Livia Soares Zaramela.

Os microrganismos estão envolvidos numa complexa rede de interações com outros membros da comunidade microbiana, com o hospedeiro e com o meio ambiente. A elucidação da natureza dessas interações é uma tarefa desafiadora uma vez que comunidades microbianas usualmente são compostas por centenas de diferentes microrganimos que interagem de maneira diversa. O desenvolvimento de métodos experimentais em larga escala (ômicas), como a sequenciamento do RNA ribossomal 16S, a metagonômica, metatranscritômica, metaproteômica e metabolômica, tem permitido estudar a estrutura das comunidades microbiomas, as interações entre seus membros e a dinâmica dessas comunidades in situ. A interpretação de dados em larga escala requer o uso de ferramentas computacionais avançadas, conhecimentos de estatística e bancos de dados robustos. As interações entre microrganismos e hospedeiro são muito dinâmicas: podem ser facultativas ou obrigatórias, podem envolver respostas moleculares intensas ou não, e em geral resultam em benefícios à saúde do hospedeiro ou doenças. Interações entre microrganismos e hospedeiro mediadas por ácidos siálicos apresenta essa natureza dualista, ora associada com saúde, ora associada com patologias. Os ácidos siálicos são ceto-açúcares de nove carbonos encontrados principalmente em mamíferos como unidades terminais de glicoconjugados. Eles não apenas representam uma barreira para os microrganismos que habitam ou invadem a superfície da mucosa animal, mas também representam potenciais fontes de carbono, nitrogênio e componentes da parede celular de microrganismos, e estão envolvidos na colonização, persistência e crescimento de bactérias. Nesse projeto propomos construir uma plataforma experimental e uma plataforma computacional para estudar os diferentes mecanismos de interação entre microrganismos e hospedeiros mediados por ácidos siálicos. Experimentos de cooperação microbiana em comunidades microbianas sintéticas, imuno-precipitação utilizando anticorpos anti-ácidos siálicos seguidos por sequenciamento em larga escala e biologia molecular clássica nós permitirá identificar microrganismos capazes de metabolizar e incorporar ácidos siálicos em suas superfícies celulares. Análises computacionais de dados de genômica e metagenômica revelarão a base genéticas do metabolismo dos ácidos siálicos em microrganismos, o que permitirá um mapeamento da distribuição dos mecanismos de interação mediados por ácidos siálicos em diferentes contextos (saúde e doença). Como resultado final, a utilização de abordagens computacionais e experimentais nos permitirá identificar potenciais alvos para intervenções médicas, o que contribuirá para o desenvolvimento biotecnológico da pesquisa no Brasil.

An inherent limitation common among all metagenomics approaches is the current lack of standardization and the challenge to provide absolute abundances compared to relative values. We propose to develop a universal method that enables standardization of experimental and computational analysis. Developing a universal method that is independent of the microbial composition and does not require a priori information would be essential to benchmark experimental and computational processes in microbiome research and would provide an urgently needed standardization tool. We envision that such a tool would be rapidly accepted by the scientific community and widely used in microbiome research. Here we propose to develop such a standardization tool.

Diseases resulting from herpes simplex virus (HSV) infections are a serious public health concern. Since the vast majority of the U.S. population is latently infected with HSV-1 from an early age, elucidation of the mechanisms which govern transition from latent infection to active disease is important. HSV-1 can drive serious diseases at multiple body sites including the brain, the eyes, and the skin (eczema herpeticum, EH). Atopic dermatitis with a history of EH (ADEH+) often results in severe disfigurement and can be life-threatening. We postulate that the manifestation of ADEH+ is not simply a consequence of HSV-1 infection, as latent infection of both the AD and general population is near universal (90%); we contend that genetic risk factors for ADEH+ disease may be distinct from ADEH- risk factors. We propose to use metagenomics and metatranscriptomics to identify differences in the composition and activity of the microbiome and virome between recurrent ADEH+ with ≥ 3 EH episodes, ADEH-, and NA participants.

