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Predição Computacional de alvos de miRNAsPredição Computacional de alvos de miRNAs

Amanda Rusiska Piovezani

Interunidades em Bioinformática/Mestrado – IME – USP

Orientadora: Profa.Dra. Ariane Machado Lima (EACH-USP)

Co-orientadora: Profa. Dra. Helena P. Brentani (FMUSP)

arpiovezani@usp.br Predição Computacional de alvos de miRNAs

Curso de Verão 2011

Bioinformática - USP

Introdução

Ferramentas

Análise de predição

Aplicação

Introdução

Ferramentas

Análise de predição

Aplicação

Introdução

Ferramentas

Análise de predição

Aplicação

2

3

4

1

arpiovezani@usp.br Predição Computacional de alvos de miRNAs

Sumário

Curso de Verão 2011

Bioinformática - USP

RNA

mRNAncRNA

Non-coding RNA. RNA transcrito tem papel estrutural, funcional ou catalítico

rRNARibosomal RNA

Participa da síntese de proteínas

tRNATransfer RNAInterface entre

RNAm e aminoácidos

snRNASmall nuclear RNA

RNA que fazemparte do

spliceossomo

snoRNASmall nucleolar RNA

Encontrado no nucléolo e estaenvolvido na modificação

do RNAr

miRNAMicro RNA

Pequenos fragmentosde RNA que estão

envolvidos na regulaçãoda expressão gênica

OutrosRNAs maiores compondoa estrutura da cromatina

e relacionados ao “imprinting”

O que são miRNAs?

Introdução

Ferramentas

Análise de predição

Aplicação

arpiovezani@usp.br Predição Computacional de alvos de miRNAs

arpiovezani@usp.br Predição Computacional de alvos de miRNAs

Biogênese dos miRNAs

Introdução

Ferramentas

Análise de predição

Aplicação

He e HannomNature Review Genetics 5, 522-531 2004.

He e HannomNature Review Genetics 5, 522-531 2004.

Biogênese miRNAs

arpiovezani@usp.br Predição Computacional de alvos de miRNAs

MiRNAs em:plantas e animais

Introdução

Ferramentas

Análise de predição

Aplicação

Plantas

Animais

mRNA degradation

repress translationChaudhuri e ChatterjeeDNA AND CELL BIOLOGY V. 26, N. 5, 2007.

Chaudhuri e ChatterjeeDNA AND CELL BIOLOGY V. 26, N. 5, 2007.

Motivação

Introdução

Ferramentas

Análise de predição

Aplicação

arpiovezani@usp.br Predição Computacional de alvos de miRNAs

Computacional

A predição de alvos de miRNAs contribui na busca de novos sítios

alvos talvez ainda não identificados experimentalmente e

em suporte à delineamentos experimentais.

Computacional

A predição de alvos de miRNAs contribui na busca de novos sítios

alvos talvez ainda não identificados experimentalmente e

em suporte à delineamentos experimentais.

Biológica

MiRNAs são observados interrompendo vias metabólicas de

genes importantes – ex. Schizophrenia

Biológica

MiRNAs são observados interrompendo vias metabólicas de

genes importantes – ex. Schizophrenia

Introdução

Ferramentas

Análise de predição

Aplicação

arpiovezani@usp.br Predição Computacional de alvos de miRNAs

- - Predição computacional em animais- -

Abordam diferentes métodos de predição e envolvem a

disponibilidade de acesso das ferramentas.

- - Predição computacional em animais- -

Abordam diferentes métodos de predição e envolvem a

disponibilidade de acesso das ferramentas.

Pareamento miRNA:mRNA,

Conservação do miRNA,

Propriedade termodinâmica da hibridização,

Estrutura secundária da 3'UTR,

Acessibilidade da região alvo,

Contexto do sítio/3'UTR.

Ferramentas:Características

Saito e Saetrom, 2010.

