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Disertación de Maestría
DOI
https://doi.org/10.11606/D.95.2023.tde-09012024-171914
Documento
Autor
Nombre completo
Lyang Higa Cano
Dirección Electrónica
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
São Paulo, 2023
Director
Tribunal
Martins Junior, David Corrêa (Presidente)
Hoch, Nicolas Carlos
Lopes, Fabricio Martins
Nakaya, Helder Takashi Imoto
Título en inglés
Decoding ubiquitination in the fight against malaria: a network-based exploration of E1-E2-E3 enzyme triples in Plasmodium falciparum
Palabras clave en inglés
E1-E2-E3 matching
Gene co-expression network
Malaria
Plasmodium falciparum
Ubiquitination
Resumen en inglés
Plasmodium falciparum is the causative agent of malaria, a disease responsible for a significant number of global deaths. Decades of integrative research, encompassing genomics, transcriptomics, cell biology, and host interactions, have been dedicated to combating this parasite. As an eukaryotic intracellular pathogen, P. falciparum regulates its protein activity through the ubiquitin-proteasome system (UPS), orchestrating essential cellular processes. The UPS pathway operates through a three-step enzymatic cascade involving three distinct groups: E1, E2, and E3 enzymes. An intricate puzzle lies in the identification of enzyme triples (E1, E2, E3) that collaborate within the same chain reaction during the intraerythrocytic developmental cycle (IDC) in P. falciparum. This quest is significant given the incomplete understanding of this phenomenon and its potential impact on malaria control. To address this problem, we propose an innovative approacha Gene Co-expression Network (GCN) model for the systematic ranking of enzyme triples (E1, E2, E3). This model, based on the concept that co-expressed genes are likely involved in the same biological processes, provides an avenue to identify triples operating in tandem. The model's efficacy was tested across seven temporal RNA-Seq transcriptome datasets, each representing distinct experimental conditions and temporal stages during the IDC. Remarkably, our model revealed three triples (E1, E2, E3) that consistently collaborated across all seven datasets, demonstrating remarkable stability amidst varying experimental contexts. This research not only enhances our comprehension of the UPS pathway in P. falciparum but also sheds light on potential targets for combating malaria. By deciphering the Ubiquitin Code, we aim to unravel the mechanisms underpinning critical biological processes, ultimately contributing to the global battle against malaria.
Título en portugués
Decodificando a ubiquitinação na luta contra a malária: uma exploração baseada em redes de trios de enzimas E1-E2-E3 no Plasmodium falciparum
Palabras clave en portugués
Correspondência E1-E2-E3
Malária
Plasmodium falciparum
Rede de co-expressão gênica
Ubiquitinação
Resumen en portugués
Plasmodium falciparum é o agente causador da malária, uma doença responsável por um grande número de mortes em todo o mundo. Décadas de pesquisas integradas, abrangendo genômica, transcriptômica, biologia celular e interações com o hospedeiro, têm sido dedicadas ao combate a esse parasita. Como um patógeno intracelular eucariótico, o P. falciparum regula sua atividade proteica por meio do sistema ubiquitina-proteassoma (UPS), orquestrando processos celulares essenciais. A via do UPS opera por meio de uma cascata enzimática de três etapas envolvendo três grupos distintos de enzimas: E1, E2 e E3. Um quebra-cabeça reside na identificação de tríades de enzimas (E1, E2, E3) que colaboram na mesma reação em cadeia durante o ciclo de desenvolvimento intraeritrocítico (IDC) do P. falciparum. Essa busca é importante devido ao entendimento incompleto desse fenômeno e seu potencial impacto no controle da malária. Para enfrentar esse problema, propomos uma abordagem inovadora um modelo de rede de coexpressão gênica (GCN) para a classificação sistemática de tríades de enzimas (E1, E2, E3). Esse modelo, fundamentado na ideia de que genes coexpressos provavelmente estão envolvidos nos mesmos processos biológicos, oferece uma maneira de identificar tríades que operam em conjunto. A eficácia do modelo foi testada em sete conjuntos de dados temporais de transcriptoma de RNA-Seq , cada um representando condições experimentais e estágios temporais distintos durante o IDC. Surpreendentemente, nosso modelo revelou três tríades (E1, E2, E3) que colaboram consistentemente em todos os sete conjuntos de dados, demonstrando uma notável estabilidade em contextos experimentais variados. Essa pesquisa não apenas aprimora nossa compreensão da via do UPS no P. falciparum, mas também lança luz sobre possíveis alvos para o combate à malária. Ao tentarmos decifrar o Código da Ubiquitina, visamos desvendar os mecanismos subjacentes a processos biológicos críticos, contribuindo assim para a luta global contra a malária.
 
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Fecha de Publicación
2024-02-09
 
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