Campo DC | Valor | Idioma |
dc.contributor.advisor | Figueiredo, Lúcio Flávio de Alencar | - |
dc.contributor.author | Bambil, Deborah Ribeiro | - |
dc.date.accessioned | 2024-02-27T04:36:48Z | - |
dc.date.available | 2024-02-27T04:36:48Z | - |
dc.date.issued | 2024-02-27 | - |
dc.date.submitted | 2023-07-25 | - |
dc.identifier.citation | BAMBIL, Deborah Ribeiro Bambil. Ferramenta computacional de identificação e análise de redundância de pre-mirnas em plantas. 2023. 76 f., il. Tese (Doutorado em Biotecnologia e Biodiversidade) — Universidade de Brasília, Brasília, 2023. | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://repositorio2.unb.br/jspui/handle/10482/47907 | - |
dc.description | Programa de Pós-Graduação em Economia, 2023.Tese (doutorado) — Universidade de Brasília, Programa em Rede Multi-Institucional do Pró-Centro-Oeste de Pós-Graduação em Biotecnologia e Biodiversidade, 2023. | pt_BR |
dc.description.abstract | microRNAs (miRNAs) são sequências curtas de RNAs não codificantes que atuam na expressão gênica. O objetivo deste trabalho foi realizar a mineração de pre-miRNAs e miRNAs de plantas analisando a redundância nos pre-miRNAs com a identidade entre 95 a 70% e construir uma ferramenta computacional baseada em modelos de covariância e ocultos, para identificar novos pre-miRNAs. Os pre-miRNAs selecionados tinham de 70 a 300 nt. Assim, 8045 pre-miRNAs de 2623 famílias foram minerados no miRBase, a partir de 8677 e 2942, respectivamente. Uma redução de 11 e 7% de sequências e famílias de pre-miRNAs. As angiospermas possuíam o maior número de famílias de pre-miRNAs (n=2202), seguido das gimnospermas (n=272), briófitas (n=121) e algas (n=78). A análise de redundância foi feita pela similaridade em cores classificadas com o algoritmo Deep Learning com a ferramenta Weka. A métrica medida-F, resultante do DL, apresentou o resultado da classificação por cores, que foi usada para fazer a ANOVA, onde o limite de 80% foi significativo em comparação com os outros limites. A ferramenta computacional PmiR-Select foi registrada como propriedade intelectual (nº BR512022001292). Essa ferramenta foi baseada em modelos de covariância que identificou 8470 novos pre-miRNAs no genoma do arroz, que são homólogos a 36 famílias. Dessas, 17 famílias existentes no miRBase para o arroz e 19 seriam de novas famílias, que representam um aumento de 5% de famílias de pre-miRNAs depositados para o arroz (341 famílias). Esses novos pre-miRNAs e suas famílias auxiliam o delineamento e análise de resultados de experimentos de bancada ou computacional. No genoma do ipê rosa (503 Mb), foi utilizada a PmiR-Select, que identificou 305 novos pre miRNAs homólogos a 22 famílias de pre-miRNAs, enquanto com os modelos ocultos de Markov (HMM) foram identificados 1293 pre-miRNAs de 73 famílias. Dessas 95 familias, somente uma ocorreu em comum entre os dois modelos, fortalecendo a complementaridade deles. A PmiR-Select e o HMM estão analisando o RNA-Seq do ipê rosa e outras três árvores da família Bignoniaceae quanto a plasticidade fenotípica para seca em genes expressos diferencialmente em dois ecossistemas: i) savana e ii) floresta tropical sazonalmente seca. O ipê rosa é nativo e simbólico do bioma cerrado. O uso da PmiR-Select e o do HMM abrem oportunidades para a exploração inicial de novos pre-miRNAs de espécies nativas para diferentes clados, assim como para estratos específicos dos diversos biomas. | pt_BR |
dc.language.iso | por | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.title | Ferramenta computacional de identificação e análise de redundância de pre-mirnas em plantas | pt_BR |
dc.type | Tese | pt_BR |
dc.subject.keyword | Ipê roxo | pt_BR |
dc.subject.keyword | Mineração de dados | pt_BR |
dc.subject.keyword | Modelo Oculto de Markov (HMM) | pt_BR |
dc.description.abstract1 | microRNAs (miRNAs) are small sequences of non-coding RNAs that play a role in gene
expression. The study aimed to conduct the mining of plant pre-miRNAs and miRNAs by
analyzing redundancy in pre-miRNAs with identities ranging from 95 to 70% and to develop
a computational tool based on covariance and hidden model approaches to identify novel pre miRNAs. The selected pre-miRNAs ranged from 70 to 300 nt. Thus, 8045 pre-miRNAs from
2623 families were mined in the miRBase, originating from 8677 and 2942, respectively; this
represented an 11% and 7% reduction in pre-miRNA sequences and families. Angiosperms
exhibited the highest number of pre-miRNA families (n=2202), followed by gymnosperms
(n=272), bryophytes (n=121), and algae (n=78). The redundancy analysis assessed color
similarity using the Deep Learning algorithm through the Weka tool. The resulting metric,
measured-F from the Deep Learning, provided the outcome of color-based classification
employed for ANOVA, where the 80% threshold exhibited significance compared to other
thresholds. The computational tool, PmiR-Select, was registered as an intellectual property
(registration no. BR512022001292). This tool successfully identified 8470 new pre-miRNAs
in the rice genome, which are homologous to 36 families. Among these, 17 families already
existed in the miRBase for rice, while 19 would be new families, representing a 5% increase
in deposited pre-miRNA families for rice (341 families). These novel pre-miRNAs and
families could aid in shaping and analyzing results from future bench or computational
experiments. In the genome of the pink trumpet tree, utilizing the Hidden Markov Model based pipeline, 1293 pre-miRNAs from 73 families were identified. Of these 95 families, only
one was shared between the two models, reinforcing their complementary nature. The PmiR Select and HMM methods are employed to analyze RNA-Seq data from pink ipê and three
other trees within the Bignoniaceae family. This analysis aims to understand phenotypic
plasticity in response to drought, focusing on differentially expressed genes in two distinct
ecosystems: i) savanna and ii) seasonally dry tropical forest. The pink ipê is native and
symbolic of the cerrado biome. The utilization of the PmiR-Select and HMM approach
creates opportunities for the preliminary exploration of new pre-miRNAs from native species
across various clades, as well as for specific strata within diverse biomes. | pt_BR |
dc.description.unidade | Instituto de Ciências Biológicas (IB) | pt_BR |
dc.description.ppg | Programa de Pós-Graduação em Biotecnologia e Biodiversidade (Rede PRÓ-CENTRO-OESTE) | pt_BR |
Aparece nas coleções: | Teses, dissertações e produtos pós-doutorado
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