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dc.contributor.advisorZambuzzi, Willian Fernando [UNESP]
dc.contributor.authorFerreira, Marcel Rodrigues [UNESP]
dc.date.accessioned2017-08-29T13:00:22Z
dc.date.available2017-08-29T13:00:22Z
dc.date.issued2017-02-24
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11449/151431
dc.description.abstractAs tendências na terapia com implantes têm incluído a modificação de suas superfícies utilizando ferramentas de nanotecnologia e princípios de bioengenharia, aumentando seu desempenho quando implantado. Embora muito se tenha alcançado em ferramentas para desenvolvimento destes materiais, metodologias de avaliação biológicas não avançaram nesta velocidade. Amparados por ferramentas de bioinformática e utilizando conceitos de biologia sistêmica, o objetivo deste trabalho foi produzir uma metodologia computacional, alternativa ao uso de experimentação animal, capaz de detectar e analisar o quinoma da resposta da interação célula-biomaterial, obtida com ensaio de microarranjo de peptídeos. Estes dados servirão para a construção de um banco de dados para guiar a produção de biomateriais para a área médico-odontológica. Batizaremos este de OsteoBLAST. Para tanto, fizemos uso de superfícies de titânio com diferentes superfícies (maquinado e duplo ataque ácido), as quais foram desafiadas com o cultivo de células tronco indiferenciadas. As amostras biológicas foram utilizadas para avaliar quinases diferencialmente ativadas através de substratos sintéticos, cuja metodologia é conhecida como PamGene, as quais foram reunidas em um banco de dados chamado OsteoBLAST, o qual fora constituído através de um algoritmo em quatro etapas que selecionou os resultados confiados de PamGene, em seguida obetendo o quinoma diferencial e um nível de similaridade com superfícies amplamente usadas na rotina. Nossos resultados mostraram que o algoritmo adotado desempenhou eficientemente a comparação entre as superfícies avaliadas, revelando as proteínas EGRF, ENO2, EPHA4, FRK, KRT6B, NCF1, PDPK1, PDGFRB e KDR envolvidas neste cenário molecular de resposta. Em conjunto, nossos resultados mostram que o algoritmo OsteoBLAST pode ser usado como uma potente ferramenta in silico para investigar potenciais biomateriais destinados à aplicações biomédicas, servindo-se como ferramenta de análise, capaz de otimizar o setor produtivo e diminuir o uso de animais de experimentação.pt
dc.description.abstractCurrent trends in implant therapy have included the modification of their surfaces using nanotechnology tools and principles of bioengineering, increasing their performance when deployed. Although much has been achieved in tools for developing these materials, biological analysis methodologies did not advance at this speed. Supported by bioinformatics tools and using concepts of systemic biology, the objective of this work was to produce a computational methodology, alternative to the use of animal experimentation, capable of detecting and analyzing the kinome of the response of the cell-biomaterial interaction, obtained with microarray peptides. These data will serve to build a database to guide the production of biomaterials for the medical-dental area. We will baptize this one from OsteoBLAST. To do so, we made use of titanium surfaces with different surfaces (machined and double acid etched), which were challenged with the cultivation of undifferentiated stem cells. Biological samples were used to evaluate differentially activated kinases through synthetic substrates, a methodology known as PamGene, as the banks were assembled in a database called OsteoBLAST, which consists of a four-step algorithm that selected the results confident of PamGene, then obtaining the differential kinome and a level of similarity with surfaces widely used in the routine. Our results showed that the EGRF, ENO2, EPHA4, FRK, KRT6B, NCF1, PDPK1, PDGFRB and KDR as proteins involved in this molecular response scenario were efficiently compared. Together, our results show that the OsteoBLAST algorithm can be used as a powerful in silico tool to investigate potential biomaterials for biomedical applications, serving as an analysis tool capable of optimizing the productive sector and reducing the use of experimental animals.en
dc.description.sponsorshipFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
dc.language.isopor
dc.publisherUniversidade Estadual Paulista (UNESP)
dc.subjectOsteoblastospt
dc.subjectAdesão celularpt
dc.subjectTransdução de sinaispt
dc.subjectBioinformáticapt
dc.subjectNovas tecnologiaspt
dc.subjectOsteoblastsen
dc.subjectCell adhesionen
dc.subjectTransduction of signalsen
dc.subjectBioinformaticsen
dc.subjectNew technologiesen
dc.titleOsteoBLAST: rotina computacional de análise molecular global aliada à biologia sistêmica e aplicada à produção de biomateriaispt
dc.title.alternativeOsteoBLAST: computational routine of global molecular analysis combined with systemic biology and applied to the production of biomaterialsen
dc.typeDissertação de mestrado
dc.contributor.institutionUniversidade Estadual Paulista (UNESP)
dc.rights.accessRightsAcesso aberto
dc.description.sponsorshipIdFAPESP: 2015/03639-8
unesp.graduateProgramBiotecnologia - IBBpt
unesp.knowledgeAreaBiotecnologiapt
unesp.researchAreaNão constapt
unesp.campusUniversidade Estadual Paulista (UNESP), Instituto de Biociências, Botucatupt
unesp.embargo12 meses após a data da defesapt
dc.identifier.aleph000891090
dc.identifier.capes33004064087P8
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