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metadata.teses.dc.title: PipeMIRSEQ: pipeline integrativo para análises de expressão diferencial em dados de MIRNA-SEQ de plantas
metadata.teses.dc.creator: Rezende, Pâmela Marinho
metadata.teses.dc.contributor.advisor1: Chalfun Júnior, Antonio
metadata.teses.dc.contributor.advisor-co1: Gomes, Matheus de Souza
metadata.teses.dc.contributor.referee1: Chalfun Júnior, Antonio
metadata.teses.dc.contributor.referee2: Gomes, Matheus de Souza
metadata.teses.dc.contributor.referee3: Amaral, Laurence Rodrigues do
metadata.teses.dc.subject: Bioinformática
MicroRNAs
Expressão gênica
Bioinformatics
Gene expression
metadata.teses.dc.date.issued: 21-May-2019
metadata.teses.dc.description.sponsorship: Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais (FAPEMIG)
metadata.teses.dc.identifier.citation: REZENDE, P. M. PipeMIRSEQ: pipeline integrativo para análises de expressão diferencial em dados de MIRNA-SEQ de plantas. 2019. 90 p. Dissertação (Mestrado em Biotecnologia Vegetal) – Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2019.
metadata.teses.dc.description.resumo: Técnicas computacionais para solucionar problemas biológicos vêm sendo altamente empregadas nos últimos anos. Atualmente, vários estudos de RNAs não-codantes utilizando a bioinformática estão sendo realizados. Os miRNAs são uma das grandes classes de non-coding RNA (ncRNA), e a utilização da bioinformática é um ponto crucial para a solução rápida, econômica e confiável para análises dos mesmos, como, predição de precursores, de miRNAs maduros, de alvos e análise de expressão. Para análise de expressão, a utilização de ferramentas, plataformas e pipelines computacionais é essencial para analisar os dados de sequenciamento em larga escala de miRNAs. Porém, as inciativas de análise de miRNA-seq de origem vegetal são poucas. O objetivo do presente trabalho foi desenvolver um pipeline (pipeMIRSEQ) que auxilie de forma eficiente e confiável todas as etapas da análise de dados provenientes do miRNAseq. A implementação do mesmo foi separada em módulos: análise de qualidade, utilizando quatro tipos de ferramentas; mapeamento dos reads, comparando três tipos de diferentes alinhadores; quantificação, levando em consideração as famílias de miRNAs homólogos; diferença de expressão, utilizando dois tipos de pacotes para cálculos, e pôr fim a etapa de review, com o objetivo de sintetizar todas as informações retiradas em cada etapa. Para a validação do pipeline foi utilizado uma base de dados reduzida de miRNA-seq de café (Coffea arábica L.). Foi possível observar que o pipeMIRSEQ conseguiu analisar toda a base de dados, apresentando resultados condizentes com a literatura, e alcançando assim seus objetivos. Por fim, foram abordados temas de melhorias do pipeline tanto em questões computacionais quanto em questões biológicas.
metadata.teses.dc.description.abstract: Computational techniques have been highly used in the recent years to mitigate biological issues. Currently, many studies of non-coding RNAs (ncRNAs) using bioinformatics have been presented. The miRNAs are one of the ncRNAs classes and the use of bioinformatics is crucial for a rapid, cost-effective and reliable solution for analysis of these molecules, for instance, prediction of the precursors, mature, and target sequences; and expression analysis. For expression analysis, the use of tool s, platforms, and pipelines has been essential to analyze large -scale miRNA-seq data. However, there are few aiming at the analysis of plant miRNAseq. The aim of this work was to develop a pipeli ne (pipeMIRSEQ) to assist in an efficient and reliable way to all the data analysis steps comprised within miRNAseq. The implementation was separated in modules: quality analysis, using four kinds of tools; mapping of the reads, comparing three different aligners; quantification, considering the homolog miRNA families; differential expression, using two packages for calculation; and, at last, a review step, aiming at synthesizing all the information from each step. To validate the pipeline a reduced miRNA-seq dataset from coffee (Coffea arabica L.) was used. It was possible to observe that the pipeMIRSEQ could analyze all the dataset, presenting results comparable to the literature, and, therefore, achieving its aims. At last, improvements for the pipeline regarding both computational and biological aspects are discussed.
metadata.teses.dc.identifier.uri: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/34329
metadata.teses.dc.publisher: Universidade Federal de Lavras
metadata.teses.dc.language: por
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