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Introdução

Ferramentas

Análise de predição

Aplicação

Algumas Ferramentas

PicTar(RAJEWSKY et al., 2002)(KREK et al., 2005)(LALL et al., 2006)

TargetScan/TargetScanS

miRanda

PITA

(LEWIS, et., 2003, 2005)

(ENRIGHT et al., 2003)

(ADLER et al., 2007)

ReferênciaFerramentas

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Introdução

Ferramentas

Análise de predição

Aplicação

AlgumasFerramentas

PicTar(RAJEWSKY et al., 2002)(KREK et al., 2005)(LALL et al., 2006)

TargetScan/TargetScanS

miRanda

PITA

(LEWIS, et., 2003, 2005)

(ENRIGHT et al., 2003)

(ADLER et al., 2007)

ReferênciaFerramentas

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Introdução

Ferramentas

Análise de predição

Aplicação

Ferramentas:Descrição dos algoritmos

PicTar = Ferramenta baseada na conservação

evolutiva de miRNAs e sítios alvos entre as espécies

estudadas, para isso utiliza:

Genes ortólogos;

Alinhamento múltiplo dos alvos (miRNA::mRNA);

Dados de entrada (Input)

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Introdução

Ferramentas

Análise de predição

Aplicação

Componente chave na conservação = “seed”

Ferramentas:Descrição dos algoritmos

PicTar

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Introdução

Ferramentas

Análise de predição

Aplicação

Algumas Ferramentas

PicTar(RAJEWSKY et al., 2002)(KREK et al., 2005)(LALL et al., 2006)

TargetScan/TargetScanS

miRanda

PITA

(LEWIS, et., 2003, 2005)

(ENRIGHT et al., 2003)

(ADLER et al., 2007)

ReferênciaFerramentas

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Introdução

Ferramentas

Análise de predição

Aplicação

TargetScan/TargetScanS

Ferramentas:Descrição dos algoritmos

Combina uma modelagem baseada em termodinâmica de

interações RNA:RNA duplex, análise de sequência

comparativa e contexto do sítio/3'UTR para predizer alvos

de miRNAs conservados entre múltiplos genomas.

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Introdução

Ferramentas

Análise de predição

Aplicação

Ferramentas:Descrição dos algoritmos

TargetScan/TargetScanS

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Introdução

Ferramentas

Análise de predição

Aplicação

Algumas Ferramentas

PicTar(RAJEWSKY et al., 2002)(KREK et al., 2005)(LALL et al., 2006)

TargetScan/TargetScanS

miRanda

PITA

(LEWIS, et., 2003, 2005)

(ENRIGHT et al., 2003)

(ADLER et al., 2007)

ReferênciaFerramentas

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Introdução

Ferramentas

Análise de predição

Aplicação

Ferramentas:Descrição dos algoritmos

miRanda

Baseia-se em três propriedades:

Complementaridade de sequências usando um algoritmo de

alinhamento local;

Energia livre do duplex de RNA:RNA;

Conservação de sítios alvos nos genomas relatados.

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Introdução

Ferramentas

Análise de predição

Aplicação

Ferramentas:Descrição dos algoritmos

FASTA (miRNAs)>hsa-miR-25 MIMAT0000081 Homo sapiens miR-25CAUUGCACUUGUCUCGGUCUGA…

FASTA (mRNAs)>gi|1234567890|ref|NM_011234.5|_Homo_sapiens_1_(ABCD1),_transcript_variant_1,_mRNAGGACCCCGCCCCTGCCGGTGGCTGCGGTAGCTGCTGCGCGCTGATTTGCTGGAGCTTTTGCAAATTTTTTCACTATATAAATAAAATGAAGTATTTTGCCTTAAAAAAAAAAAAAA…

miRanda

PicTar(RAJEWSKY et al., 2002)(KREK et al., 2005)(LALL et al., 2006)

TargetScan/TargetScanS

miRanda

PITAarpiovezani@usp.br Predição Computacional de alvos de miRNAs

Introdução

Ferramentas

Análise de predição

Aplicação

Algumas Ferramentas

(LEWIS, et., 2003, 2005)

