https://repositorio.ufba.br/handle/ri/13372
Tipo: | Tese |
Título: | Predição de epitopos de célula B em proteínas de Leishmania infantum: uma análise in silico |
Autor(es): | Assis, Luciana Moura de |
Autor(es): | Assis, Luciana Moura de |
Abstract: | A Leishmaniose visceral (LV) é uma doença crônica, endêmica em 62 países e representa um sério problema de saúde pública no Brasil. Os testes sorodiagnósticos convencionais empregam antígenos inteiros ou extratos solúveis que limitam a padronização do antígeno, e podem gerar reações cruzadas com outras doenças. Um método alternativo é o uso de peptídeos a partir de epitopos de célula B identificados através de ferramentas de bioinformática. Objetivou-se identificar epitopos lineares e conformacionais de célula B das proteínas de Leishmania infantum cisteína peptidase calpaina-like, redutase thiol dependente 1 (TDR1) e HSP70, bem como identificar sua estrutura secundária através de metodologia in silico; em seguida, buscou-se selecionar os epitopos lineares comuns aos diferentes métodos de predição para verificar a composição dos resíduos de aminoácidos dos mesmos. Metodologia: As ferramentas de bioinformática IEDB, BepiPred e BcePred foram usadas para predição de epitopos lineares de célula B e o programa CBtope para predição de epitopos conformacionais. A estrutura secundária das proteínas foi predita pelo servidor PHD. Resultados: As análises de predição produziram um total de 148 epitopos lineares e 164 epitopos conformacionais a partir das três proteínas, a maioria desses epitopos está localizada na mesma região. A estrutura secundária das proteínas é composta por -hélice, fita estendida e randômica. Nas proteínas TDR1 e HSP70, os epitopos preditos estão localizados principalmente em regiões de -hélice e randômica. Conclusões: Epitopos lineares e conformacionais de célula B de proteínas de L. infantum foram identificados in silico e poderão contribuir como novos antígenos com potencial aplicação no diagnóstico e controle da leishmaniose visceral. Sugere-se que vários métodos de predição de epitopos lineares sejam combinados a fim de se obter resultados mais confiáveis. |
Palavras-chave: | Biologia molecular Biologia sintética Bioinformática Diagnóstico Vacinas Molecular biology Synthetic biology Bioinformatics Diagnosis Vacccines |
Editora / Evento / Instituição: | Programa de Pós-Graduação em Medicina e Saúde |
URI: | http://repositorio.ufba.br/ri/handle/ri/13372 |
Data do documento: | 2013 |
Aparece nas coleções: | Tese (PPGMS) |
Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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