Validação de sRNAs e inferências de redes de interação sRNA/mRNA em Herbaspirillum seropedicae SmR1
Resumo
Resumo: Pequenos RNAs não-codificadores (sRNAs) são reguladores chave no controle póstranscricional da expressão gênica. Eles podem ser encontrados nos três domínios da vida e são particularmente importantes em bactérias, permitindo responder rapidamente as mudanças ambientais, modulando a rotatividade de mRNAs alvos e controlando a tradução. Os sRNAs podem ser divididos em três categorias, sRNAs codificados em trans (traRNA), sRNAs codificados em cis (caRNA) e riboswitches. Herbaspirillum seropedicae SmR1 é uma bactéria diazotrófica, essencialmente endofítica que pertence a classe das ?- proteobactérias. Este microrganismo fixa nitrogênio sob condições microaeróbicas dentro dos tecidos vegetais de culturas de cereais economicamente importantes como trigo, arroz, milho e sorgo. O único cromossomo circular de H. seropedicae SmR1 já foi sequenciado. Desde então, muitos estudos focam na estrutura genômica, expressão gênica e fisiologia desta bactéria. Entretanto, uma investigação sobre a presença e função de sRNAs nunca foi realizada. O objetivo geral deste trabalho é validar a expressão de sRNAs e inferir redes de interação sRNAs-mRNAs de H. seropedicae SmR1 por meio de abordagens de bioinformáticas. Este trabalho foi dividido em dois capítulos. No primeiro capítulo, será apresentado a expressão de sRNAs no genoma de H. seropedicae SmR1 na presença de duas fontes diferentes de nitrogênio e / ou na presença de naringenina. Cento e dezessete sRNAs são expressos nesta bactéria nessas condições, porém, apenas 20 sRNAs apresentaram identidade de sequência com sRNAs bem caracterizados em outras bactérias conforme o banco de dados da Rfam. Nós conseguimos validar por northern blot a expressão de cinco sRNAs, Hsnc050 (RNA 6S), Hsnc028, Hsnc042, Hsnc073 e Hsnc082. No segundo capítulo, relata-se a inferência de redes de interação de sRNA-mRNA de H. seropedicae SmR1 baseados em duas abordagens para inferência de redes. Na primeira abordagem utilizamos dados de expressão (rede HsNetEx) e na segunda buscamos regiões de complementariedade de bases com mRNAs (rede HsNetEx). Quarenta e seis interações foram idênticas entre HsNetEx e HsNetBP. Uma rede de consenso que estabelece 3.218 relações envolvendo 77 traRNAs e 1.988 mRNAs foi obtida e confirma a multiplicidade de interações de traRNAs e seus alvos de mRNAs. Foram identificados diversos mRNAs alvos dos sRNAs analisados, dentre estes alguns envolvidos no metabolismo de nitrogênio. Esta abordagem de bioinformática é importante como primeiro passo para validação experimental de alvos e funções de traRNAs. Abstract: Small non-coding RNAs (sRNAs) have key regulatory roles in post-transcriptional control of gene expression. They can be found in all three domains of life and are particularly important in bacteria allowing them to rapidly respond to the environmental challenges and modulate turnover of target mRNAs and affect their translation. sRNAs can be divided in three categories trans-encoded RNAs (traRNA), cis-encoded RNAs (caRNA) and riboswitches. Herbaspirillum seropedicae SmR1 is a diazotrophic and obligate endophytic bacterium that belongs to the ?-proteobacteria class. This microorganism fixes nitrogen under microaerobic conditions inside the tissues of the economically important cereal crops such as wheat, rice, maize and sorghum. The single circular chromosome of the H. seropedicae SmR1 strain was sequenced, since then, there are many studies focusing the genomic structure, gene expression and physiology of H. seropedicae SmR1. However, the investigation about the presence and function of sRNAs was never performed. The general objective of this work is to validate the expression of sRNAs and infer sRNAs-mRNA interaction networks H. seropedicae SmR1 based on bioinformatics approaches. This work was divided into two chapters. In the first chapter we reported the expression of several sRNA in H. seropedicae SmR1 genome in the presence of two nitrogen sources and/or in the presence of naringenin. One hundred and seventeen sRNAs were expressed in this bacterium under these conditions, but only 20 sRNAs had sequence identity with well-characterized sRNAs in another bacterium according to the Rfam database. We were able to validate by northern blot the expression of the Hsnc050 (6S RNA), Hsnc028, Hsnc042, Hsnc073 and Hsnc082 sRNAs. In the second chapter we reported the inference sRNA-mRNA interaction network in H. seropedicae SmR1 using two network inference approaches, using expression data (HsNetEx network) and searching for complementarity of bases with mRNAs (HsNetBP network). Forty-six interactions were identical between HsNetEx and HsNetBP. A consensus network which establishes 3,218 relationships involving 77 traRNAs and 1,988 mRNAs was obtained and confirms the complex interaction multiplicity of the traRNAs and their mRNAs targets. Several mRNAs were identified targeting the analysed sRNAs, among some involved in nitrogen metabolism. This bioinformatics approach represents an important step before the experimental validation of targets and functions of traRNAs.
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