Navegando por Autor "Araújo, Gilderlanio Santana de"
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Tese Caracterização computacional de RNAs não codificantes longos a nível unicelular associados com o desenvolvimento do tecido cardíaco e com doenças cardiovasculares(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2022-08-02) Ramos, Thaís de Almeida Ratis; Coutinho, Vinicius Ramos Henriques Maracajá; Rego, Thais Gaudêncio do; http://lattes.cnpq.br/5684206147354858; https://orcid.org/0000-0002-6699-7742; http://lattes.cnpq.br/4296700516154626; Dalmolin, Rodrigo Juliani Siqueira; https://orcid.org/0000-0002-1688-6155; http://lattes.cnpq.br/4065178015615979; Araújo, Gilderlanio Santana de; Barbosa, Yuri de Almeida MalheirosOs RNAs longos não codificantes (lncRNAs) compreendem as unidades transcricionais mais representativas do genoma dos mamíferos e estão associados ao desenvolvimento de órgãos que podem estar associados ao surgimento de doenças, como as cardiovasculares. A Organização Mundial da Saúde (do inglês, World Health Organization (WHO)), por exemplo, publicou que as doenças cardiovasculares são responsáveis pela morte de 17,9 milhões de pessoas a cada ano, correspondendo a 31% de todas as mortes em todo o mundo. Neste trabalho, foi construída uma base de dados de referência de lncRNAs e transcritos codificantes: foi utilizado uma combinação dos lncRNAs das bases de dados Gencode (M20), Ensembl (GRCm38.95) e Amaral et al (2018) para definir o conjunto de lncRNAs de referência não redundantes, ou seja, lncRNAs que não possuíam sobreposição acima de 50%; ademais, para a base de dados de referência dos transcritos codificantes foi utilizada a base de dados Gencode (M20). Além disso, foram utilizadas abordagens de bioinformática (foi adaptado um pipeline de RNA-seq para análise de dados single-cell), algoritmos de aprendizado de máquina (Hierárquico, Silhueta, PCA e t-SNE) e técnicas estatísticas para definir lncRNAs envolvidos no desenvolvimento cardíaco de mamíferos. Para isso, foi utilizado a base dados de single-cell publicada por DeLaughter et al (2016), no qual havia dados de 4 estágios embrionários (E9.5, E11.5, E14.5, E18.5) e 4 estágios pós-natais (P0, P3, P7, P21) do organismo modelo mus musculus. Neste trabalho, identificamos 8 tipos celulares distintos e novos transcritos marcadores (codificantes e diferentes tipos de lncRNAs) com o auxílio da ferramenta M3Drop e de testes estatísticos (Qui-quadrado e teste de aderência). Além disso, a expressão diferencial e análise de enriquecimento funcional revelaram subpopulações de cardiomiócitos associadas à função cardíaca; enquanto isso, a análise de co-expressão modular revelou insights funcionais específicos de células para lncRNAs durante o desenvolvimento do miocárdio, incluindo uma potencial associação com genes-chave relacionados à doença e ao “programa de genes fetais”. Nossos resultados evidenciam o papel de lncRNAs particulares no desenvolvimento do coração e destacam o uso de abordagens modulares de co-expressão na definição funcional do tipo de célula. Como trabalho futuro, pretende-se identificar os papéis funcionais desses RNAs no desenvolvimento de tecidos cardíacos e em doenças cardiovasculares, utilizando abordagens de validação experimental.Artigo Distribution and linkage disequilibrium of the enhancer SNP rs5758550 among Latin American populations: influence of continental ancestry(2020-06) Elias, Anna Beatriz Ribeiro; Araújo, Gilderlanio Santana de; Souza, Sandro José de; Suarez-Kurtz, GuilhermeObjectives: A single nucleotide polymorphism (SNP), rs5758550, in a critical enhancer region downstream of the CYP2D6 promoter was proposed to modulate CYP2D6 activity, depending on its linkage disequilibrium (LD) with the common CYP2D6 SNP, rs16947. We examined the influence of individual biogeographical ancestry on the frequency distribution of rs5758550 and its LD with rs16947 in Latin American populations. We then inferred the impact of rs5758550 on the predictive accuracy of CYP2D6 metabolizer status based on CYP2D6 haplotypes. Methods: The study cohorts consisted of the Admixed American (AMR) superpopulation of the 1000 Genomes Project (n = 347) plus an admixed Brazilian (BR) cohort (N = 224). Individual proportions of Native, African and European ancestry estimated by ADMIXTURE analysis, were used to design four sub-cohorts, in which one of the three ancestral roots predominated largely (>6 fold) over the other two: AMR-NAT and AMR-EUR, comprised 80 AMR individuals each, with >70% Native or >70% European ancestry, BR-EUR and BR-AFR comprised Brazilians with >90% European (n = 80) or >70% African ancestry (n = 64), respectively. CYP2D6 haplotypes were inferred based on 10 commonly reported CYPD6 variants with or without addition of the enhancer rs5758550 SNP, pairwise LD was assessed by the R parameter, and activity scores were used to infer CYP2D6 metabolizer status. Results: Minor allele frequency (MAF) of all CYP2D6 SNPs, except the rare (<0.02) rs5030656 and rs35742688, differed significantly across sub-cohorts, whereas no difference was observed for rs5758550. The R values for LD between rs5758550 and rs16947 ranged from 0.15 (BR-AFR) to 0.85 (AMR-NAT), with intermediate values in the predominantly European sub-cohorts (0.34-0.67). As a consequence, distribution of CYP2D6 haplotypes containing the rs16947 SNP plus rs5758550 wild-type (A) or variant (G) allele differed markedly across sub-cohorts. Comparison of the CYP2D6 activity scores assigned to the wild-type (CYP2D6*1) and the rs16947-containing haplotypes with or without inclusion of rs5758550, showed that knowledge of the rs5758550 genotype has negligible impact on predicted CYP2D6 phenotypes in AMR-EUR and AMR-NAT, but affects prediction in 10.7 and 21.6% of BR-EUR and BR-AFR individuals, respectively. Conclusion: Collectively, the present results reveal potential pharmacogenomic (PGx) implications of the population diversity in Latin America, affecting a major drug-metabolizing pathway. Thus, the influence of enhancer rs5758550 on assignment of CYP2D6 metabolic phenotypes varies markedly, according to the individual proportions of Native, European and African ancestry. This conclusion reinforces the notion that extrapolation of PGx data across the heterogeneous Latin American is risky, if not inappropriate.Dissertação Easylayout: pacote R integrado à IDE para dispor grafos usando simulações de força(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2024-10-11) Imparato, Danilo Oliveira; Dalmolin, Rodrigo Juliani Siqueira; https://orcid.org/0000-0002-1688-6155; http://lattes.cnpq.br/4065178015615979; https://orcid.org/0000-0001-6979-4951; http://lattes.cnpq.br/8680042030819838; Gysi, Deisy Morselli; Costa, César Renno; Araújo, Gilderlanio Santana deA visualização de redes é uma etapa crítica para a comunicação eficaz em várias áreas do conhecimento, especialmente nas ciências da vida. Atualmente, uma lacuna separa a manipulação da visualização de redes em ambientes de programação. Usuários constantemente enfrentam a inconveniência de exportar dados de rede para serem manipulados em softwares externos, como Cytoscape e Gephi. Propomos o easylayout, um pacote que une amigavelmente manipulação e visualização ao integrar-se à IDE do usuário (por exemplo, RStudio, VSCode e Jupyter Notebook). Não se trata de uma nova biblioteca para visualização de grafos, mas sim uma tentativa de padronização e intercomunicação de bibliotecas existentes. O pacote easylayout recebe um objeto igraph e o serializa para dentro de uma aplicação web integrada com a interface do RStudio por meio de um servidor Shiny. Esta aplicação web oferece um ambiente para dispor a rede simulando forças de atração e repulsão. Um modo de edição permite que os usuários movam e rotacionem vértices. O desenvolvimento do pacote visa desempenho computacional, de modo que dispositivos de baixo custo sejam capazes de trabalhar com redes relativamente grandes. Para atingir esse objetivo, utilizamos bibliotecas performáticas, como VivaGraphJS e d3-force e renderização em WebGL. Uma vez ajustado, o layout é enviado de volta ao ambiente de programação, podendo ser visualizado com bibliotecas populares como ggplot2 e a própria biblioteca base. A implementação atual foca em refinar a experiência no ecossistema R, mas o uso de tecnologias web torna-o facilmente portável para ambientes similares, como Jupyter Notebooks. Esperamos que esta ferramenta reduza o tempo gasto visualizando redes e também permita que pesquisadores gerem figuras melhores. Está disponível gratuitamente sob licença MIT no GitHub (https://github.com/dalmolingroup/easylayout). O pacote é implementado em R/Shiny e JavaScript/Svelte.Dissertação Pareador de termos para pesquisa clínica: integrate paired toll - IPT(2018-12-18) Damasceno, Thaynã Nhaara Oliveira; Barbosa, Eusébio Guimarães; ; ; Araújo, Gilderlanio Santana de; ; Martins, Rand Randall; ; Sakamoto, Tetsu;Big Data é um termo utilizado para caracterizar o crescente volume de dados existentes sobre os mais diversos temas, sejam eles de cunho biomédico ou não. Devido ao enorme volume de dados biológicos e biomédicos gerados diariamente, uma das principais barreiras encontradas será a análise