dc.contributor |
De Marzi, Mauricio César |
|
dc.contributor |
Fernández, Marisa |
|
dc.creator |
Argañaras, Omar Javier |
|
dc.date |
2024-02 |
|
dc.date |
info:eu-repo/date/embargoEnd/2029-01-04 |
|
dc.date.accessioned |
2024-06-28T14:48:49Z |
|
dc.date.available |
2024-06-28T14:48:49Z |
|
dc.date.issued |
2024-02 |
|
dc.identifier.citation |
Argañaras, O. J. (2024). Herramienta bioinformática para la identificación de secuencias de superantígenos. [Tesis de doctorado]. Los Polvorines, Argentina : Universidad Nacional de General Sarmiento. |
|
dc.identifier.uri |
http://repositorio.ungs.edu.ar:8080/xmlui/handle/UNGS/1539 |
|
dc.description |
Los superantígenos (SAgs) son proteínas bacterianas o virales que tienen la capacidad de estimular al sistema inmunológico de modo no convencional, generando una respuesta exacerbada y descontrolada. La identificación de este tipo de proteínas se realizó, hasta ahora, a través de métodos que no se adaptan a la evolución permanente de las secuencias. En este trabajo de tesis se desarrolló un programa que permite identificar de forma unívoca secuencias putativas, a nivel de aminoácidos o residuos, de SAgs bacterianos. Este método se basó en la teoría de la información de Shannon, para calcular la cantidad de información contenida en cada columna de aminoácidos en un alineamiento múltiple con el objetivo de determinar los aminoácidos que tienen el máximo nivel de información, en esto último radica lo novedoso del mismo. Este programa, aquí desarrollado, permitió identificar residuos claves para la interacción de los SAgs con las moléculas del complejo mayor de Histocompatibilidad de clase II. Finalmente, se comprobó la eficacia del método identificando secuencias de SAgs de S. aureus y S. pyogenes en una base de datos de proteínas. |
|
dc.description |
Os superantígenos (SAgs) são proteínas principalmente bacterianas ou virais que têm a capacidade de estimular o sistema imunológico. A identificação deste tipo de proteínas está sendo realizada, até agora, através de métodos que não se adaptam à evolução permanente das sequências. Nesta tese, desenvolvemos um programa que permite identificar de forma unívoca novas sequências de aminoácidos de SAgs bacterianos. Este método está baseado na teoria da informação de Shannon para calcular a quantidade de informação contida em cada coluna de aminoácidos, em um alinhamento múltiplo de sequências, com o objetivo de determinar os aminoácidos que têm o máximo nível de informação, aí radica a novidade do método. Este programa, aqui desenvolvido, permitiu identificar resíduos chave para a interação de SAgs com as moléculas do complexo principal de histocompatibilidade classe II. Finalmente, a eficácia do método foi verificada através da identificação de sequências de SAgs de S. aureus e S. pyogenes em um banco de dados de proteínas. |
|
dc.description |
Superantigens (SAgs) are bacterial or viral proteins that have the ability to stimulate the immune system in an unconventional way, generating an exacerbated and uncontrolled response. The identification of this type of proteins was carried out, until now, through methods that do not adapt to the permanent evolution of the sequences. In this thesis work, a program was developed that allows the unique identification of putative sequences, at the level of amino acids or residues, of bacterial SAgs. This method was based on Shannon's information theory, to calculate the amount of information contained in each column of amino acids in a multiple alignment with the objective of determining the amino acids that have the maximum level of information, the latter lies in the novelty. of the same. This program, developed here, allowed us to identify key residues for the interaction of SAgs with the molecules of the major Histocompatibility complex class II. Finally, the effectiveness of the method was verified by identifying sequences of SAgs from S. aureus and S. pyogenes in a protein database. |
|
dc.description |
Fil: Argañaras, Omar Javier. Universidad Nacional de General Sarmiento. Instituto de Ciencias; Argentina. |
|
dc.format |
application/pdf |
|
dc.format.extent |
182 p. |
|
dc.language.iso |
spa |
|
dc.publisher |
Universidad Nacional de General Sarmiento |
|
dc.rights |
info:eu-repo/semantics/embargoedAccess |
|
dc.rights |
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ |
|
dc.subject |
Bioinformática |
|
dc.subject |
Superantígenos |
|
dc.subject |
Pyogenes |
|
dc.subject |
Aureus |
|
dc.subject |
Teoría de la información |
|
dc.subject |
Shannon |
|
dc.subject |
Secuencias de proteínas |
|
dc.subject |
Bases de datos genéticos |
|
dc.title |
Herramienta bioinformática para la identificación de secuencias de superantígenos |
|
dc.type |
info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
|
dc.type |
info:ar-repo/semantics/tesis doctoral |
|
dc.type |
info:eu-repo/semantics/acceptedVersion |
|
ungs.tesis.jurado |
Lanzarotti, Esteban |
|
ungs.tesis.jurado |
Parisi, Gustavo |
|
ungs.tesis.jurado |
Penas Steinhardt, Alberto |
|
ungs.tesis.fechadefensa |
20240223 |
|
ungs.tesis.fechafirmaacuerdo |
20240104 |
|
ungs.tesis.tutor |
Romanelli, Lilia |
|