O presente trabalho descreve o desenvolvimento do software POTION (POsitive selecTION) para a busca por grupos de genes homólogos sob evidência de seleção positiva

HONGO, J. A.

LOBO, F. P.

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IntroduçãoPOTION: um software paralelizado para a detecção de grupos de genes homólogos sob evidência de seleção positiva  em escala genômicaJorge Augusto Hongo¹Francisco Pereira Lobo²¹ Unicamp, Instituto de Computação, giovanni.castro@colaborador.embrapa.br2 Embrapa Informática Agropecuária, francisco.lobo@embrapa.brUma fração considerável dos genes encontrados em projetos genoma não possui função biológica conhecida (REICHARDT, 2007). Esse vasto universo de genes desconhecidos constitui um campo fértil para a busca de genes interessantes, visando aplicações de biotecnologia. No caso de espécies de interesse agropecuário, esses genes desconhecidos consti-tuem um vasto campo de buscas para localização de genes de interesse para ganhos de produção (CORBI et al., 2011; FAN et al., 2009; GU et al., 2009). Nesse cenário, é de extrema importância que novos métodos computacionais sejam desenvolvidos para a detecção de genes desco-nhecidos que apresentem potencial de contribuir para traços fenotípicos interessantes em espécies animais e vegetais estudadas pela Embrapa. Uma estratégia ainda não explorada para a detecção de genes potencial-mente interessantes é a busca por grupos de genes homólogos (grupos de genes encontrados em espécies diferentes) sob evidência de seleção positiva (AGUILETA  et al., 2009). A vasta maioria dos genes homólogos é conservada. Isso ocorre porque usualmente mutações não-sinônimas diminuem a eficiência funcional da proteína, o que diminui a aptidão evolu-tiva do indivíduo e impede a fixação do novo alelo quando comparado ao alelo ancestral (HARTWELL, 2011). Entretanto, alguns poucos grupos de 164 Embrapa Informática Agropecuáriagenes homólogos evoluem apresentando uma forte pressão seletiva para a variação, ao invés da conservação (YANG, 2007). Uma vez que as espé-cies estudadas pela Embrapa têm sido alvo de seleção artificial para alguns poucos fenótipos de interesse visando ganho de produtividade, é razoável supor que os genes sob evidência de seleção positiva nessas espécies se-rão, possivelmente, associados a fenótipos de produtividade (CORBI et al., 2011; FAN et al., 2009; GU et al., 2009). Nesse contexto, a busca por genes sob evidência de seleção positiva em genomas de espécies de interesse da Embrapa constitui uma importante ferramenta para indicar possíveis genes associados a um maior ganho de produção nessas espécies. Entretanto, di-versos dos passos para a detecção de seleção positiva são computacional-mente custosos. Para contornar tal problema, uma possível estratégia seria o desenvolvimento de progamas paralelizados, uma vez que a detecção de seleção positiva em cada grupo de homólogos independe das buscas realizadas em outros grupos. O presente trabalho descreve o desenvolvi-mento do software POTION (POsitive selecTION) para a busca por grupos de genes homólogos sob evidência de seleção positiva.1 Disponível em: <http://www.bioperl.org/wiki/Main_Page>.Material e métodosPOTION é um software modular e facilmente expansível que utiliza diver-sos programas que são o estado-da-arte em seus respectivos campos, tais como OrthoMCL para a detecção dos grupos de homólogos (CHEN et al., 2006), MUSCLE para o alinhamento dos grupos de proteínas homó-logas (EDGAR, 2004; RETIEF, 2000) phylip para a construção de árvores filogenéticas (RETIEF, 2000) e PAML para a detecção de seleção positiva (YANG, 2007). O POTION é capaz de adequar os arquivos de saída de cada um dos software listados acima para o próximo software da pipeline. O programa final produzido possui aproximadamente 1500 linhas de có-digo e utiliza diversos módulos sofisticados de bioinformática previamente desenvolvidos para perl (bioperl)1. O usuário pode controlar o comporta-mento de todos os softwares de terceiros por parâmetros globais definidos no início da execução da pipeline.165Resumos: VIII Mostra de Estagiários e BolsistasResultados e discussãoPara validar o POTION foi utilizado um padrão-ouro que consiste em 40 grupos de paralogos do parasita Trypanosoma brucei previamente in-vestigados para a busca de seleção positiva, dos quais 23 apresentaram evidência de seleção positiva. O POTION foi capaz de detectar seleção positiva em 22 dos 23 genes previamente identificados, e classificou de maneira errônea somente um gene, o qual não possuia seleção positiva no padrão-ouro e foi classificado como positivamente selecionado pelo sof-tware. Dessa maneira, a ferramenta apresentou valores de sensibilidade, especificidade e F-measure de 0.96. O tempo total para analisar o padrão--ouro diminui de maneira proporcional ao número de processadores utili-zados na análise, demonstrando que a paralelização do software é satis-fatória. O elevado valor de F-measure observado, associado à parelização do POTION, demonstra que este software pode ser efetivamente adotado em uma ampla gama de estudos bioinformáticos onde a identificação de seleção positiva em escala genômica é um fator chave.AgradecimentosÀ Embrapa, por fornecer a insfraestrutura computacional para a realização deste trabalho.ReferênciasAGUILETA, G.; REFREGIER, G.; YOCKTENG, R.; FOURNIER, E.; GIRAUD, T. “Rapidly evolving genes in pathogens: methods for detecting positive selection and examples among fungi, bacteria, viruses and protists.” Infection, Genetics and Evolution, v. 9, n. 4, p. 656-670, 2009.CHEN, F.; MACKEY, A. J.; STOECKERT JUNIOR, C. J.;  ROOS, D. S. “OrthoMCL-DB: querying a comprehensive multi-species collection of ortholog groups.” Nucleic Acids Research, v. 34 (Database issue), p. D363-368, Jan. 2006.166 Embrapa Informática AgropecuáriaCORBI, J.; DEBIEU, M.; ROUSSELET, A.; MONTALENT, P.; LE GUILLOUX, M.; MANICACCI, D.; TENAILLON, M. I. “Contrasted patterns of selection since maize domestication on duplicated genes encoding a starch pathway enzyme.” Theoretical and  Applied Genetics, v. 122, n. 4, p. 705-722, 2011.EDGAR, R. C. “MUSCLE: a multiple sequence alignment method with reduced time and space complexity.” BMC Bioinformatics, v. 5, p. 113, 2004.ESTEBAN, D. J.; HUTCHINSON, A. P. “Genes in the terminal regions of orthopoxvirus genomes experience adaptive molecular evolution.” BMC Genomics, v. 12, p. 26, 2011.FAN, L.; BAO, J.; WANG, Y.; YAO, J.; GUI, Y.; HU, W.; J.; ZHU, J.; ZENG, M.; LI, Y.; XU, Y. “Post-domestication selection in the maize starch pathway.” PLoS ONE, v. 4, n. 10, p. e7612, 2009.GU, J.; ORR, N.; PARK, S. 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POTION: um software paralelizado para a detecção de grupos de genes homólogos sob evidência de seleção positiva em escala genômica.

http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/bitstream/doc/954556/1/163.pdf

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