O uso de banco de dados de ESTs para predizer e validar polimorfismos de base única em genes do sistema HLA classe I

Abstract

Os genes HLA (Antígenos Leucocitários Humanos) estão localizados no MHC (Complexo Principal de Histocompatibilidade Humano). O MHC localiza-se no braço curto do cromossomo 6 (6p21.3), uma das regiões com os maiores níveis de polimorfismo do genoma e alta concentração gênica. Muitos dos polimorfismos encontrados nos genes HLA estão associados à rejeição de transplantes clínicos, suscetibilidade à doenças infecciosas, doenças auto-imunes e predisposição a um amplo espectro de doenças crônicas não infecciosas. O objetivo deste estudo foi predizer e validar SNPs presentes nas regiões codificantes dos genes HLA classe I, utilizando o banco de dados de ESTs humano. O CLCbio Workbench Combined® versão 5.7.1 foi inicialmente utilizado para construção do banco de dados de ESTs e recuperação dos arquivos de RNAm respectivamente a partir do Golden path of University of California Santa Cruz (UCSC) e National Center for Biotechnology Information (NCBI). Na etapa seguinte foram realizados múltiplos alinhamentos com auxílio do CUBO versão 1.0.6, hardware com função de acelerar o processamento. O algoritmo utilizado foi o Smith-Waterman. Um número inicial de 18.029 ESTs foram alinhados com os RNAm dos genes HLA, sendo 3.287 ESTs selecionados após aplicação de parâmetros de estringência utilizados para minimizar erros de alinhamentos. A anotação dos SNPs encontrados nos ESTs selecionados revelou várias classes de variações: 94 transversões, 100 transições, 10 deleções e 17 inserções, totalizando 221 SNPs. Destes SNPs, 101 já estavam descritos no banco de dados do MHC (NCBI) e 120 são potenciais novos polimorfismos que podem indicar novos alelos. Alguns destes SNPs foram encontrados em mais de 200 diferentes ESTs. A maioria das variações foram encontradas nos exons 2 e 3 que codificam as estruturas moleculares alfa1 e alfa2 do receptor membranar, sítio de ligação dos peptídeos antigênicos. Estas estruturas são fundamentais para numerosas funções imunes. A validação virtual confirmou que algumas das variações identificadas foram previamente anotadas e confirmadas em amostras de DNA, demonstrando que este método utilizando ferramentas de Bioinformática é uma maneira viável para detectar variações genéticas em dados gerados em larga escala.