Plasticome: um método computacional para mineração em genomas fúngicos a fim de encontrar potenciais enzimas que degradam plásticos

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dc.contributor.advisorLenz, Alexandre Rafael
dc.contributor.authorFerreira, Evelyn Souza
dc.contributor.refereeSuárez, Diego Gervasio Frías
dc.contributor.refereeRestovic , Maria Inés Valderrama
dc.date.accessioned2024-10-15T14:09:44Z
dc.date.available2024-10-15T14:09:44Z
dc.date.issued2023-07-12
dc.description.abstractNo cenário da crescente preocupação com o acúmulo de plásticos, a micorremediação emerge como uma solução promissora, dado o papel crucial desempenhado pelos fungos na reciclagem de matéria orgânica. A chave para a micorremediação reside na identificação dos fungos mais adequados para combater poluentes específicos. Essa seleção pode ocorrer empiricamente, expondo os fungos aos poluentes e observando os resultados ao longo do tempo, ou através de abordagens in silico que exploram os genomas dos fungos para identificar seu potencial de degradar poluentes. Levando em consideração que algumas vias metabólicas podem permanecer inativas nos fungos por várias gerações, manifestando-se apenas quando expostas a substâncias específicas, descobrir esses genes "adormecidos"em experimentos de bancada pode demandar considerável tempo. No entanto, o Plasticome identifica essa potencialidade ao final da análise das proteínas anotadas do genoma, o que leva em torno de 3 horas. O Plasticome compreende um banco de dados e um pipeline capaz de identificar enzimas com potencial para degradar plásticos em genomas fúngicos. Primeiramente, foi construído um banco de dados baseado em uma revisão da literatura, contendo enzimas fúngicas comprovadamente eficazes na degradação de diferentes tipos de plásticos, com destaque para o Polietileno (PE) e o Poliestireno (PS), os plásticos mais produzidos e utilizados globalmente. O PE, em particular, demonstrou ter o maior potencial de degradação por fungos, sendo consumido por cinco tipos de enzimas: peroxidases de manganês, peroxidases versáteis, lacases, peroxidases de lignina e cutinases. O pipeline permite a seleção de um genoma a partir do GenBank, seguido pelo download de todas as sequências de proteínas do fungo escolhido. Ele compreende três etapas: 1) identificação de Enzimas Ativas em Carboidratos (CAZy) usando o software dbCan (v4.0.0). Os resultados do dbCan são filtrados para manter apenas as CAZymes associadas às atividades de degradação de plásticos encontradas no banco de dados; 2) os resultados filtrados da etapa 1 são submetidos ao ECPred (v1.1) para identificar os números EC (Enzyme Commission), que classificam enzimas com base nas reações químicas que catalisam; e 3) em seguida, o BLAST identifica a similaridade com as enzimas já conhecidas do banco de dados. Finalmente, os resultados são consolidados em gráficos que relacionam as enzimas mineradas e os respectivos tipos de plásticos que elas poderiam degradar. Por exemplo, foi observado que o Aspergillus brasiliensis IFM 66951 possui potencial para degradação de PE, com três lacases EC 1.10.3.2 da família AA1 e duas cutinases EC 3.1.1.74 da família CE5. Nossa abordagem in silico economiza tempo e custo em comparação com testes empíricos, contribuindo para o avanço urgente que a micorremediação necessita. O Plasticome está disponível no repositório do G2BC no GitHub.
dc.description.abstract2Against the backdrop of growing concern about the accumulation of plastics, mycoremediation is emerging as a promising solution, given the crucial role played by fungi in recycling organic matter. The key to mycoremediation lies in identifying the most suitable fungi to combat specific pollutants. This selection can take place empirically, by exposing fungi to pollutants and observing the results over time, or through in silico approaches that explore fungal genomes to identify their potential to degrade pollutants. Bearing in mind that some metabolic pathways can remain inactive in fungi for several generations, only manifesting themselves when exposed to specific substances, discovering these “dormant” genes in bench experiments can take considerable time. However, Plasticome identifies this potential at the end of the analysis of the annotated proteins in the genome, which takes around 3 hours. Plasticome comprises a database and a pipeline capable of identifying enzymes with the potential to degrade plastics in fungal genomes. Firstly, a database was built based on a review of the literature, containing fungal enzymes proven to be effective in degrading different types of plastics, with emphasis on Polyethylene (PE) and Polystyrene (PS), the most widely produced and used plastics globally. PE, in particular, has been shown to have the greatest potential for degradation by fungi, being consumed by five types of enzyme: manganese peroxidases, versatile peroxidases, lacases, lignin peroxidases and cutinases. The pipeline allows the selection of a genome from GenBank, followed by the download of all the protein sequences of the chosen fungus. It comprises three steps: 1) identification of Carbohydrate Active Enzymes (CAZy) using the dbCan software (v4.0.0). The dbCan results are filtered to keep only the CAZymes associated with plastic degradation activities found in the database; 2) the filtered results from step 1 are submitted to ECPred (v1.1) to identify the EC (Enzyme Commission) numbers, which classify enzymes based on the chemical reactions they catalyze; and 3) BLAST then identifies the similarity with the enzymes already known from the database. Finally, the results are consolidated in graphs that list the enzymes mined and the respective types of plastic they could degrade. For example, it was observed that Aspergillus brasiliensis IFM 66951 has the potential to degrade PE, with three laccases EC 1.10.3.2 from the AA1 family and two cutinases EC 3.1.1.74 from the CE5 family. Our in silico approach saves time and cost compared to empirical testing, contributing to the urgent breakthrough that mycoremediation needs. Plasticome is available in the G2BC repository on GitHub.
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.citationFERREIRA, Evelyn Souza. Plasticome: um método computacional para mineração em genomas fúngicos a fim de encontrar potenciais enzimas que degradam plásticos. Orientador: Alexandre Rafael Lenz. 2023. 63 f. Trabalho de conclusão de curso (Bacharelado em Sistemas de Informação) - Departamento de Ciências Exatas e da Terra, Campus I, Universidade do Estado da Bahia. Salvador- BA, 2023.
dc.identifier.urihttps://saberaberto.uneb.br/handle/20.500.11896/6458
dc.language.isopor
dc.publisherUniversidade do Estado da Bahia
dc.publisher.programGraduação
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/3.0/br/
dc.rights2Attribution 3.0 Brazilen
dc.subject.keywordsBioinformática
dc.subject.keywordsDegradação de plásticos
dc.subject.keywordsBiorremediação
dc.subject.keywordsFungos
dc.titlePlasticome: um método computacional para mineração em genomas fúngicos a fim de encontrar potenciais enzimas que degradam plásticos
dc.title.alternativePlasticome: a computational method for mining fungal genomes to find potential plastic-degrading enzymes
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
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