Metagenômica na investigação de agentes infecciosos em amostras clínicas humanas

dc.contributorVicente, Ana Carolina Paulo
dc.contributorMendonça, Marcos César Lima de
dc.contributorBentancor, Gonzalo José Bello
dc.contributorDegrave, Wim Maurits Sylvain
dc.contributorThompson, Cristiane Carneiro
dc.contributorDelatorre, Edson Oliveira
dc.contributorAntunes, Luis Caetano Martha
dc.creatorConteville, Liliane Costa
dc.date2016-07-28T16:45:07Z
dc.date2016-07-28T16:45:07Z
dc.date2016
dc.date.accessioned2023-09-26T22:41:23Z
dc.date.available2023-09-26T22:41:23Z
dc.identifierCONTEVILLE, L. C. Metagenômica na investigação de agentes infecciosos em amostras clínicas humanas. 2016. 103f. Dissertação (Mestrado em Biologia Computacional e Sistemas) - Fundação Oswaldo Cruz, Instituto Oswaldo Cruz, Rio de janeiro, RJ, 2016
dc.identifierhttps://www.arca.fiocruz.br/handle/icict/15144
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/8881969
dc.descriptionO vírus dengue infecta um número estimado de 50-100 milhões de pessoas 100 milhões de pessoas anualmente em todo o mundo e no Brasil, dengue foi relatada pela primeira vez em 1981, desde então, a infecção tornou-se hiper-endêmica. As práticas atuais de diagnóstico não detectam o vírus em cerca de 50% dos casos suspeitos. Metagenômica é uma estratégia que pode ser aplicada na identificação de qualquer organismo em uma amostra, uma vez que recupera sequências de ácidos nucléicos que são analisadas contra bases de dados. Neste estudo, o nosso objetivo foi aplicar abordagens de metagenômica para analisar casos fatais de pacientes que apresentaram sintomas similares a dengue, mas com teste negativo para este vírus e também amostras de pacientes com suspeita febre amarela. e também amostras de pacientes com suspeita febre amarela. e também amostras de pacientes com suspeita de febre amarela. DNA e RNA genômico foram extraídos, amplificados com iniciadores randômicos e processados no sequenciador Illumina HiSeq2500. Em seguida, aplicamos um pipeline de bioinformática para filtragem de sequências de baixa qualidade e remoção de sequências humanas. Vários programas foram utilizados para classificar as reads metagenômicas: Kraken, GOTTCHA, SURPI, Metaphlan2, Taxoner e Blastn. As análises in silico identificaram patógenos que foram posteriormente confirmados por ensaios in vitro aplicando reagentes específicos Deste modo, identificamos vírus e bactérias em 13% das amostras. Quatro desses vírus, com potencial de patogenicidade estavam em amostras distintas: Parvovírus B19, vírus da Hepatite A, vírus da Hepatite G e vírus Torque-teno. Todos eles, com exceção do vírus da Hepatite A estavam nos casos fatais. As bactérias identificadas foram N. meningitidis do serogrupo C em duas amostras e S. pneumoniae em duas outras amostras. Esses são patógenos que causam surtos e epidemias no Brasil e têm alta taxa de mortalidade. Particularmente, N. meningiditis sorogrupo C é o determinante de surtos atuais de N. meningiditis no Brasil. Além disso, dois genomas completos foram recuperados, o do Parvovírus B19 de um dos casos fatais (5,6 kb) e o do vírus Chikungunya (12 kb) que estava presente na amostra utilizada como controle positivo para as análises de metagenômica. Aqui, podemos demonstrar a aplicabilidade da metagenômica tanto na identificação quanto recuperação de genomas completos de patógenos a partir de amostras clínicas humanas
dc.descriptionDengue virus infects an estimated 50-100 million people annually worldwide and in Brazil, dengue was first reported in 1981, since then the infection became hyper-endemic. The current diagnostic practices cannot detect the virus around 50% of suspected cases. Metagenomic is a strategy that can be applied to recover any organism in a sample. In this study, our aim was to apply metagenomics approaches to analyse fatal cases of patients presenting dengue-like symptoms, but testing negative for this virus and samples of patients with suspect yellow fever. Genomic DNA and RNA were extracted, amplified with random primers and sequenced in the Illumina HiSeq2500 sequencer. We then followed a bioinformatics filtering pipeline to remove both low-quality sequences and human sequences. Several tools were used to classify the metagenome reads: Kraken, GOTTCHA, SURPI, Metaphlan2, Taxoner and Blastn. The in silico analysis identified pathogens that were further confirmed by in vitro assays applying specific reagents. In this way, we were able to detect viruses and bacteria in 13% of the samples Four viruses, with pathogenicity potential were identified in distinct samples: Parvovirus B19, Hepatitis A virus, Hepatitis G virus and Torque-teno virus. All of them, except Hepatitis A virus were present in fatal cases. The Parvovirus B19 is in fact a pathogen that has been eventually associated to fatal cases. The bacteria identified were N. meningitides serogroup C in two samples and S. pneumoniae in two other samples. Those are pathogens that cause outbreaks and epidemics in Brazil and have high mortality rate. Particularly, N. meningiditis outbreaks in Brazil. Moreover, two complete genomes were recovered, the B19V from one of the fatal cases (5.6 kb) and the Chikungunya virus (12 kb) that was in the sample used as a positive control to the metagenomics approach. Here, we demonstrated th applicability of metagenomics in both the identification and recovery of complete genomes of pathogens from human clinical samples
dc.formatapplication/pdf
dc.languagepor
dc.rightsopen access
dc.subjectMetagenômica
dc.subjectCódigo de Barras de DNA Taxonômico
dc.subjectSequenciamento de Nucleotídeos em Larga Escala
dc.subjectDengue
dc.titleMetagenômica na investigação de agentes infecciosos em amostras clínicas humanas
dc.typeDissertation


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