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dc.creatorGregorio, Vitor-
dc.date.accessioned2023-12-19T12:08:38Z-
dc.date.available2023-12-19T12:08:38Z-
dc.date.issued2023-10-09-
dc.identifier.citationGREGORIO, Vitor. Sistema automático para caracterização de rnas não-codificantes. 2023. Dissertação (Mestrado em Bioinformática) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Cornélio Procópio, 2023.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/33100-
dc.description.abstractNon-coding RNAs (ncRNA) are RNAs that can be transcribed, but not translated into proteins. Although their functions are not fully known, ncRNAs have many biological functions, generally focusing on regulatory or interactional processes, such as chromatin alterations, transcriptional regulation, nuclear organization, translation, etc. Two key ways to identify ncRNAs are by sequence similarity analysis (alignment), which can be done with the BLAST tool, or structural search, by using the INFERNAL tool. However, the post-results data analysis among both tools output is still a gap. In this context, there are two major tools (StructRNAfinder and FindNonCoding) that have been developed to facilitate the ncRNA annotation. However, they do not cover all the main strategies for ncRNA identification. To fill this gap, we developed an automatic and scalable system for large-scale data annotation analysis of ncRNAs which use both sequence and structural search strategy for ncRNA annotation. Our tool uses the most updated version of INFERNAL together with RFAM and BLAST along with RNAcentral databases to perform the ncRNA identification, and bring the output in user-friendly reports, files and statistics for the final user. To validate the tool, we present a benchmark with two other tools that aims to facilitate the annotation of ncRNAs (StructRNAfinder and FindNonCoding), and tested in public genomes from RefSeq, Ensembl Plants and GENCODE. The dataset for the test contained seven nuclear genomes available in public databases, which were Chlamydia trachomatis, Drosophila melanogaster, Escherichia coli and Saccharomyces cerevisiae from RefSeq; Homo sapiens from Gencode; Arabidopsis thaliana, Oryza sativa and Zea mays from Ensembl Plants. Our tool presents better sensitivity and accuracy when compared to other tools, which may indicate that our method presents better results for the annotation of ncRNAs.pt_BR
dc.description.sponsorshipFundação Araucária de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico do Paranápt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paranápt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.subjectBioinformáticapt_BR
dc.subjectAutomaçãopt_BR
dc.subjectGenômicapt_BR
dc.subjectBioinformaticspt_BR
dc.subjectAutomationpt_BR
dc.subjectGenomicspt_BR
dc.titleSistema automático para caracterização de rnas não-codificantespt_BR
dc.title.alternativeAutomatic System For Characterization Of Non-Coding Rnaspt_BR
dc.typemasterThesispt_BR
dc.description.resumoOs RNAs não-codificantes (ncRNAs) são RNAs que podem ser transcritos, mas não traduzidos em proteínas. Embora suas funções não sejam totalmente conhecidas, os ncRNAs possuem diversas funções biológicas, geralmente relacionadas a processos regulatórios ou interacionais, como alterações da cromatina, regulação transcricional, organização nuclear, tradução, entre outros. Duas principais formas de identificar ncRNAs são a análise de similaridade de sequência (alinhamento), que pode ser realizada com a ferramenta BLAST, ou a busca estrutural, usando a ferramenta INFERNAL. No entanto, a análise de dados após a obtenção dos resultados de ambas as ferramentas ainda é um desafio. Nesse contexto, existem duas ferramentas principais (StructRNAfinder e FindNonCoding) que foram desenvolvidas para facilitar a anotação de ncRNAs. Porém, elas não abrangem todas as principais formas de identificação de ncRNAs. Para preencher essa lacuna, desenvolvemos um sistema automático e escalável para a análise de anotação de ncRNAs em larga escala, que utiliza tanto a estratégia de busca de sequência quanto a de busca estrutural para anotação de ncRNAs. Em nossa ferramenta, utilizamos a versão mais atualizada do INFERNAL em conjunto com os bancos de dados RFAM, e BLAST juntamente com os bancos de dados RNAcentral, para realizar a identificação de ncRNAs e fornecer os resultados em relatórios, arquivos e estatísticas de fácil compreensão para o usuário final. Para validar a ferramenta, apresentamos um teste comparativo com outras duas ferramentas que visam facilitar a anotação de ncRNAs (StructRNAfinder e FindNonCoding), e realizamos os testes em genomas públicos do RefSeq, Ensembl Plants e GENCODE. O conjunto de dados para o teste contém sete genomas nucleares disponíveis em bancos de dados públicos, que são Chlamydia trachomatis, Drosophila melanogaster, Escherichia coli e Saccharomyces cerevisiae do RefSeq; Homo sapiens do Gencode; Arabidopsis thaliana, Oryza sativa e Zea mays do Ensembl Plants. Nossa ferramenta apresenta maior sensibilidade e precisão em comparação com outras ferramentas, o que pode indicar que nosso método fornece melhores resultados para a anotação de ncRNAs.pt_BR
dc.degree.localCornélio Procópiopt_BR
dc.publisher.localCornelio Procopiopt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/7238230202841310pt_BR
dc.contributor.advisor1Paschoal, Alexandre Rossi-
dc.contributor.advisor1IDhttps://orcid.org/0000-0002-8887-0582pt_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5834088144837137pt_BR
dc.contributor.referee1Durham, Alan Mitchell-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1927611801056285pt_BR
dc.contributor.referee2Paschoal, Alexandre Rossi-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/5834088144837137pt_BR
dc.contributor.referee3Kashiwabara, Andre Yoshiaki-
dc.contributor.referee3Latteshttp://lattes.cnpq.br/3194328548975437pt_BR
dc.contributor.referee4Domingues, Douglas Silva-
dc.contributor.referee4Latteshttp://lattes.cnpq.br/7905667701769534pt_BR
dc.contributor.referee5Lopes, Flavia Lombardi-
dc.contributor.referee5Latteshttp://lattes.cnpq.br/2957834927297648pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Bioinformáticapt_BR
dc.publisher.initialsUTFPRpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS BIOLOGICASpt_BR
dc.subject.capesEngenharia/Tecnologia/Gestãopt_BR
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