Navegando por Autor "Fiúza, Tayná da Silva"
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Artigo dbPepVar: A novel cancer proteogenomics database(Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), 2022-08) Cunha, Lucas Marques da; Terrematte, Patrick Cesar Alves; Fiúza, Tayná da Silva; Silva, Vandeclecio Lira da; Kroll, José Eduardo; Souza, Sandro José de; Souza, Gustavo Antonio deCancers arise from the acquisition of DNA mutations, such as substitutions, deletions, amplifications, and rearrangements. Understanding the distribution and correlation of such mutations in cancer may aid the characterization of the disease and subsequent identification of biomarkers for diagnosis and treatment. The proteogenomics database (dbPepVar) created here combines genetic variation information from dbSNP with protein sequences from NCBI’s RefSeq. Public mass spectrometry datasets (Ovarian, Colorectal, Breast, and Prostate) were used to perform a pan-cancer analysis, allowing the identification of unique genetic variations. As a result, 3,726 variant peptides were identified in samples from patients with ovarian cancer, 2,543 in prostate, 2,661 in breast and 2,411 in colon-rectal cancer patients. Data resulting from the proteogenomics approach employed and connected to other biological databases is now available in an intuitive and dynamic web portal where novice users can explore general aspects of the dataset in graph or table format, or dive in to filter the data with click and select options or using more advanced queries with regex. All data can be downloaded in csv or pdf format. In perspective, the web portal developed may direct studies to identify new therapeutic targets for different cancers, and one can also use our database for characterization of variants in samples of unknown genetic background, such as archived samplesTCC Investigação in silico de epítopos de proteínas do sistema nervoso periférico para o entendimento da síndrome de Guillain-Barré desencadeada pelo vírus Epstein-Barr(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2021-04-20) Patrocínio, Helmut Kennedy Azevedo do; Lima, João Paulo Matos Santos; Teixeira, Diego Gomes; Fiúza, Tayná da SilvaA Síndrome de Guillain-Barré (SGB) é uma doença autoimune causada por uma resposta imunológica contra autoantígenos do sistema nervoso (SNP) periférico. A maioria dos estudos sobre a imunopatologia da SGB investigam a reação cruzada entre antígenos de gangliosídeos da bainha de mielina e carboidratos da bactéria Campylobacter jejuni. Entretanto, a SGB apresenta um espectro de subtipos e, particularmente, a forma Polirradiculoneuropatia Aguda Desmielinizante Inflamatória (AIDP) possui poucas evidências de relação com C. jejuni ou de autoimunidade contra gangliosídeos. Neste trabalho, utilizou-se a estratégia de busca de literatura e pesquisa em banco de dados biológicos para seleção de proteínas da bainha de mielina do SNP e proteínas imunogênicas do vírus Epstein-Barr, bem como Antígenos Leucocitários Humanos (HLAs) associados ao subtipo AIDP. Também foram utilizadas ferramentas computacionais para predição de ligantes do HLA, predição de produção de citocinas e análise de homologia entre nonapeptídeos de ancoramento. Os nonapeptídeos de ancoramento das proteínas do EBV e proteínas da mielina foram comparados quanto a homologia em ao menos quatro resíduos de ligação ao TCR, porque essa é a quantidade média de contatos entre o TCR e o peptídeo. A condição de seleção foi que um resíduo deve estar localizado na posição P5, ao menos um nas posições P2 ou P8 e os restantes em P3, P4, P6 ou P7. De acordo com esses critérios, quatro proteínas (MAG, MBP, Periaxina e P0) apresentam peptídeos que possuem homologia com peptídeos do EBV. A predição de produção de citocinas mostrou que alguns pares de peptídeos homólogos são estimuladores das citocinas interleucina 4 (IL-4) ou Interferon-gama (IFN-γ) ou de ambas, o que é um indicativo da capacidade de ativar uma resposta de células T helper 1 (Th1) ou T helper 2 (Th2).Dissertação Investigação in silico de epítopos oriundos de linhagens de Mycobacterium avium subsp. hominissuis como candidatos vacinais(2019-12-04) Fiúza, Tayná da Silva; Souza, Gustavo Antonio de; ; ; Sakamoto, Tetsu; ; Brentani, Helena Paula;Micobactérias não tuberculosas são micobactérias ambientais responsáveis por um crescente número de infecções respiratórias e sistêmicas nas últimas décadas, especialmente entre crianças, idosos e indivíduos imunodeficientes. O complexo do Mycobacterium avium, composto por M. avium e M. intracellulare é responsável pela maior parte desses casos e esta primeira espécie possui quatro subespécies de diferentes capacidades infecciosas e hospedeiros. Uma dessas subespécies, Mycobacterium avium subsp. hominissuis, foi isolada de humanos e suínos, enquanto outras variedades infectam gado, aves e animais silvestres. Até o presente momento o tratamento das infecções causadas pelo complexo se dá pelo uso de múltiplos antibióticos em um regime longo, custoso e por vezes ineficiente. A identificação de alvos efetivos para o controle desses organismos é essencial e desafiadora uma vez que proteínas de superfície, moléculas alvo chave em diversas imunoterapias bem-sucedidas, são de difícil isolamento. Além disso, o desenho de imunoterapias e formulações vacinais dependem da identificação de peptídeos de maior interesse imunológico os quais decorrem de protocolos repetitivos e custosos. Nesse trabalho buscou-se integrar ferramentas computacionais de maneira a investigar proteínas de superfície com porções imunogênicas expostas e ubíquas a linhagens de Mycobacterium avium subsp. hominissuis. Para isto, 32648 proteínas de 7 diferentes linhagens de Mycobacterium avium subsp. hominissuis, obtidas do NCBI, foram submetidas à predição de seus domínios transmembranares pelo software TMHMM e as 3426 sequências contendo estes domínios foram agrupadas em 577 clusters com respeito a sua homologia de modo a classificar proteínas de membrana comuns a todas esses organismos utilizando ferramentas da plataforma CMG Biotools. Utilizando essas sequências, juntamente com os métodos disponíveis no IEDB foram empregados em predições de afinidade aos 27 alelos de MHC mais frequentes em diversas populações humanas e os peptídeos de maior imunogenicidade foram selecionados, restando 112 clusters. Dos peptídeos altamente imunogênicos presentes, apenas os pertencentes a 58 clusters cujas sequências os situavam mais de 50% na porção externa da membrana foram considerados possíveis candidatos a uma formulação vacinal. Foram ainda calculadas a conservação dos peptídeos (presença nas diferentes linhagens analisadas), em que 60% dos clusters são completamente formados por peptídeos ubíquos e a promiscuidade dos mesmos (número de diferentes MHCs aos quais se ligam), em que apenas um cluster possui um peptídeo com alta afinidade a quatro MHCs distintos. Com respeito aos candidatos para a formulação vacinal, um conjunto mínimo de 9 peptídeos com alta afinidade ao número maior de MHCs distintos foi selecionado com peptídeos interagindo com 15 moléculas. Nenhuma das sequências desses peptídeos candidatos mostrou potencial para geração de reatividade cruzada com proteínas humanas ou suínas. O trabalho computacional aqui desenvolvido poderá ser aplicado a outros conjuntos de organismos de maneira a identificar possíveis candidatos para aplicações vacinais.