Reis, Alexandre BarbosaResende, Daniela de MeloBrito, Rory Cristiane Fortes de2017-03-072017-03-072014BRITO, Rory Cristiane Fortes de. Identificação de novos antígenos candidatos vacinais contra leishmaniose visceral canina no genoma de L. infantum utilizando a bioinformática como ferramenta. 2014. 111 f. Dissertação (Mestrado em Ciências Farmacêuticas) – Escola de Farmácia, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2014.http://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/7315Programa de Pós-Graduação em Ciências Farmacêuticas. CIPHARMA, Escola de Farmácia, Universidade Federal de Ouro Preto.A leishmaniose visceral canina (LVC) é uma zoonose na América Latina, e o cão possui um papel central como reservatório do parasito e na transmissão da infecção para o vetor no ciclo urbano da Leishmania infantum. A vacinologia reversa permite realizar a predição de epítopos in silico de células B e T, que são importantes na resposta imune, permitindo o desenho de vacinas com tempo reduzido. O objetivo deste trabalho foi selecionar genes do protozoário L. infantum candidatos à vacina contra LVC. Esse objetivo foi divido em duas etapas, sendo a primeira a seleção de antígenos utilizando ferramentas de bioinformática e a segunda a clonagem e expressão dos antígenos selecionados em um sistema eucarioto. Na ETAPA I foi realizado o download do proteoma predito da espécie L. infantum, com 8.241 proteínas, que foi usado em todas as análises subsequentes. As predições foram feitas utilizando-se os seguintes algoritmos: a) para MHC-I, NetCTL e NetMHC; b) para MHC-II, NetMHCII; c) para células B, BepiPred, AAP12 e BCPred12 enquanto que para a predição da localização subcelular das proteínas foram utilizados Sigcleave, TargetP e WoLF PSORT. Foram analisados 12 alelos MHC-I humanos e sete alelos MHC-I de camundongos, e no contexto de MHC-II, foram analisados 14 alelos humanos e três de camundongos. Após a realização das predições, foi necessário o desenvolvimento de um Banco de Dados relacional em um Sistema Gerenciador de Banco de Dados (SGBD), o MySQL, para a integração dos resultados e pré-seleção das proteínas baseado nos seguintes critérios: proteínas secretadas/excretadas ou de membrana plasmática, com epítopos preditos com afinidade pelos 19 alelos de MHC-I utilizados e epítopos preditos com afinidade por no mínimo 14 alelos de MHC-II, além de epítopos preditos para células B. Em seguida, foi feita uma busca por similaridade de sequências com os proteomas preditos de humano, de cão e de camundongo a fim de evitar reações autoimunes no ato da vacinação, para isso foi utilizado o algoritmo BLASTp, do pacote Blastall. Após o alinhamento de sequências, as proteínas com pouca similaridade foram confrontadas com a rede predita de interação proteínaproteína do parasito, desenvolvida pelo grupo de pesquisa. Na ETAPA II, as proteínas selecionadas foram clonadas no vetor de clonagem pGEM T easy, seguido da clonagem no vetor de expressão pPICZα-A, onde os clones foram confirmados pela PCR e digestão enzimática. Após essa etapa, os plasmídeos pPICZα-A recombinantes foram linearizados e transformados na levedura Pichia pastoris, integrando-se no gemona da levedura. Os clones recombinantes foram selecionados por PCR. Através das ferramentas de bioinformática, foram selecionadas quatro proteínas candidatas a uma vacina contra LVC. Neste trabalho foi mostrado o resultado de clonagem e expressão de dois genes que codificam duas proteínas.pt-BRabertoBioinformáticaLeishmaniose visceralClonagemPichia stipitisDissertacaoAutorização concedida ao Repositório Institucional da UFOP pelo(a) autor(a) em 29/01/2015 com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho desde que sejam citados o autor e o licenciante.