Avaliação meta-classificatória de ferramentas de predição de alvos de microRNAs e análise de enriquecimento funcional de alvos utilizando Homo sapiens como modelo biológico - Oliveira, Arthur Casulli de [UNESP] (Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2017)
MicroRNAs (miRNAs) são pequenos RNAs não codificadores que regulam uma ampla gama de vias biológicas. Esta regulação ocorre através do pareamento complementar entre o miRNA e seu RNA mensageiro (mRNA) alvo, gelramente na região 3’UTR, inibindo a síntese proteica. Diversos trabalhos têm buscado determinar as funções biológicas desempenhadas pelos miRNAs por meio da identificação de seus alvos e posterior análise de enriquecimento funcional. Entretanto, as ferramentas de predição de alvos in silico disponíveis atualmente apresentam resultados pouco robustos e não há um consenso sobre a melhor ferramenta e estratégia para análise dos dados. Adicionalmente, a metodologia de enriquecimento funcional atual não leva em conta diversos fatores fundamentais atuantes na regulação dos alvos dos miRNAs, retornando resultados inconsistentes que culminam em experimentos de validação desnecessários e pouco específicos, com consequente desperdício de tempo e recursos. Desta maneira, o presente trabalho tem como objetivos (i) elaborar metodologia de predição de alvos com alta eficiência utilizando as ferramentas de bioiformática disponíveis e (ii) avaliar a regulação dos processos biológicos controlados pelos miRNAs através da análise de enriquecimento funcional, considerando o foldchange de seus mRNA alvo. Para tal, comparou-se as performances das três ferramentas de predição de alvos atualmente mais utilizadas (TargetScan, miRanda-mirSVR, e Pita), assim como testou-se todas as possibilidades de combinação dos dados gerados por cada ferramenta (uniões e/ou intersecções). A metodologia de união das ferramentas TargetScan + miRanda-mirSVR resultou na melhor performance, com o melhor balanço entre sensibilidade e especificidade. Posteriormente, dados de expressão de genes alvos obtidos por microarray após a superexpressão de onze miRNAs foram utilizados para as análises de enriquecimento funcional. Os alvos dos miRNAs foram agrupados manualmente em cinco clusters de acordo com seu fold-change. Os clusters foram então submetidos à análise de enriquecimento funcional. Os processos biológicos enriquecidos por esta análise foram distintos em cada cluster, sugerindo que os miRNAs regulam com intensidade semelhante genes associados a uma mesma função biológica, mas funções biológicas distintas são reguladas com intensidades diferentes. Os resultados obtidos neste projeto aprimoram significativamente a qualidade das análises in silico de predição de alvos, o que permitirá aos pesquisadores obterem resultados mais robustos durante a identificação de alvos dos miRNAs. Adicionalmente, a análise de enriquecimento funcional realizada sugere uma nova complexidade dos miRNAs, podendo justificar o fato de um único miRNA ser capaz de regular processos biológicos distintos com a especificidade demandanda para cada processo dentro de um contexto celular.

MicroRNAs (miRNAs) are short non-coding RNAs that regulates a wide range biological pathways. This regulation occurs by the complementary biding between miRNA and its target Messenger RNA (mRNA), mainly at 3’UTR region, blocking the protein sinthesis. Several works tries to identify the biological functions that miRNAs are assign by detecting its mRNA targets and performing functional enrichment analysis using bioinformatic tools. However, in silico target prediction tools available nowadays often return little robust results and there is no consensus about a tool that highlights from the others or if combining the results from more than one tool improves the quality of the analysis. Moreover, the functional enrichment metodology used nowadays do not take in account several important aspects of the regualtion of the miRNA targets, thus generates inconsistent results. This way, the objectives of this project are (i) to elaborate a target prediction method with high efficience using the available tools and (ii) to evaluate the regulation of the biological process controled by the miRNAs by functional analysis considering the fold-change levels of the target mRNAs. To do this, we compared the performances of the three most used target prediction tools (TargetScan, miRanda-mirSVR and Pita), as well as all combinatorial possibilities of these tools (unions and intersections). The union of TargetScan + miRandamirSVR returned the greatest performance, with the bese balance between sensitivity e specificity. After, microarray data from gene expression after super-expression of eleven miRNAs were used for the functional enrichment analysis. The miRNA targets were grouped in five clusters according to their fold-change levels after the superexpression of the miRNAs. The clusters were individually submited to functional enrichment analysis. The enriched biological process were distinct in each cluster, suggesting that miRNAs control genes assign with one function with similar intensity, but distinct biological process are controled with distinct intensities. The results obtained in this project improved the quality of in silico target prediction analysis, which can help researchers obtaining results with more quality when performing miRNA target prediction. Moreover, the funcional enrichment analysis suggests a new complexity of miRNAs, and could jusity the fact of an unique miRNA be capable of control several bilogical process with the specificity required for each one within the celular context.
Meta-classificatory evaluation of miRNA target prediction tools and functional enrichment analysis of targets using Homo sapiens as biological model
Keywords: Bioinformática; Genética humana; RNAs não-codificadores; Regulação gênica