Desenvolvimento de Fármacos e Análise de Sequências

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Bala mágica é o conceito que os fármacos se dirigem 
diretamente para os alvos estruturais das células. 
A rota para um novo fármaco é: pesquisa básica -> 
composto bioativos -> ensaios pré-clínicos -> ensaios 
clínicos -> aprovação de agências regulatórias -> 
sobrevivência no mercado. 
Drogabilidade é um termo genérico que abrange uma 
série de moléculas biológicas, como proteínas, RNA e 
DNA. 
Um bom alvo terapêutico precisa ser eficaz, seguro e 
drogável 
Um alvo drogável é aquele que pode ser modulado por 
uma molécula pequena e quando essa molécula se liga 
ao alvo, há uma resposta biológica mensurável. 
A técnica de Knock-out é quando há o bloqueio de um 
gene especifico no organismo e substitui esse gene por 
uma versão não funcional que é incapaz de produzir 
aquela proteína codificada pelo gene original 
Agentes antissense é uma técnica que bloqueia a 
ligação do RNAm ao ribossomo ou ativa a degradação 
de RNAm pela RNAse 
O RNA de interferência (RNAi) é uma técnica que aboli 
a expressão de um determinado gene pela clivagem do 
RNAm. O gene consegue ser transcrito dentro da 
célula, mas não é traduzido na sua proteína funcional. 
Os bandos de dados são um conjunto de arquivos 
relacionados entre si com registros sobre pessoas, 
lugares ou coisas. 
São coleções organizadas de dados que se relacionam 
de forma a criar algum sentido e dar mais eficiência 
durante uma pesquisa ou estudo. 
Existem dois tipos de banco de dados: os primários que 
são simples repositórios e dados, e os secundários que 
são mais completos, com informações adicionais e 
mais critérios de busca. 
Um bom banco de dados precisa ser completo e 
atualizado, interconexão com outros bancos de dados, 
permitir corrigir as sequencias existentes e adicionar 
novas, além de ser acessíveis na internet. 
O formato fasta é o formato reconhecido por muitos 
programas que usam sequência de proteínas e ele 
indica ao programa que aquele arquivo é uma 
sequência. 
O aumento do número de genomas disponíveis exigiu 
um aumento da capacidade computacional de 
armazenamento, investimento e desenvolvimento de 
técnicas de armazenamento para a análise desses 
dados. 
As técnicas de alinhamento de sequência tornaram-se 
ferramentas essenciais e primordiais na análise de 
sequências biológicas. 
Um dos objetivos do alinhamento é determinar 
quando duas sequências são similares que justifiquem 
uma inferência de homologia. 
A partir de um alinhamento podemos inferir se duas 
sequências biológicas estão evolutivamente 
relacionadas ou não. 
A comparação entre genomas de diferentes espécies 
possibilita a análise de variações nas sequências e, em 
alguns casos, permite também a identificação de 
relações entre as variações de DNA e a suscetibilidade 
de determinadas doenças. 
Identidade: representa a presença de um mesmo 
resíduo na mesma posição em duas ou mais sequencias 
alinhadas. 
Similaridade: ocorre quando há substituições onde os 
aminoácidos envolvidos são considerados 
semelhantes. 
Homologia: relação evolutiva; quando duas sequencias 
apresentam o mesmo ancestral. 
Genes ortólogos: mesma função, porém estão em 
espécies diferentes 
Genes parálogos: possuem um ancestral em comum e 
existem um mesmo genoma, mas com funções 
diferentes. 
Quando a letra não apresenta correspondência em 
uma outra sequência, adiciona-se os GAPs que são 
traços; indica que há uma alteração em uma das 
sequencias, que pode ser uma base/aminoácido 
faltando ou base/aminoácido a mais adicionados em 
uma sequência. 
 
Para se obter um bom alinhamento precisamos: 
conhecer a família de proteínas, verificar regiões 
conservadas e não conservadas e testar vários 
programas para um mesmo problema. 
 
 
Os alinhamentos simples descrevem a relação de 
semelhança entre duas sequencias. 
Os principais algorítmicos desenvolvidos para esse 
alinhamento são: algoritmos de programação 
dinâmica, análise de matriz de pontos (dot matrix) e 
método de palavra ou k-tuple. 
Os alinhamentos múltiplos incluem três ou mais na 
análise de semelhança. 
Os principais algorítmicos desenvolvidos para esse 
alinhamento são: algorítmicos de programação 
dinâmica, alinhamento progressivo, pontuação 
baseada em consistência, método interativos de 
refinamento e modelos ocultos de Markov 
Conceitualmente ainda podemos dividir os 
alinhamentos em local e global. 
Os alinhamentos que levam em consideração toda a 
extensão da sequência são chamados de globais, 
enquanto que aqueles que levam em consideração 
apenas pequenos regiões de semelhança são 
chamados de alinhamentos locais. 
 
