Prospecção in silico de peptídeos antimicrobianos (Amps) em metagenoma de solo amazônico usando machine learning.
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A Amazônia é conhecida mundialmente pela diversidade de macrorganismos, contudo pouco se conhece sobre a variedade de microrganismos, incluindo bactérias, archaeas, fungos, vírus e protozoários, sejam eles cultiváveis ou não cultiváveis. Muitos desses microrganismos possuem potencial para produção de bioinsumos com aplicações farmacêuticas e agroindustriais, como os peptídeos antimicrobianos (AMP). Os AMPs apresentam mecanismos de ação diversos, com atuação na membrana celular ou interferindo em processo intracelular vital para o patógeno. Esses compostos ganham destaque como alternativas promissoras, devido à resistência genética bacteriana causada pelo uso indiscriminado de antibióticos. Atualmente por meio de abordagens como mineração in silico é possível identificar novas moléculas bioativas de forma mais eficiente, reduzindo o tempo e os custos envolvidos nas etapas laboratoriais iniciais. Nesse contexto, este trabalho teve como objetivo realizar a prospecção in silico por AMPs a partir de dados de metagenoma obtido de amostras de solo coletadas na Reserva de Desenvolvimento Sustentável (RDS) do Rio Negro, na Amazônia.
ID do trabalho: 204/2849-0.
ID do trabalho: 204/2849-0.
Palabras clave
Peptídeos Antimicrobianos, Metagenoma, Solo amazônico, Solo