Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://hdl.handle.net/1843/44593
Tipo: Tese
Título: Desenvolvimento de uma metodologia computacional para análise de variantes gênicas no locus de cadeia pesada de imunoglobulinas humanas
Autor(es): Fábio Rodrigues Martins
Primeiro Orientador: Liza Figueiredo Felicori Vilela
Primeiro Coorientador: Tiago Antônio de Oliveira Mendes
Resumo: As células B da resposta imune adaptativa de humanos e outros vertebrados possuem uma diversidade enorme de receptores de antígenos. A diversidade desses receptores é gerada por alguns processos como: variabilidade do lócus de imunoglobulinas, processo de recombinação e de hipermutação somática. Estes processos influenciam na identificação de novos alelos de imunoglobulina humana, pois dada uma variante não é uma tarefa simples dizer se a mesma veio realmente da linhagem germinativa do indivíduo ou se foi gerada pelos processos citados acima. Porém, identificar novos alelos de imunoglobulina humana é importante para estudos de maturação e afinidade destas moléculas. A identificação correta dos alelos pode auxiliar nos estudos de diversas doenças humanas associadas ao repertório de anticorpos e no desenvolvimento de novos terapêuticos por meio de técnicas de engenharia de anticorpos. Para contribuir com a descoberta de novos alelos, o advento de Next Generation Sequencing (NGS) possibilitou que genomas humanos fossem sequenciados com boa cobertura. Com isto, várias ferramentas, bancos de dados e abordagens que estudam repertório de anticorpos humanos têm sido desenvolvidos para o mapeamento e identificação de novos alelos de imunoglobulina. A metodologia desenvolvida neste trabalho identificou 10.550 alelos de genes IGHV, sendo que 10.156 são novos alelos putativos. Também foram identificados 524 variantes de genes IGHD e 670 de gene IGHJ. Um banco de dados integrado a uma plataforma web foi criado (YVr-DB) para armazenar e tornar acessível às prováveis novas variantes encontradas.
Abstract: The B and T cells of the adaptive immune response of humans and other vertebrates have an enormous diversity of receptors. The diversity of these receptors is generated by some processes such as: variability of the immunoglobulin locus, recombination process and somatic hypermutation. These processes influence the identification of new human immunoglobulin alleles, because given a variant it is not a simple task to say if it really came from the individual's germ line or if it was generated by the processes mentioned above. However, identifying new alleles of human immunoglobulin is important for studies of maturation and affinity of these molecules. The correct identification of alleles can help in the studies of several human diseases associated with the antibody repertoire and in the development of new therapeutics through antibody engineering techniques. To contribute to the process of discovering new alleles, the advent of Next Generation Sequencing (NGS) made it possible for human genomes to be sequenced with good coverage. With this, several tools, databases and approaches that study the human antibody repertoire have been developed for the mapping and identification of new immunoglobulin alleles. The methodology developed in this work identified 10,550 alleles of IGHV genes, of which 10,156 are new putative alleles. We also identified 524 alleles of IGHD genes and 670 alleles of IGHJ gene. A database integrated to a web platform was created (YVr-DB) to store and make accessible the likely new variants found.
Assunto: Bioinformática
Alótipos de Imunoglobulina
Bases de Dados Genéticas
Idioma: por
País: Brasil
Editor: Universidade Federal de Minas Gerais
Sigla da Instituição: UFMG
Departamento: ICB - INSTITUTO DE CIÊNCIAS BIOLOGICAS
Curso: Programa de Pós-Graduação em Bioinformatica
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
metadata.dc.rights.uri: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/pt/
URI: http://hdl.handle.net/1843/44593
Data do documento: 20-Jul-2022
Aparece nas coleções:Teses de Doutorado



Este item está licenciada sob uma Licença Creative Commons Creative Commons