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dc.creatorOrtiz, Adriana Beatriz Rodriguez-
dc.date.accessioned2024-09-24T18:34:16Z-
dc.date.available2024-09-24T18:34:16Z-
dc.date.issued2024-08-19-
dc.identifier.citationORTIZ, Adriana Beatriz Rodriguez. Predição de novas variantes do SARS-CoV-2 a partir da análise in silico de subvariantes ômicron dominantes no Brasil. 2024. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Bioprocessos e Biotecnologia) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Dois Vizinhos, 2024.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/34880-
dc.description.abstractCOVID-19 affected the entire world, causing one of the most extensive pandemics in history, and due to its rapid spread, it allowed the emergence of mutations in the SARSCoV-2 genome, generating new variants of concern. Omicron is currently the dominant variant of concern globally, and Brazil is no exception. However, subvariants emerged from it and became strains that reached high rates of infections and prevalence in the country: BA.2 at the beginning of 2022 and soon after the appearance of BA.4 and BA.5. In this scenario, vaccine escape is a significant concern, so bioinformatic analyses of prediction and proteins have been conducted to detect new targets and regions of interest for developing new immunoprophylactic strategies. Thus, this study aimed to simulate and predict possible new Omicron variants through the dominant subvariants in Brazil. In silico analyses of structure, molecular similarity, mutation tracking, as well as conserved regions and epitopes, and molecular docking were performed. As a result of the analysis of the subvariants (BA.2, BA.4, BA.5, XAG), high genetic identity with the original variant, promising epitopes as vaccine candidates, and significant structural variation were observed. For docking, BA.5 showed higher affinity for the hACE2 receptor, suggesting greater transmission potential, and structurally, XAG exhibited the highest susceptibility to relevant mutations.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paranápt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rightsAttribution-NonCommercial 4.0 International*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/*
dc.subjectCOVID-19 (Doença)pt_BR
dc.subjectBioinformáticapt_BR
dc.subjectMutação (Biologia)pt_BR
dc.subjectCOVID-19 (Disease)pt_BR
dc.subjectBioinformaticspt_BR
dc.subjectMutation (Biology)pt_BR
dc.titlePredição de novas variantes do SARS-CoV-2 a partir da análise in silico de subvariantes ômicron dominantes no Brasilpt_BR
dc.title.alternativeIn silico prediction of new SARS-CoV-2 variants from dominant omicron subvariants in Brazilpt_BR
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.description.resumoA COVID-19 afetou o mundo inteiro, ocasionando uma das pandemias mais extensas da história e devido sua rápida disseminação permitiu o aparecimento de mutações no genoma do SARS-CoV-2, gerando novas variantes de preocupação. A Ômicron foi a variante de preocupação dominante no mundo atualmente, não sendo diferente no Brasil. Contudo, subvariantes surgiram a partir dela e tornaram-se cepas que atingiram altas taxas de infecções e prevalência no país: a BA.2 no começo de 2022 e logo mais o aparecimento da BA.4 e BA.5. Nesse cenário, os escapes vacinais são uma importante preocupação, por isso análises bioinformáticas de predição e de proteínas vêm sendo realizadas para detectar novos alvos e regiões de interesse para desenvolver novas estratégias imunoprofiláticas. Assim, este estudo teve como objetivo simular e predizer possíveis novas variantes da Ômicron através das subvariantes dominantes no Brasil. As análises in sílico da estrutura, similaridade molecular, rastreamento das mutações além das regiões e epítopos conservados e docking molecular foram realizadas. Como resultado da análise das subvariantes (BA.2, BA.4, BA.5, XAG) foi observada alta identidade genética com a variante original, epítopos promissores como candidatos para vacinas e variação estrutural significativa. Para o docking, a BA.5 apresentou maior afinidade pelo receptor hACE2, sugerindo maior potencial de transmissão e de forma estrutural XAG exibiu a maior suscetibilidade à mutações relevantes.pt_BR
dc.degree.localDois Vizinhospt_BR
dc.publisher.localDois Vizinhospt_BR
dc.contributor.advisor1Barros, Flavia Regina Oliveira de-
dc.contributor.referee1Vítola, Francisco Menino Destéfanis-
dc.contributor.referee2Lopes, Laila Cristina-
dc.contributor.referee3Barros, Flavia Regina Oliveira de-
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.programEngenharia de Bioprocessos e Biotecnologiapt_BR
dc.publisher.initialsUTFPRpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA QUIMICApt_BR
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