desses dados. É crescente o desenvolvimento e uso de ferramentas computacionais que permitam a análise desses dados através de técnicas como o Text Mining. O Text Mining, vertente do Data Mining, pode ser definido como um método que permite a extração de informações relevantes contidas em textos. Buscando permitir uma análise diferenciada dos dados, sejam esses dados clínicos ou não, foi desenvolvido um algoritmo, que permite a análise desses dados sem a necessidade de correlação com bancos de dados existentes, nem a criação de novos bancos de dados. O algoritmo da ferramenta Integrate Paired Tool (IPT) foi escrito em linguagem de programação R e utiliza técnicas de Data Mining e Text Mining para análise de dados clínicos, não restringindo suas análises apenas à estes dados específicos. O IPT promove o pareamento de termos analisando a frequência existente entre pares de dados, a partir de um arquivo .csv fornecido pelo usuário. Além disso, a ferramenta WEB foi desenvolvida a partir das linguagens JavaScript, HTML5, CSS e PHP. O algoritmo lê o arquivo .csv, e o percorre por inteiro, fazendo o pareamento de seus termos, dois a dois, independente se as colunas possuem tamanhos diferentes, ou se estão incompletas, até que todas as colunas sejam pareadas. Após todos os agrupamentos, é atribuído um valor para cada par agrupado, somando os pares de iguais frequências e gerando um outro arquivo .csv contendo as interações existentes e suas respectivas frequências. Após as relações e suas frequências de aparecimento serem formadas, um grafo de interações (em R) é mostrado na tela da ferramenta WEB para que o usuário possa então realizar suas análises, além do arquivo .csv com todas as interações e frequências. A obtenção desse grafo e dessa tabela pode conter informações variáveis, a depender da porcentagem que o usuário escolha na ferramenta IPT. Esse arquivo .csv com os dados das interações e frequências pode ser utilizado pelo usuário em outras ferramentas de visualização de redes, como o Gephi, por exemplo. Para fins de testagem da ferramenta, dados de uma UTI neonatal. O IPT demonstrou funcionar bem e atingiu os objetivos da pesquisa, e como metas futuras, teremos a hospedagem da ferramenta na página do Programa de Pós-Graduação em Bioiformática da UFRN, a análise de outros dados e uma possível integração do pré-processamento dos dados dentro do próprio IPT. A partir desse algoritmo, uma ferramenta WEB foi desenvolvida, pra que qualquer pessoa consiga ter acesso ao algoritmo (mesmo sem o conhecimento de técnicas computacionais) e promover a análise dos seus dados.Artigo Pharmacogenomic Profile of Amazonian Amerindians(MDPI AG, 2022-06-10) Rodrigues, Juliana Carla Gomes; Fernandes, Marianne Rodrigues; Ribeiro-dos-Santos, André Maurício; Araújo, Gilderlanio Santana de; Souza, Sandro José de; Guerreiro, João Farias; Ribeiro-dos-Santos, Ândrea; Assumpção, Paulo Pimentel de; Santos, Ney Pereira Carneiro dos; Santos, SidneyGiven the role of pharmacogenomics in the large variability observed in drug efficacy/safety, an assessment about the pharmacogenomic profile of patients prior to drug prescription or dose adjustment is paramount to improve adherence to treatment and prevent adverse drug reaction events. A population commonly underrepresented in pharmacogenomic studies is the Native American populations, which have a unique genetic profile due to a long process of geographic isolation and other genetic and evolutionary processes. Here, we describe the pharmacogenetic variability of Native American populations regarding 160 pharmacogenes involved in absorption, distribution, metabolism, and excretion processes and biological pathways of different therapies. Data were obtained through complete exome sequencing of individuals from 12 different Amerindian groups of the Brazilian Amazon. The study reports a total of 3311 variants; of this, 167 are exclusive to Amerindian populations, and 1183 are located in coding regions. Among these new variants, we found non-synonymous coding variants in the DPYD and the IFNL4 genes and variants with high allelic frequencies in intronic regions of the MTHFR, TYMS, GSTT1, and CYP2D6 genes. Additionally, 332 variants with either high or moderate (disruptive or non-disruptive impact in protein effectiveness, respectively) significance were found with a minimum of 1% frequency in the Amazonian Amerindian population. The data reported here serve as scientific basis for future design of specific treatment protocols for Amazonian Amerindian populations as well as for populations admixed with them, such as the Northern Brazilian population