Os microRNAs estão envolvidos no processo de regulação da expressão gênica da célula, onde a molécula de microRNA se liga com o RNA mensageiro interrompendo, assim, a expressão do respectivo gene pela interrupção da tradução. A bioinformática tem auxiliado na identificação de vários genes codificadores de microRNAs em plantas e animais, incluindo mamíferos, por meio de analises de dados de microarray; assim como na predição de estruturas. Os dados de expressão de microRNAs e RNAs mensageiros foram obtidos por meio de cooperação firmada entre o Laboratório de Bioinformática do Departamento de Genética da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto - USP, coordenado pela orientadora desse projeto, e o Laboratório de Imunogenética Molecular do mesmo departamento, coordenado pelo Professor Doutor Geraldo A. S. Passos. Durante o desenvolvimento e os testes realizados, foram utilizados dados (valores numéricos de dados de expressão coletados por microarrays) provenientes da comparação da expressão de microRNAs e RNAs do timo de camundongos non obese diabetic que reproduzem diabetes melitus do tipo 1, e dados provenientes da comparação da expressão de microRNAs e RNAs de outros experimentos. O presente projeto teve como objetivo o desenvolvimento de um pipeline para a análise in silico de dados de expressão gênica de microRNAs e mRNAs obtidos por microarray. Com base em dados de expressão de microRNAs e RNAs mensageiros, foi possível a análise de diversas ferramentas e o desenvolvimento e ajuste de scripts para que seja possível a análise sequencial de tais dados. Dessa forma, o pipeline desenvolvido inclui a quantificação dos dados de expressão gênica a partir das lâminas de microarray, a normalização dos dados, as análises estatísticas das sequências diferencialmente expressas utilizando o Multi Experiment Viewer, a construção de redes de interação microRNAs-RNAs mensageiros e a busca de alvos de microRNAs baseada nesta rede, ambos pelo GenMir++. O pipeline desenvolvido é executado com facilidade e possibilitou a correta análise dos dados, evitando desperdício de tempo em análises de bancada. A partir dos resultados obtidos, novos alvos de miRNA foram encontrados com o uso do pipeline e comprovados em bancada. Tais resultados apresentados no 55º Congresso Brasileiro de Genética com o resumo intitulado MicroRNA-mRNA Network Controlling the Promiscuous Gene Expression in the Thymus of NOD (Non Obese Diabetic) Mice: Implications in the Emergence of Type 1 Diabetes Mellitus.

The microRNAs are involved in the regulation of gene expression of the cell. The miRNA molecule binds to the messenger RNA and interrupts the gene expression by disrupting the translation. Through microarray data analysis, bioinformatics is a valuable aid for the identification of several genes that encode miRNAs in plants and animals, including mammals. It is also very useful for predicting structures. Data of miRNA and mRNA expression were obtained by the collaboration the Bioinformatics Laboratory and the Molecular Immunogenetics Laboratory of the Department of Genetics of the Faculty of Medicine of Ribeirão Preto - USP, coordinated by professors Silvana Giuliatti and Geraldo A. S. Passos, respectively. During the development and tests of the research, microarrays data (numerical values os the expression) were obtained from the comparison between the expression of miRNA and mRNA of the thymus of non obese diabetic mice with diabetes mellitus type 1, as well as from comparisons of their expression in other experiments. The present study is aimed at the development of a pipeline for in silico analysis of the data of miRNAs and mRNA gene expression obtained by microarray. Based on miRNAs and mRNA expression, it was possible to analyze several tools, develop and adjust scripts that allowed the sequential analysis of such data. The pipeline includes the quantification of gene expression data from microarray, the normalization of the data, the statistical analysis of differentially expressed sequences using Multi Experiment Viewer, the construction of networks of interaction of miRNA-mRNAs, and the search for targets of miRNAs based on such network using GenMir++. The pipeline was performed easily and allowed the correct analysis of the data, avoiding waste of time in bench analysis. From the results, new targets of miRNA were found using the pipeline and were verified further in bench analysis. The results were presented in the 55 th Brazilian Genetics Congress in the paper entitled "MicroRNA-mRNA Network Controlling the Promiscuous Gene Expression in the Thymus of NOD (Non Obese Diabetic) Mice: Implications in the Emergence of Type 1 Diabetes Mellitus".