

COPYRIGHT on the article "Triagem e identificação de proteínas usando uma ferramenta de bioinformática: UniProt". DOI: http://doi.org/10.6008/CBPC2236-9600.2023.002.0001
ID Fraction: Collection Year 2023 #021 NFT Stock of CBPC (Brazil)
Abstract: O Câncer Oral (CO), prevalente em nações de IDH médio ou baixo, é diagnosticado por exame histopatológico após biópsia. Plasma e saliva surgem como amostras promissoras para candidatos a biomarcadores, e, nesse contexto, repositórios biológicos digitais, como o Universal Protein Resource (UniProt), com vasto acervo de proteínas, assumem importância ao auxiliar na identificação proteínas tornando-se uma ferramenta digital importante no rastreamento de proteínas. Avaliar a viabilidade e utilidade do UniProt e de bancos de dados relacionados na identificação de proteínas e genes associados ao CO em amostras de plasma, saliva e mucosa oral. Inicialmente, foram empregados, no UniProt, palavras-chave para identificar proteínas no plasma (‘plasma’), saliva (‘saliva’ e ‘salivary’) e mucosa oral (‘oral cavity’, ‘oral mucosa’, ‘mouth mucosa’ e ‘buccal mucosa’) e proteínas do CO (‘oral câncer’, ‘mouth câncer’, ‘oral tumor’ e ‘buccal câncer’). Na sequência, foi realizado o pareamento das palavras-chave de cada amostra com as de CO no Excel para identificar as melhores combinações de termos e para identificar proteínas específicos do CO em cada tipo de amostra. As proteínas identificadas foram validadas usando Open Targets e The Human Protein Atlas. Bases como PUBMED e Scopus foram consultados conforme necessário. Em seguida, pareamos proteínas de cada amostra para detectar expressão específica em cada tecido. Utilizou-se o teste de Shapiro-Wilk (W < 0,767, p < 0,05) para análise estatística. 6.226 proteínas foram identificadas no plasma, 653 na saliva e 561 na mucosa oral. Os cruzamentos resultaram em 55 proteínas no plasma (‘plasma’ AND ‘buccal câncer’), 14 na saliva (‘salivary’ AND ‘oral cancer’) e 190 na mucosa (‘buccal mucosa’ AND ‘buccal câncer’). Resultados semelhantes foram obtidos com os mesmos termos aplicados no UniProt. Algumas proteínas foram confirmadas na literatura em amostras de pacientes com CO: 04 no plasma, 04 na saliva e 32 na mucosa oral. Os achados não demonstraram diferenças significativas na distribuição da expressão das proteínas entre as amostras. A mucosa oral apresentou a maior quantidade de proteínas diferencialmente expressas, e não foram identificadas proteínas comuns às três amostras. Pela metodologia utilizada, o UniProt mostrou-se uma ferramenta útil para a identificação e triagem de proteínas de CO, onde identificou-se na mucosa oral maligna uma maior expressão diferencial de proteínas e com maior número de referências na literatura, indicando um campo promissor para futuras pesquisas. As proteínas identificadas têm potencial como biomarcadores do CO, sendo necessários estudos de validação in vitro e in vivo.
Triagem e identificação de proteínas usando uma ferramenta de bioinformática: UniProt
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COPYRIGHT on the article "Triagem e identificação de proteínas usando uma ferramenta de bioinformática: UniProt". DOI: http://doi.org/10.6008/CBPC2236-9600.2023.002.0001
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Abstract: O Câncer Oral (CO), prevalente em nações de IDH médio ou baixo, é diagnosticado por exame histopatológico após biópsia. Plasma e saliva surgem como amostras promissoras para candidatos a biomarcadores, e, nesse contexto, repositórios biológicos digitais, como o Universal Protein Resource (UniProt), com vasto acervo de proteínas, assumem importância ao auxiliar na identificação proteínas tornando-se uma ferramenta digital importante no rastreamento de proteínas. Avaliar a viabilidade e utilidade do UniProt e de bancos de dados relacionados na identificação de proteínas e genes associados ao CO em amostras de plasma, saliva e mucosa oral. Inicialmente, foram empregados, no UniProt, palavras-chave para identificar proteínas no plasma (‘plasma’), saliva (‘saliva’ e ‘salivary’) e mucosa oral (‘oral cavity’, ‘oral mucosa’, ‘mouth mucosa’ e ‘buccal mucosa’) e proteínas do CO (‘oral câncer’, ‘mouth câncer’, ‘oral tumor’ e ‘buccal câncer’). Na sequência, foi realizado o pareamento das palavras-chave de cada amostra com as de CO no Excel para identificar as melhores combinações de termos e para identificar proteínas específicos do CO em cada tipo de amostra. As proteínas identificadas foram validadas usando Open Targets e The Human Protein Atlas. Bases como PUBMED e Scopus foram consultados conforme necessário. Em seguida, pareamos proteínas de cada amostra para detectar expressão específica em cada tecido. Utilizou-se o teste de Shapiro-Wilk (W < 0,767, p < 0,05) para análise estatística. 6.226 proteínas foram identificadas no plasma, 653 na saliva e 561 na mucosa oral. Os cruzamentos resultaram em 55 proteínas no plasma (‘plasma’ AND ‘buccal câncer’), 14 na saliva (‘salivary’ AND ‘oral cancer’) e 190 na mucosa (‘buccal mucosa’ AND ‘buccal câncer’). Resultados semelhantes foram obtidos com os mesmos termos aplicados no UniProt. Algumas proteínas foram confirmadas na literatura em amostras de pacientes com CO: 04 no plasma, 04 na saliva e 32 na mucosa oral. Os achados não demonstraram diferenças significativas na distribuição da expressão das proteínas entre as amostras. A mucosa oral apresentou a maior quantidade de proteínas diferencialmente expressas, e não foram identificadas proteínas comuns às três amostras. Pela metodologia utilizada, o UniProt mostrou-se uma ferramenta útil para a identificação e triagem de proteínas de CO, onde identificou-se na mucosa oral maligna uma maior expressão diferencial de proteínas e com maior número de referências na literatura, indicando um campo promissor para futuras pesquisas. As proteínas identificadas têm potencial como biomarcadores do CO, sendo necessários estudos de validação in vitro e in vivo.