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Predição e caracterização de epítopos imunogênicos para o desenvolvimento de vacina contra a Linfadenite Caseosa

dc.contributor.advisorQuintans, Isadora Louise Alves da Costa Ribeiro
dc.contributor.authorCordeiro Neto, Afonso Hudson Martins
dc.contributor.coadvisorBezerra, Silvestre Brilhante
dc.contributor.referee1Quintans, Isadora Louise Alves da Costa Ribeiro
dc.contributor.referee2Kremer, Frederico Schmitt
dc.contributor.referee3Barbosa, Tallyson Nogueira
dc.coverage.spatialMossoró
dc.date.accessioned2024-07-30T19:55:55Z
dc.date.available2024-07-30T19:55:55Z
dc.date.issued2024-04-19
dc.description.abstractA Linfadenite Caseosa (LC) é uma doença que afeta caprinos e ovinos. Ela se caracteriza pela formação de abscessos nos linfonodos superficiais e internos, bem como em órgãos como pulmões, baço, rins, fígado e sistema nervoso central O organismo causador da LC é a bactéria Corynebacterium pseudotuberculosis, um bacilo gram-positivo, intracelular facultativo, imóvel, não esporulado e com capacidade fermentativa. Linfadenite Caseosa (LC) é uma doença que afeta caprinos e ovinos. Ela se caracteriza pela formação de abscessos nos linfonodos superficiais e internos, bem como em órgãos como pulmões, baço, rins, fígado e sistema nervoso central. A prospecção de novos epítopos com potencial antigênico continua sendo crucial, visto que uma vacina eficaz ainda não foi desenvolvida. A bioinformática oferece oportunidades para a busca de respostas por meio de algoritmos computacionais, sem altos investimentos financeiros, ampliando as ferramentas disponíveis para a comunidade científica. Assim o objetivo do trabalho é predizer in silico epítopos imunogênicos para linfócitos B, TCD4+ e TCD8+ por meio de bioinformática. Para isso foi realizada a prospecção de proteínas da membrana plasmática, da parede celular e proteínas extracelulares a partir do proteoma da C. pseudotuberculosis recupero de bancos de dados biológicos, com posterior análise nos softwares SignalP, modelagem no ColabFold e predição nos softwares ElliPro, Bepipret e NetMHCpan 4.1. Os epítopos preditos foram selecionados com base no grau de estabilidade com ProtParam, antigenicidade com o VaxiJe,, alergenicidade com o AllerTop e toxicidade com o ToxinPred. Utilziando o programa ColabFold os epítopos selecionados foram modelados. e tiveram sua afinidade de se ligar com as moléculas do sistema imune avaliadas por meio do Docking Molecular realizado no software PyRx Aplicando as ferramentas de bioinformática apresentadas no estudo foi possível predizer um total de 19 epítopos antigênicos que interagem com os receptores do sistema imune, além de estáveis, atóxicos e hipoalergênicos, sendo que, dentre eles, 5 eram linfócitos B, 8 eram de linfócitos T-MHC I e 6 eram de linfócitos T-MHC II. Esses epítopos podem formular uma vacina multi-epitopo para a LC.
dc.description.abstract2Caseous Lymphadenitis (CL) is a disease that affects goats and sheep. It is characterized by the formation of abscesses in the superficial and internal lymph nodes, as well as in organs such as the lungs, spleen, kidneys, liver and central nervous system. The causative organism of CL is the bacterium Corynebacterium pseudotuberculosis, a gram-positive, facultative intracellular, immobile, non-sporulated bacillus with fermentative capacity. Caseous lymphadenitis (CL) is a disease that affects goats and sheep. It is characterized by the formation of abscesses in the superficial and internal lymph nodes, as well as in organs such as the lungs, spleen, kidneys, liver and central nervous system. The search for new epitopes with antigenic potential remains crucial, since an effective vaccine has not yet been developed. Bioinformatics offers opportunities to search for answers using computer algorithms, without high financial investment, expanding the tools available to the scientific community. The aim of this study is to predict in silico immunogenic epitopes for B, TCD4 and TCD8 lymphocytes using bioinformatics. To this end, proteins from the plasma membrane, cell wall and extracellular proteins were prospected from the proteome of C. pseudotuberculosis retrieved from biological databases, with subsequent analysis in SignalP software, modeling in ColabFold and prediction in ElliPro, Bepipret and NetMHCpan 4.1 software. The predicted epitopes were selected based on their degree of stability with ProtParam, antigenicity with VaxiJe, allergenicity with AllerTop and toxicity with ToxinPred. Using the ColabFold program, the selected epitopes were modeled. Using the bioinformatics tools presented in the study, it was possible to predict a total of 19 antigenic epitopes that interact with immune system receptors, as well as being stable, non-toxic and hypoallergenic. Of these, 5 were from B lymphocytes, 8 were from T- MHC I lymphocytes and 6 were from T-MHC II lymphocytes. These epitopes could formulate a multi-epitope vaccine for CL.
dc.description.physical48 f.
dc.format.mimetypepdf
dc.identifier.bibliographicCitationCORDEIRO NETO, Afonso Hudson Martins. Predição e caracterização de epítopos imunogênicos para o desenvolvimento de vacina contra a Linfadenite Caseosa. 2024. 48 f. TCC (Graduação) - Curso de Biotecnologia, Centro de Ciências Biológicas e da Saúde, Universidade Federal Rural do Semi-Árido, Mossoró, 2024.
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufersa.edu.br/handle/prefix/11035
dc.language.isopt_BR
dc.publisher.centerCentro de Ciências Biológicas e da Saúde - CCBS
dc.publisher.countryBrasil
dc.publisher.initialsUFERSA
dc.publisher.institutionUniversidade Federal Rural do Semi-Árido
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen
dc.rights.holderUFERSA
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/3.0/br/
dc.subject.cnpqCIENCIAS BIOLOGICAS::BIOTECNOLOGIA
dc.subject.keywordCorynebacterium pseudotuberculosis
dc.subject.keywordLinfócitos
dc.subject.keywordBioinformática
dc.subject.keywordProteínas
dc.subject.keywordDocking molecular
dc.subject.keywordLinfadenite caseosa
dc.titlePredição e caracterização de epítopos imunogênicos para o desenvolvimento de vacina contra a Linfadenite Caseosa
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis

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