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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/40857| Título: | ncRNAs na carcinogênese viral: breve revisão sobre função, interações e recursos computacionais para análise |
| Título(s) alternativo(s): | ncRNAs in viral carcinogenesis: a brief review of function, interactions, and computational resources for analysis |
| Autor(es): | Sanches, Patricia de Cassia de Morais Pereira |
| Orientador(es): | Rocha, Tatianne Costa Negri |
| Palavras-chave: | Carcinogênese Bioinformática Expressão gênica Carcinogenesis Bioinformatics Gene expression |
| Data do documento: | 13-Jun-2025 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Dois Vizinhos |
| Citação: | SANCHES, Patricia de Cassia de Morais Pereira. ncRNAs na carcinogênese viral: breve revisão sobre função, interações e recursos computacionais para análise. 2025. Monografia (Especialização em Biologia Molecular) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Dois Vizinhos, 2025. |
| Resumo: | A oncogênese viral representa um desafio significativo na saúde pública, contribuindo com uma parcela significativa dos casos de câncer. envolve mecanismos complexos, como a manipulação de vias celulares do hospedeiro por meio da integração do genoma viral e da expressão de oncoproteínas que desregulam o ciclo celular. Nesse contexto, os RNAs não codificadores, como microRNAs e os RNAs longos não codificantes, se destacam como reguladores essenciais da expressão gênica, atuando em diferentes níveis da regulação gênica, incluindo a modulação epigenética, e controle, repressão ou ativação transcricional. A complexidade das interações entre esses ncRNAs se manifesta na rede de RNAs endógenos competitivos, onde lncRNAs, competem por sítios de ligação de miRNAs. Além disso, lncRNAs podem funcionar como precursores de miRNAs ou ser diretamente degradados por eles, formando laços de feedback negativo. Para desvendar essa complexa rede, ferramentas e abordagens bioinformáticas são essenciais. Bancos de dados especializados organizam informações sobre interações lncRNA-miRNA e algoritmos de aprendizado de máquina, como random forests e redes neurais profundas, são utilizados para prever novas interações, considerando dados de sequência, estrutura secundária, expressão gênica e localização subcelular. A integração e a referência cruzada entre esses recursos, pode aumentar a precisão das previsões e aprofundar o conhecimento sobre os mecanismos pelos quais miRNAs e lncRNAs atuam e interagem na carcinogênese viral, aliado ao avanço contínuo das ferramentas computacionais, novas e promissoras perspectivas se abrem para o desenvolvimento de biomarcadores diagnósticos e prognósticos e estratégias terapêuticas mais específicas para cânceres relacionados a vírus. Diante disso, este trabalho propõe uma breve revisão da literatura sobre a atuação de miRNAs e lncRNAs na carcinogênese viral, com foco em alguns mecanismos moleculares envolvidos, nas interações funcionais entre esses RNAs e no uso e importância de ferramentas bioinformáticas e bancos de dados para investigar tais processos. |
| Abstract: | Viral oncogenesis represents a significant public health challenge, contributing to a substantial portion of cancer cases. It involves complex mechanisms, such as the manipulation of host cellular pathways through viral genome integration and the expression of oncoproteins that deregulate the cell cycle. In this context, non-coding RNAs, such as microRNAs and long non-coding RNAs, stand out as essential regulators of gene expression, acting at distinct levels of gene regulation, including epigenetic modulation, and transcriptional control, repression, or activation. The complexity of interactions between these ncRNAs is evident in the competitive endogenous RNA network, where lncRNAs compete for miRNA binding sites. Furthermore, lncRNAs can function as miRNA precursors or be directly degraded by them, forming negative feedback loops. To unravel this complex network, bioinformatics tools and approaches are essential. Specialized databases organize information on lncRNA-miRNA interactions, and machine learning algorithms, such as random forests and deep neural networks, are used to predict new interactions, considering data from sequence, secondary structure, gene expression, and subcellular localization. The integration and cross-referencing between these resources can increase the accuracy of predictions and deepen the understanding of the mechanisms by which miRNAs and lncRNAs act and interact in viral carcinogenesis. Coupled with the continuous advancement of computational tools, new and promising perspectives are opening for the development of diagnostic and prognostic biomarkers and specific therapeutic strategies for virus-related cancers. Therefore, this work proposes a brief review of the literature on the role of miRNAs and lncRNAs in viral carcinogenesis, focusing on some molecular mechanisms involved, the functional interactions between these RNAs and the use and importance of bioinformatics tools and databases to investigate such processes. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/40857 |
| Aparece nas coleções: | DV - Biologia molecular |
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