Prospecção in silico de genes envolvidos na degradação de hidrocarbonetos policíclicos aromáticos

Abstract

Os Hidrocarbonetos Policíclicos Aromáticos (HPAs) representam uma classe de moléculas consideradas poluentes para o meio ambiente, dessa forma é de grande interesse a busca e o aperfeiçoamento de técnicas que visem a sua degradação, com destaque para a técnica de biorremediação. Neste trabalho realizamos um processo de identificação de novas proteínas degradadoras de HPAs (dHPAs) a partir de 1.298 proteínas distribuídas em 12 famílias de proteínas previamente descritas. O processo envolveu a busca de sequências homólogas e construção de modelos estatísticos para a classificação em subfamílias de dHPAs, o qual resultou em 10.489 dHPAs. A partir daí realizamos uma prospecção em dados metagenômicos obtidos de sequenciamento de DNA extraído a partir de amostras enriquecidas provenientes de sedimentos em Rock Bay (Victoria Harbour, British Columbia, Canadá), onde há contaminação por derivados de petróleo entre eles HPAs, devido principalmente a atividades industriais na região. Foram utilizadas duas estratégias para a prospecção de dHPAs a partir da predição gênica nos metagenomas montados: uma considerando buscas por similaridade de sequências no conjunto completo de sequências identificadas como dHPAs, a outra, é a partir da correspondência com os modelos estatísticos para as subfamílias. Ambas as estratégias permitiram a categorização em família/subfamília dessas proteínas preditas nos metagenomas, por fim, foram identificados os micro-organismos mais abundantes no metagenoma contendo as proteínas dHPAs. Os resultados obtidos na predição gênica nesse metagenoma foram de 1.053.057 ORFs (Open Reading Frames), sendo que 2.954 correspondem a dHPAs. A partir daí detectamos que a maioria das bactérias com essas ORFs são pertencentes ao gênero Pseudomonas. Esse resultado possui grande suporte de outros trabalhos onde foram feitas identificações taxonômicas de micro-organismos em ambientes contaminados por xenobióticos, dentre eles HPAs. Dessa forma, indicamos que a ferramenta é útil para a prospecção de proteínas dHPAs. Além disso, não há limitação para ser empregada em buscas para outras famílias gênicas.

Polycyclic Aromatic Hydrocarbons (PAHs) represent a class of molecules considered pollutants for the environment, therefore the search and improvement of techniques aimed at their degradation is of great interest, focusing on bioremediation technology. In this work, we performed a process of identification of new PAH degrading proteins (dHPAs) from 1,298 proteins distributed in 12 families of previously described enzymes. The process involved searching for homologous sequences and constructing statistical models to classify dHPAs into subfamilies, which resulted in 10,489 dHPAs distributed in 606 subfamilies. From there, we conducted prospecting of metagenomic data obtained from DNA sequencing of enriched samples from sediments in Rock Bay (Victoria Harbour, British Columbia, Canada), where there is contamination by petroleum derivatives, including PAHs, mainly due to industrial activities in the region. Two strategies were used to search for dHPAs based on gene predictions in assembled metagenomes: one considers the search for sequence similarity in the full set of sequences identified as dHPAs, and the other is based on the match with the statistical models for the previously identified subfamilies. Both strategies allowed the categorization in family/subfamily of these proteins predicted in the metagenomes, finally the most abundant micro-organisms in the metagenome containing the proteins dHPAs were identified. The gene prediction results in this metagenome were 1,053,057 ORFs (Open Reading Frames), of which 2,954 correspond to dHPAs. From this, we could see that most bacteria with these ORFs belong to the genus Pseudomonas. This result is highly supported by other work in which taxonomic identifications of micro-organisms in environments contaminated by xenobiotics, including HPAs, have been made. Thus, we suggest that the tool is useful for the detection of dHPAs. Moreover, there is no limitation to its use in searches for other gene families.