Thèse de Doctorat
DOI
https://doi.org/10.11606/T.95.2019.tde-13012019-200435
Document
Auteur
Nom complet
Paula Prieto Oliveira
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Paulo, 2018
Directeur
Jury
Lima, Ariane Machado (Président)
Giordano, Ricardo José
Marques, Fátima de Lourdes dos Santos Nunes
Maschietto, Mariana
Silva, Israel Tojal da
Titre en portugais
Incorporação de evidências biológicas para a identificação de SNPs interferindo em sÃtios alvos de miRNAs
Mots-clés en portugais
Interferência de SNPs
SÃtios de microRNAs
SNPs
Resumé en portugais
SIMTar (SNPs Interfering in MicroRNA Targets) é uma ferramenta computacional que realiza a predição de interferência de SNPs em sÃtios alvos de miRNAs. Dada uma lista de SNPs, SIMTar analisa uma janela ao redor de cada SNP e verifica se tal SNP cria ou rompe um sÃtio de miRNA utilizando como base programas de predição de sÃtios de miRNAs nos vários alelos desta janela. Se o resultado da predição para um dado miRNA é diferente para diferentes alelos, então tal SNP está potencialmente interferindo em tal sÃtio. O presente trabalho teve como objetivo melhorar o processo de identificação de interferência de SNPs em sÃtios alvos de miRNAs, usando um novo programa de predição de sÃtios de miRNAs, assim como a incorporação de resultados biológicos experimentais. A hipótese deste trabalho é que com estas modificações poderia-se diminuir a expectativa de falsos positivos sem diminuir a sensibilidade. Os resultados obtidos validam a hipótese e ainda mostram que o SIMTar possui vantagens quando comparado com outras ferramentas ou bancos de dados de propósito similar.
Titre en anglais
Incorporation of biological evidences for the identification of SNPs interfering with miRNA target sites
Mots-clés en anglais
MicroRNAs sites
SNPs
SNPs interference
Resumé en anglais
SIMTar (SNPs Interfering in MicroRNA Targets) is a computational tool that performs the prediction of SNPs interference in miRNA target sites. Given a list of SNPs, SIMTar analyzes a window around each SNP and checks whether such SNP creates or breaks a miRNA site based on miRNA target prediction programs in the various alleles of this window. If the prediction result for a given miRNA is different for different alleles, then such SNP is potentially interfering in such site. The present study had the aim to improve the SNPs interference identification in miRNA sites, using a new prediction program of miRNAs targets, as well as the incorporation of experimental biological results. The hypothesis of this study is that with these modifications the expectation of false positives could be reduced without diminishing the sensitivity. The results obtained validate the hypothesis and also show that the SIMTar has advantages when compared to other tools or databases with similar purpose.
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Date de Publication
2019-01-23
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