Polimorfismos de um nucleotídeo (SNPs) podem alterar, além de códons de leitura da tradução de genes, posições genômicas importantes do processo de regulação gênica, como sítios de iniciação de transcrição, de splicing e, mais especificamente, sítios alvos de microRNAs (miRNAs). Em parti- cular, a identificação de SNPs alterando sítios alvos de miRNAs é um problema em aberto, embora venha ganhando um importante destaque nos últimos anos decorrente dos avanços descobertos sobre a capacidade dos miRNAs como elementos reguladores do genoma, associados inclusive a muitas doenças como o câncer e vários transtornos psiquiátricos. Os recursos computacionais atualmente disponíveis para esta finalidade (alguns bancos de dados e uma ferramenta) estão restritos à análise de SNPs na região 3UTR (UnTranslated Regions) de RNAs mensageiros, onde miRNAs geralmente se ligam para reprimir sua tradução. No entanto, essa é uma simplificação do problema, dado que já se conhece a regulação por miRNAs ativando ou reprimindo a transcrição gênica quando ligados à sua região promotora, aumentando a efetividade da regulação negativa da tradução quando ligados à região codificante do gene ou ainda miRNAs se ligando a RNAs não codificantes. Esses recursos se limitam também à identificação de SNPs na região seed dos sítios de miRNAs, e portanto só identificam criação ou ruptura de sítios. Porém, SNPs localizados fora dessa região não só podem colaborar na criação e ruptura de sítios como também interferir na estabilidade de ligação de miRNAs e, por- tanto, na efetividade da regulação. Além disso, considerando toda a extensão do sítio, não somente a seed , é possível ocorrer mais de um SNP e, sendo assim, a combinação desses SNPs pode ter uma influência ainda maior na ligação com o miRNA. Os recursos atuais também não informam quais alelos dos SNPs, muito menos quais combinações deles, estão causando qual efeito. Por fim, tais recursos estão restritos a Homo sapiens e Mus musculus. Assim, este trabalho apresenta a ferramenta computacional SIMTar (SNPs Interfering in MicroRNA Targets), desenvolvida para identificar SNPs que alteram sítios alvos de miRNAs e que preenche as lacunas mencionadas. Além disso, é descrita uma aplicação de SIMTar na análise de 114 SNPs associados à esquizofrenia, na qual todos foram preditos interferindo em sítios alvos de miRNAs.

Single nucleotide polymorphisms (SNPs) can be involved in alteration of not only open reading frame but also important genomic positions of gene regulation process such as transcription initiation sites, splicing sites and microRNA target sites. In particular, the identification of SNPs interfering on microRNA target sites is still an open problem, despite its increasing prominence in recent years due to the discoveries about the microRNA abilities as regulatory elements in the genome and association with severals diseases such as cancer and psychiatric disorders. The computational resources currently available for this purpose (four databases and one tool) are restricted to the analysis of SNPs in the 3UTR (UnTranslated Regions) of mRNAs, where the microRNAs typically bind in order to repress their translation. However, this is a simplification of the problem, since it is already known the gene transcription activation by microRNAs bound to its promoter region, increasing of the effectiveness of negative regulation of translation when microRNAs are bound to the coding region of the gene or binding of microRNA into non-coding RNAs. These resources are also limited to the identification of SNPs in the seed region of miRNAs, and therefore they can only identify sites creation or disruption. However, SNPs located outside this region can not only create and disrupt target sites but also interfere on the stability of miRNAs binding and therefore on the regulation effectiveness. Moreover, considering the target site length, more than one SNP can occur inside of a site and thus, the combination of these SNPs can have an even greater influence on the microRNA binding. Also, current resources do not display which alleles of SNPs or what combinations of them are causing which effect. Finally, these features are restricted to the Homo sapiens and Mus musculus species. This work presents the computational tool SIMTar (SNPs Interfering on MicroRNA Targets), developed to identify SNPs that alter miRNA target sites and fills the mentioned gaps. Finally, it is described an application of SIMTar on the analysis of 114 SNPs associated with schizophrenia, all of them being predicted interfering with miRNA target sites.