Predição de RNAs curtos em Herbaspirillum seropedicae SmR1

Abstract

Resumo

Resumo: Herbaspirillum seropedicae é uma bactéria diazotrófica endofítica associada a diversos grupos de plantas, principalmente gramíneas de importância agrícola. Seu genoma já foi sequenciado e anotado pelo consórcio GENOPAR. Como outros seres vivos, esta bactéria tem um conjunto de RNAs regulatórios conhecidos como small RNAs (sRNAs). Estas moléculas têm um papel importante em vários processos celulares e possuem diversos mecanismos de ação, como o pareamento antisenso entre o sRNA e o mRNA alvo. RNAs curtos podem ser identificados por meio de predições computacionais utilizando características comuns compartilhadas: tamanho entre 50 e 400 bp, presença de promotores e terminadores, similaridade entre gêneros ou espécies filogeneticamente relacionadas. O propósito deste projeto foi a predição in silico de sRNAs em regiões intergênicas do genoma de H. seropedicae, através do desenvolvimento e utilização do sRNATool, uma ferramenta integradora de dados. Para a predição dos promotores foram utilizados o Bprom e o NNPP. Ambos utilizam uma rede neural de sRNAs de E. coli confirmados experimentalmente, com uma eficiência de 80% nas predições. Para as sequências de terminadores intrínsecos foram utilizados o RNAMotif e o TranstermHP. Foi realizada a formatação e o cruzamento dos dados gerados, subtraindo a posição final do promotor e a posição final do terminador. Obtiveram-se 200 sequências candidatas que foram submetidas a comparações com espécies próximas, principalmente Herbaspirillum rubrisubalbicans M1. Cinquenta e sete candidatos foram selecionados por possuírem elevada similaridade, e, desta relação, confirmouse dois sRNAs no banco de dados Rfam: 6S e 4.5S. O sRNATool mostrou-se eficaz na predição de sequências candidatas a sRNAs e pode ser aplicado em outros genomas de procariotos.

Abstract: Herbaspirillum seropedicae SmR1 is an endophitic diazotrophic organism associated with several groups of plants, mainly crops with agricultural importance. Its genome was sequenced and annotated by the GENOPAR consortium. As other living been, this bacterium has a set of regulatory RNAs known as small RNAs (sRNAs). These molecules have important roles on several cellular process and make use of some action mechanisms like antisense pairing between the sRNA and the target mRNA. sRNAs can be identified by means of computational predictions using common features: length between 50 and 400 bp, promoters, terminators and similarity among related species. The purpose of this project was the in silico prediction of sRNAs in intergenic regions of Herbaspirillum seropedicae SmR1 through the development and application of the sRNATool, a data integrative software. In order to predict promoters were used BProm and NNPP. Both of them utilize a neural network of sRNAs experimentally confirmed with 80% efficiency on the predictions. For the intrinsic terminators were utilized RNAMotif and TranstermHP. After predicting promoters and terminators was realized the reformatting and the data crossing, subtracting the promoter's final position and the terminator's final position. Were obtained 200 candidates sequences that were compared with related species, mainly Herbaspirillum rubrisubalbicans M1. 57 candidates were selected by possessing high similarity and 2 candidates could be confirmed: 6S and 4.5S. The sRNATool proved be effective and can be applied in others prokaryotic genomes.