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Type: Dissertação de Mestrado
Title: Estabelecimento de um pipeline para identificação de Mycobacterium leprae em microbiomas através do gene rRNA 16S
Authors: Felipe Borim Corrêa
First Advisor: Gabriel da Rocha Fernandes
First Referee: Andrea Maria Amaral Nascimento
Second Referee: Francisco Pereira Lobo
Abstract: Mycobacterium leprae é uma bactéria patogênica e agente etiológico da hanseníase, enfermidade que incide principalmente em países subdesenvolvidos. O estudo desse microorganismo não é trivial pois o mesmo não cresce em meios de cultura tradicionais, contudo, abordagens independentes de cultura baseadas no gene rRNA 16S podem ser usadas para o estudo comunidades microbianas. É sabido que existem vieses relacionados à amplificação e classificação taxonômica nessas abordagens, dessa forma, este trabalho tem como objetivo definir um pipeline que possibilite o estudo de M. leprae em microbiomas. A metodologia foi dividida em quatro etapas. Primeiro foi feita uma pré-seleção de iniciadores e seus respectivos amplicons simulados de M. leprae que permitiram a classificação taxonômica até nível de espécie desse organismo. A segunda análise avaliou a capacidade de amplificação dos iniciadores selecionados. A terceira etapa foi a avaliação da sensibilidade na classificação taxonômica de comunidades microbianas simuladas e, por fim, um modelo de regressão logística foi utilizado para identificar as regiões hipervariáveis mais informativas do rRNA 16S desse organismo. Apenas amplicons de iniciadores que cobriram as regiões V1-V2, V2-V3 e V6 de M. leprae puderam ser classificados até nível de espécie. No entanto, os iniciadores que flanqueiam V6 geraram amplicons que apresentaram maior sensibilidade na classificação de M. leprae das comunidades simuladas e possibilitaram a classificação de mais táxons que os demais. A regressão logística corroborou com os resultados, mostrando que as regiões V1, V2 e V6 são as mais informativas no rRNA 16S desse organismo. Com base nos resultados, foi possível chegar em algumas recomendações para a classificação de M. leprae em microbiomas, sendo sugerido o uso de iniciadores que flanqueiam a região V6, o uso bancos de dados de referência Silva e a classificação taxonômica a partir da definição de OTUs a 97% de similaridade.
Abstract: Mycobacterium leprae is a pathogenic bacteria and the etiologic agent of leprosy, disease which affects mainly underdeveloped countries. The study of this microorganism is not trivial because it does not grow in traditional culture media; however, culture-independent approaches based on rRNA 16S gene can be used to study microbial communities. It is known that there are biases related to the amplification and taxonomic classification in these approaches; thus, the objective of this work was to define a pipeline which allows the study of M. leprae in microbiomes. The methods were divided into four parts. First was made a pre-selection of primers and its respective simulated amplicons of M. leprae that allowed the taxonomic classification at species level of this organism. The second analysis evaluated the amplification capacity of the selected primers. The third step was the evaluation of the sensitivity of the taxonomic classification of mock communities and, lastly, a logistic regression model was used to identify the most informative hypervariable regions of the 16S rRNA for M. leprae. Only amplicons of primers that covered the regions V1-V2, V2-V3 and V6 of M. leprae could be classified at species level. Though, primers which flank V6 regions generated amplicons that showed higher sensitivity in the classification of M. leprae from the mock communities and allowed the classification of more taxa than the others. Logistic regression corroborated with the results, showing that regions V1, V2 and V6 are the most informative in this organism 16S rRNA. Based on the results, were possible to reach in some recommendations for the classification of M. leprae in microbiomes, being suggested the use of primers for V6 region, Silva reference database and taxonomic classification using 97% similarity OTUs.
Subject: Bioinformática
language: Português
Publisher: Universidade Federal de Minas Gerais
Publisher Initials: UFMG
Rights: Acesso Aberto
URI: http://hdl.handle.net/1843/BUOS-ARRG4K
Issue Date: 3-Jul-2017
Appears in Collections:Dissertações de Mestrado

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