Atopic dermatitis (AD) is associated with different phenotypes and endotypes. Previous studies have demonstrated that patients with severe AD have an increased association with food allergy and/or S. aureus colonization/infection. Other AD subsets do not have food allergy or S. aureus colonization. There have been no previous studies simultaneously defining the skin barrier integrity, microbiome, epidermal transcriptome, and
epidermal lipid composition of AD subtypes, particularly in children. There have also been no such studies in NA children. Our group has developed a novel method to profile the skin transcriptome through a minimally invasive and scarless skin tape analysis suitable for studies in children. In preliminary ribonucleic acid sequencing (RNA-seq) transcriptome studies of skin tape strippings, we have found that this method allows profiling of the epidermal transcriptome in combination with the microbial dysbiosis in AD.
The hypothesis of this study is that children with AD and food allergy have a different skin
barrier, microbiome, epidermal transcriptome, and epidermal lipid composition than children with
AD and no food allergy. This may reflect reduced gene expression of skin barrier proteins,
abnormal lipid metabolism and increased T helper 2 (Th2) skin responses in AD prone to food
allergy. We predict that S. aureus colonization in the skin may be due to a functional dysbiosis
related to reduced antimicrobial responses by commensal bacteria.
NIH/NIAID Atopic Dermatitis Research Network: U19AI117673
NIH/NIAID Atopic Dermatitis Research Network: UM2AI117870

O principal objetivo das abordagens sistêmicas é compreender como uma simples mudança genética ou perturbações ambientais influenciam o comportamento de um organismo a nível molecular e por fim determina o seu fenótipo. Tecnologias high-throughput que exploram dados de transcriptoma, proteoma, interações proteína-proteína, proteína-DNA, proteína-RNA, entre outros, representam poderosas ferramentas para atingir este alvo. Contudo, cada um desses conjuntos individuais de dados refletem uma imagem incompleta da dinâmica celular. Nos modelos preditivos existentes, que buscam integrar dados de diversas metodologias, uma importante classe de reguladores da expressão gênica, os RNA não-codificantes (ncRNA), ainda não estão contemplados. Muitos ncRNAs necessitam da interação com proteínas para exercerem seus papéis na regulação dos processos celulares. Em bactérias, a proteína Hfq, é uma importante parceira dos ncRNAs no reconhecimento dos mRNAs alvos. Proteínas semelhantes a Hfq bacteriana, como as proteínas Lsm são encontradas em eucariotos e em Archaea, o que sugere um papel importante dessas moléculas nos processos de regulação gênica. Diante disso, propõe-se neste projeto, estudar os ncRNAs que interagem com a proteína ligante a RNA Lsm de Halobacterium salinarum, um extremófilo modelo em Biologia Sistêmica. Para a identificação desses ncRNAs, serão realizados experimentos de RIP-ChIP em diferentes fases da curva de crescimento de H. salinarum. Após a identificação, será selecionado um subgrupo de ncRNAs para caracterização funcional, incluindo construção de linhagens superexpressando o ncRNA de interesse e utilização de ferramentas de bioinformática. As informações obtidas deverão contribuir para a compreensão do papel dos ncRNAs e da proteína Lsm na regulação gênica global.

Durante a interação com o hospedeiro, fungos biotróficos, como as espécies causadoras das ferrugens, secretam um arsenal de proteínas (efetores) envolvidas na supressão da resposta de defesa e manipulação do metabolismo do hospedeiro. Essas proteínas efetoras são direcionadas para o apoplasto ou para o citoplasma das plantas por uma rota ainda desconhecida, onde atuam promovendo a infecção. Algumas dessas proteínas efetoras, denominadas proteínas Avr, são reconhecidas por proteínas codificadas por genes de resistência, o que desencadeia a resposta de hipersensibilidade e fenótipo de resistência. Já foram descritos sete genes R que conferem resistência à ferrugem asiática da soja causada pelo fungo P. pachyrhizi. Todavia, ainda não foram identificadas as proteínas efetoras (Avr) reconhecidas pelas proteínas codificadas pelos genes Rpp, ou efetuada uma análise detalhada dos genes de P. pachyrhizi que codificam proteínas secretadas durante a sua interação com a soja. Desta forma, o objetivo deste trabalho foi identificar genes de P. pachyrhizi que codificam proteínas secretadas utilizando o sistema armadilha de sinal de secreção em leveduras (YST).