Publicação
Mining metagenomics datasets for novel plastic-degrading enzymes
| Resumo: | A crescente quantidade de dados depositados em bases de dados públicas sem anotação pode ocultar uma série de genes e proteínas cuja função ainda é desconhecida. Com base no conhecimento de algumas enzimas capazes de catalisar reações com interesse ambiental ou biotecnológico, será possível encontrar em bases de dados de proteínas ou em conjuntos de dados ómicos, outras com atividade semelhante, que eventualmente poderão ser mais eficientes. No entanto, não existem ferramentas bioinformáticas projetadas para encontrar proteínas de interesse em grandes conjuntos de dados. Neste trabalho, uma ferramenta de bioinformática foi desenvolvida e denominada Mining Protein dAtasets foR Targeted enzYmes (M-PARTY) para minerar enzimas alvo em grandes conjuntos de dados. M-PARTY recebe um ficheiro FASTA contendo as enzimas alvo e automaticamente produz bases de dados de Hidden Markov Model, valida e filtra os modelos não validados. M PARTY procura sequências homólogas em determinados conjuntos de dados e identifica as proteínas mais semelhantes, que apresentam potencialmente as mesmas atividades das enzimas alvo. A M-PARTY é uma Interface de Linha de Comando de uso gratuito, corre no sistema operacional Linux com apenas um comando, é de código aberto e foi desenvolvida em Python. Esta ferramenta foi testada para encontrar enzimas envolvidas na biodegradação do polietileno em metagenomas hidrotermais e marinhos. A partir de 5 sequências proteicas iniciais, 329 HMMs foram gerados pelo M PARTY e 103 foram descartados após a etapa de validação. Um total de 19 proteínas apresentaram homologia significativa com as 5 enzimas alvo, sendo enzimas potencialmente degradadoras de polietileno. Esta ferramenta será muito útil para realizar uma primeira triagem de enzimas de interesse em diferentes ambientes, antecedendo uma posterior confirmação da atividade enzimática e eventual implementação. |
|---|---|
| Autores principais: | Freitas, José Pedro Silva |
| Assunto: | Biodegradação de plásticos Ferramenta bioinformática Mineração de dados ómicos Construção de Hidden Markov Models Plastic biodegradation Bioinformatics tool Omics data mining Hidden Markov Models construction |
| Ano: | 2022 |
| País: | Portugal |
| Tipo de documento: | dissertação de mestrado |
| Tipo de acesso: | acesso aberto |
| Instituição associada: | Universidade do Minho |
| Idioma: | inglês |
| Origem: | RepositóriUM - Universidade do Minho |
| Resumo: | A crescente quantidade de dados depositados em bases de dados públicas sem anotação pode ocultar uma série de genes e proteínas cuja função ainda é desconhecida. Com base no conhecimento de algumas enzimas capazes de catalisar reações com interesse ambiental ou biotecnológico, será possível encontrar em bases de dados de proteínas ou em conjuntos de dados ómicos, outras com atividade semelhante, que eventualmente poderão ser mais eficientes. No entanto, não existem ferramentas bioinformáticas projetadas para encontrar proteínas de interesse em grandes conjuntos de dados. Neste trabalho, uma ferramenta de bioinformática foi desenvolvida e denominada Mining Protein dAtasets foR Targeted enzYmes (M-PARTY) para minerar enzimas alvo em grandes conjuntos de dados. M-PARTY recebe um ficheiro FASTA contendo as enzimas alvo e automaticamente produz bases de dados de Hidden Markov Model, valida e filtra os modelos não validados. M PARTY procura sequências homólogas em determinados conjuntos de dados e identifica as proteínas mais semelhantes, que apresentam potencialmente as mesmas atividades das enzimas alvo. A M-PARTY é uma Interface de Linha de Comando de uso gratuito, corre no sistema operacional Linux com apenas um comando, é de código aberto e foi desenvolvida em Python. Esta ferramenta foi testada para encontrar enzimas envolvidas na biodegradação do polietileno em metagenomas hidrotermais e marinhos. A partir de 5 sequências proteicas iniciais, 329 HMMs foram gerados pelo M PARTY e 103 foram descartados após a etapa de validação. Um total de 19 proteínas apresentaram homologia significativa com as 5 enzimas alvo, sendo enzimas potencialmente degradadoras de polietileno. Esta ferramenta será muito útil para realizar uma primeira triagem de enzimas de interesse em diferentes ambientes, antecedendo uma posterior confirmação da atividade enzimática e eventual implementação. |
|---|