Os alinhamentos locais visam encontrar o melhor 
alinhamento para uma fração da sequência. Ele é útil 
para realização de pesquisas em bancos de dados ou 
em situações em que não temos nenhum 
conhecimento entre as sequencias que queremos 
comparar. 
Os algoritmos de programação dinâmica descritos 
encontram uma solução ótima: resolvem uma 
instancia de um problema usando soluções 
computadas para pequenas partes do problema. 
Sequencias de proteínas com domínio em comum, 
porém que diferem no resto da sequência. 
O método de palavras é mais rápido do que o método 
de programação dinâmica e é útil em casos onde se 
busca similaridade de uma única sequência contra um 
grande conjunto de dados. 
O blast é um conjunto de programas utilizados para 
realizar buscar de similaridades que sejam 
estatisticamente significantes em dados de sequência. 
O pciBlast estima a significância estatística dos 
alinhamentos encontrados, permitindo que aja a 
comparação de proteínas que são fracamente 
relacionadas, mas que possuem regiões bem 
conservadas. Seu funcionamento ocorre por busca de 
correspondência de padrões dentro da sequência que 
vão ser utilizados para iniciar os alinhamentos. 
O phiBlast procura por outras sequencias de proteína, 
que também possui o mesmo padrão de entrada e 
tenha similaridade significativa na vizinhança de 
correspondência do teste padrão. 
O blast consiste em três etapas: 
1. Seeding: identifica onde começa o 
alinhamento; 
2. Extension: estende o alinhamento desse início; 
3. Evaluation: determina quais alinhamentos são 
relevantes. 
Essas 3 etapas permitem ao BLAST amostrar todo o 
espaço da pesquisa sem perder tempo com regiões 
dissimilares. 
Score: a qualidade de cada par de sequencias alinhadas 
E-value: número de alinhamentos diferentes com 
scores equivalentes ou melhores que S que é esperado 
que ocorra numa busca num banco de dados por acaso. 
Quanto menor o E-value, mais significativo é o score. 
 
Os alinhamentos globais visam encontrar o melhor 
alinhamento entre sequencias completas. É apropriado 
para comparar sequencias onde se espera encontrar 
semelhantes entre elas em toda a sua extensão. 
O algoritmo Needleman-Wunsh tem a ideia de 
construir um alimento ótimo utilizando soluções 
ótimas obtidas anteriormente para subsequências 
menores. 
As inferências filogenéticas podem ser feitas por 
caracteres morfológicos, aspectos comportamentais, 
fisiologia e moléculas. 
A filogenia é a história genealógica de um gruo de 
organismos e uma representação hipotética das 
relações ancestral/descendente. 
A filogenética é o ramo da sistemática interessado na 
reconstrução da filogenia. 
Vantagens da filogenia: 
1. A comparação entre organismos muitos 
diferentes são possíveis; 
2. Uso de genes diferentes para diferentes 
problemas; 
3. A evolução molecular é melhor compreendida 
que a morfológica; 
4. Existem modelos e testes 
5. Teoricamente é possível datar os eventos de 
divergência. 
 
Os nós terminais (A,B,C,D,E), que são os mais externos, 
identificam os indivíduos, genes ou proteínas que 
foram incluídos na análise. Além disso, os nós terminais 
são conhecidos como folhas ou unidades taxonômicas 
operacionais (OTU). 
Os traços horizontais são chamados de ramosterminais, que ligam os nós terminais com os nós 
internos. 
Os nós internos representam os indivíduos que não são 
amostrais. Eles identificam uma inferência evolutiva do 
ancestral em comum mais recente. 
Anagênese: processo pelo qual um caráter surge ou se 
modifica numa população ao longo do tempo, sendo 
responsável pelas novidades evolutivas. 
Cladogênese: processo responsável pela ruptura da 
coesão inicial numa população, gerando duas ou mais 
populações que não mais se comunicam. 
 
Grupos monofiléticos ou clado: todos os membros 
descendentes de um mesmo ancestral. 
Clade: grupo de sequencias monofiléticas 
Grupos parafiléticos: originam de um mesmo ancestral, 
mas nem todos os organismos fazem parte do grupo 
Grupos polifiléticos: derivados de diferentes ancestrais 
diretos. 
A distância genética permite estabelecer uma 
estimativa da quantidade de mudanças que ocorreram 
durante a divergência. A distancia genética é a medida 
quantitativa de dissimilaridade genética entre nós 
terminais. 
Quanto maior a distância, mais próxima é a relação 
evolutiva. 
Os métodos podem ser: quantitativos ou qualitativos. 
Quantitativos: 
1. Quantidade de diferenças entre as sequências 
2. Métodos de distância 
3. UPGMA 
4. Neighbor joinin (aproximação dos vizinhos) 
Qualitativos: 
1. Classificam as filogenias de acordo com uma 
determinada qualidade 
2. Método mais refinado 
3. Parcimônia 
4. Máxima verossimilhança 
5. Análises bayesianas