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dc.contributor.advisor1Paulo Guilherme de Oliveira Sallespt_BR
dc.creatorRomulo Lucio Vale de Moraespt_BR
dc.date.accessioned2019-08-09T14:45:43Z-
dc.date.available2019-08-09T14:45:43Z-
dc.date.issued2012-07-06pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/1843/BUOS-APTLAE-
dc.description.abstractSchistosomiasis continues to be a significant public health problem in tropical countries including Brazil. The disease caused by the parasite Schistosoma mansoni, is the second main cause of morbity in the world among parasitc diseases, right after malaria. In the present research work, we describe the development of an approach aiming discovering vaccine candidates for schistosomiasis using computational resources. The main purpose for this approach was the prediction of antigenic proteins from the genome of the target organism. Among the various predictions made are those that determine wich the proteins which are exposed to human host (secreted and transmembrane proteins). The selected proteins were further submitted to epitope prediction. Such analysis resulted in 90 proteins with good immunogenic potential, that encouraged some experimental validations still under development. This a work encouraged the creation of a pipeline that involves all the predictions made in the project, provided in the form of a web-server (EpiFinder: http://epifinder.cebio.org). In conclusion, we expected to contribute to the discovery of new targets for vaccine more quickly and effectively not only in schistosomiasis, but also other parasites.pt_BR
dc.description.resumoA esquistossomose continua sendo um dos principais problemas de saúde dos países tropicais, incluindo o Brasil. A doença causada pelo organismo Schistosoma mansoni, dentre as parasitoses existentes, é a segunda principal causa de morbidade no mundo depois da malária. No presente trabalho foi desenvolvida uma abordagem para descoberta de alvos de vacinas contra esquistossomose, utilizando recursos in silico. O principal objetivo nesta abordagem foi a predição de proteínas antigênicas a partir do genoma do organismo de interesse. Dentre as diversas predições realizadas, estão aquelas que determinam as proteínas que estão potencialmente expostas ao hospedeiro humano (proteínas secretadas e transmembranas) e de posse destas, são identificadas aquelas que têm um melhor perfil imunogênico, através do mapeamento de seus epitopos. Tais análises resultaram em 90 proteínas com potencial imunogênico, que incentivaram algumas validações experimentais que ainda estão em desenvolvimento. Também motivaram a criação de um pipeline que envolve todas as predições realizadas no projeto através de um web-server (EpiFinder: http://epifinder.cebio.org). Dessa forma espera-se contribuir para a descoberta de novos alvos de vacinas de forma mais rápida e eficaz, não apenas para esquistossomose, mas também para outras parasitoses.pt_BR
dc.languagePortuguêspt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Geraispt_BR
dc.publisher.initialsUFMGpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectBioinformáticapt_BR
dc.subject.otherBioinformáticapt_BR
dc.titleAnálise computacional do genoma de Schistosoma mansoni para identificação de proteínas potencialmente imunogênicaspt_BR
dc.typeTese de Doutoradopt_BR
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