The next steps consists of (1) definition of selection criteria to capture members of the family; (2) search for members via BLAST; (3) generation of multiple alignment (MUSCLE 3.7) and the HMM (HMMER 3.0); (4) result analysis and iteration of the process, using the preliminary HMM; (5) cutoff definition to the final HMM; (6) individual validation of the models using tests against NCBIs NR database. The main deliverables of this work are 74 HMMs manually curated available in the site project (mengofams.lbi.iq.usp.br) that allows browsing and download of all HMMs curated so far, a standard protocol manual curation of protein families, a list with proteins that need to be reviewed.
 
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FernandaOrpinelli.pdf (2.38 Mbytes)
Fecha de Publicación
2015-08-31
 
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