Identificação de bactérias do complexo Burkholderia cepacia através de utilização de ferramentas computacionais

Abstract

O gênero Burkholderia compreende bactérias gran-negativas, aeróbicas pertencentesà classe β-proteobacteria. Estudos de 16S rDNA revelaram que o gênero Burkholderia é composto por bactérias que, apesar de intimamente relacionadas e fenotipicamente muito similares, possuem múltiplas diferenças genéticas, suficientes para permitir subdivisões em espécies ou variantes genômicas, que formam o complexo B. cepacia. Dados biológicos, especialmente os de sequenciamento genômico, vêm sendo gerados em ritmo acelerado nas últimas décadas. Com o surgimento da Bioinformática, podemos aplicar técnicas computacionais para manipular dados biológicos. O alinhamento múltiplo de sequências (MAS) é um conjunto de técnicas utilizadas para entender informações biológicas de um conjunto de sequências sendo considerada a tarefa mais comum e mais importante da bioinformática, visto que pode fornecer consideráveis informações sobre estrutura e função de genes. Os algoritmos genéticos (AGs) permitem uma simplificação na formulação e solução de problemas de otimização visto que incorporam uma solução potencial para um problema específico numa estrutura semelhante à de um cromossomo e aplicam operadores de seleção e cruzamento a essas estruturas de forma a preservar informações críticas relativas à solução do problema. O presente trabalho objetivou aplicar técnicas computacionais visando solucionar o problema de alinhamento genético de sequências biológicas de DNA de bactérias do complexo Burkholderia cepacia. As sequências analisadas (586) foram obtidas através do banco de dados GenBank do National Center for Biotechnology Information (NCBI). Para alinhamento das sequências, utilizou-se as seguintes ferramentas: Clustal ômega e Kalign. Das ferramentas utilizadas, nenhuma conseguiu gerar dados de boa acurácia. Desse modo, conclui-se que existe a necessidade de desenvolvimento de novos algoritmos/ferramentas de alinhamento genético visando trabalhar com grande quantidade de dados para obtenção de uma otimização. Para o caso de várias sequências, o problema do alinhamento múltiplo é considerado NP-difícil. Desse modo, foi observado que é necessário desenvolver novos algoritmos, para sua resolução em tempo hábil buscando sempre soluções bem aproximadas da solução ótima.