Journal of Data Mining en génomique et protéomique

Abstrait

Prédiction des micro-ARN contre la protéine NS1 des virus H5N1 et H1N1 : une fenêtre sur le développement thérapeutique spécifique de la séquence

Pankaj Koparde et Shailza Singh

Motivation : Les médicaments antigrippaux conventionnels peuvent entraîner un échec d'action en raison de la nature très variable des protéines antigéniques de la grippe. La prédiction in silico de séquences thérapeutiques spécifiques prend moins de temps et est moins coûteuse. La plupart des plateformes de prédiction de cibles miRNA diffèrent dans leur spécificité et leur sensibilité de prédiction. Nous proposons ici une approche bioinformatique pour prédire les micro ARN contre la protéine non structurale 1 du virus de la grippe aviaire H5N1 et contre le segment 8 du virus de la grippe porcine H1N1.

Résultats : hsa-miR-138, hsa-miR-525-5p et hsa-miR-124 ont été sélectionnés comme agents thérapeutiques spécifiques de séquence potentiels contre la protéine NS1 du virus H5N1. Des études similaires sur différents génomes du segment 8 du virus H1N1 ont permis de prédire des microARN qui peuvent être utilisés comme agents antigrippaux. Les microARN prédits jouent également un rôle dans les processus de régulation des cellules hôtes, dans les voies liées au stress, notamment la voie MAPK, la voie mTOR et sont impliqués dans les voies liées au cancer.