(ENRIGHT et al., 2003)

(ADLER et al., 2007)

ReferênciaFerramentas

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Introdução

Ferramentas

Análise de predição

Aplicação

Ferramentas:Descrição dos algoritmos

PITA (Probability of Interaction by Target Accessibility)

Explora a acessibilidade do sítio alvo por meio do efeito das

estruturas secundárias sobre a interação miRNA::mRNAs

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Introdução

Ferramentas

Análise de predição

Aplicação

Ferramentas:Descrição dos algoritmos

PITA

Utiliza uma configuração padrão que identifica iniciais seeds para

cada miRNA na 3'UTR (sobre um comprimento mínimo de 7 nt)

Aplica o seu modelo para cada possível sítio e então combina

sítios para um mesmo miRNA, a fim de obter um escore de

interação total para miRNA e UTR.

arpiovezani@usp.br Predição Computacional de alvos de miRNAs

Introdução

Ferramentas

Análise de predição

Aplicação

Ferramentas:Comparação

PicTar(RAJEWSKY et al., 2002)(KREK et al., 2005)(LALL et al., 2006)

TargetScan/TargetScanS

miRanda

PITA

(LEWIS, et., 2003, 2005)

(ENRIGHT et al., 2003)

(ADLER et al., 2007)

ReferênciaFerramentas

Sumário

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Introdução

Ferramentas

Análise de predição

Aplicação

Predição:Desafios entre as ferramentas

** Pareamento imperfeito e aleatório da porção

não conservada do miRNA**

** Conservação de miRNA**

** Conservação do sítio alvo**

arpiovezani@usp.br Predição Computacional de alvos de miRNAs

Introdução

Ferramentas

Análise de predição

Aplicação

Estudo de caso:Schizophrenia (SZ)

arpiovezani@usp.br Predição Computacional de alvos de miRNAs

Introdução

Ferramentas

Análise de predição

Aplicação

Estudo de caso:Schizophrenia (SZ)

SZ

MiRNAs significativamente desregulados em córtex pré-frontal de indivíduos com SZ

Preditor: miRanda Hsa-miR-7

Hsa-miR-212

Hsa-miR-132

Hsa-miR-132*

Hsa-miR-544

Hsa-miR-544*

Hsa-miR-34

Introdução

Ferramentas

Análise de predição

Aplicação

Estudo de caso:Schizophrenia (SZ)

Diferenciação neuronal

Localização do complexo sinaptossomal

Plasticidade dasinapse

Funções interrompidas em SZ

1/3 miRNAs

arpiovezani@usp.br Predição Computacional de alvos de miRNAs

Sempere et al., 2004; Fiore et al., 2008;Outros...

Sempere et al., 2004; Fiore et al., 2008;Outros...

Introdução

Ferramentas

Análise de predição

Aplicação

Estudo de caso:Schizophrenia (SZ)

arpiovezani@usp.br Predição Computacional de alvos de miRNAs

Meu objetivo = Perfil de expressão também

em outras regiões do cérebro.

Preditor atual: **miRanda**

Situação: Observação de sítios alvos de miRNAs

para genes diferencialmente expressos.

Introdução

Ferramentas

Análise de predição

Aplicação

Obrigada!!

arpiovezani@usp.br Predição Computacional de alvos de miRNAs

Amanda Rusiska Piovezani

Curso de Verão 2011

Bioinformática - USP

Apoio

Realização

Dr. Alan Mitchell Durham

Dra. Helaine Carrer

Alexandre Rossi Paschoal

Amanda Rusiska Piovezani

Andre Yoshiaki Kashiwabara

Fábio Marchi

Fabrício Martins Lopes

Júlio Nunes

Marli Aparecida Guarino

Melline Fontes

Patrícia Cristina Martorelli

Organização

Curso de Verão 2011 - Bioinformática – USP