IDENTIFICAÇÃO DE REGIÕES CODIFICADORAS EM TRANSCRITOS EUCARIÓTICOS DE RNA CIRCULAR

Rodolpho Valentini Junior; Denilson Fagundes Barbosa; ANDRE YOSHIAKI KASHIWABARA; ALEXANDRE ROSSI PASCHOAL

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Trabalho

Título do Trabalho

IDENTIFICAÇÃO DE REGIÕES CODIFICADORAS EM TRANSCRITOS EUCARIÓTICOS DE RNA CIRCULAR

Autores

Rodolpho Valentini Junior
Denilson Fagundes Barbosa
ANDRE YOSHIAKI KASHIWABARA
ALEXANDRE ROSSI PASCHOAL

Modalidade

Resumo

Área temática

Omics

Data de Publicação

08/09/2022

País da Publicação

Brasil

Idioma da Publicação

Português

Página do Trabalho

https://www.even3.com.br/anais/epbioinfo2022/515272-identificacao-de-regioes-codificadoras-em-transcritos-eucarioticos-de-rna-circular

ISBN

978-65-5941-801-5

Palavras-Chave

circRNA, GHMM, ToPS, TransCirc, ORF, start codon, reguladores da expressão gênica, biomardador

Resumo

Avanços recentes em tecnologias e ferramentas de bioinformática descortinam um campo cada vez maior de tipos e funções em biologia molecular. Junto ao desenvolvimento tecnológico, e das ciências biológicas, dia após dia, multiplicam-se aplicações de RNA circulares, abreviadamente circRNAs, considerados reguladores da expressão gênica, incluindo sua funcionalidade como biomarcadores de doenças humanas. O objetivo deste trabalho é identificar regiões codificadoras em transcritos eucarióticos de RNA circular, valendo-se de uma metodologia baseada em modelo probabilístico GHMM (Generalized Hidden Markov Model), configurado pelo framework probabilístico ToPS, qual integra a ferramenta CodAn (Coding sequence Annotator) utilizada a princípio para RNA lineares com extremidades 5' e 3'. RNA circulares não possuem cap e cauda poliadenilada, e sim formato característico circular. O desafio é encontrar o codon de iniciação da ORF com maior evidência de tradução presente no circRNA, e a partir desse, encontrar o stop codon correspondente, na mesma fase do start codon em questão. Através de simples ajustes dos parâmetros do modelo, e de hiperparâmetros dos programas componentes, originalmente utilizados para os transcritos lineares, criou-se o modelo VERT_circ utilizando o ToPS para trabalhar com os transcritos de RNAs circulares. Para validar o modelo desenvolvido, foi realizado um experimento no qual, foram selecionadas 12.800 sequências de circRNAs com os maiores scores de evidência de tradução disponíveis no banco de dados TransCirc. O CodAn identificou corretamente a posição do start codon da ORF com maior evidência de tradução em 9.086 desses circRNAs. A precisão obtida foi de 81,32%, recall de 84,8% e F1-score de 83,03%. A perspectiva que se abre no campo da saúde humana, com a possibilidade de diagnóstico precoce de inúmeras doenças através de RNA circulares, como também a possibilidade biotecnológica da produção de proteínas específicas em suplementos alimentares, entre muitos outros usos, faz-se necessário intensificar o desenvolvimento de ferramentas cada vez mais eficazes na identificação de regiões codificadoras em transcritos eucarióticos de RNA circulares. Nesse sentido o CodAn pode vir a representar concreto avanço pelos resultados apresentados.

Título do Evento: Escola Paranaense de Bioinformática
Cidade do Evento: Curitiba
Título dos Anais do Evento: Anais da Escola Paranaense de Bioinformática (EPB)
Nome da Editora: Even3
Meio de Divulgação: Meio Digital

Como citar

JUNIOR, Rodolpho Valentini et al.. IDENTIFICAÇÃO DE REGIÕES CODIFICADORAS EM TRANSCRITOS EUCARIÓTICOS DE RNA CIRCULAR.. In: Anais da Escola Paranaense de Bioinformática (EPB). Anais...Curitiba(PR) UFPR/SEPT, 2022. Disponível em: https//www.even3.com.br/anais/epbioinfo2022/515272-IDENTIFICACAO-DE-REGIOES-CODIFICADORAS-EM-TRANSCRITOS-EUCARIOTICOS-DE-RNA-CIRCULAR. Acesso em: 04/07/2025