Predição de proteínas sensoras baseadas em bacteriófagos para detecção de Salmonella spp.

Abstract

As contaminações microbianas representam um desafio global, causando perdas significativas à indústria de alimentos e apresentando riscos à saúde pública. O gênero Salmonella está entre os principais causadores de surtos e doenças veiculadas por alimentos no mundo. Considerando a relevância epidemiológica e econômica desse patógeno, o uso de métodos de detecção rápidos e eficazes é crucial para a implementação de ações de controle imediatas. Nos últimos anos, a exploração de biossensores baseados em fagos e suas proteínas aumentou devido a benefícios como a grande abrangência relacionada a quantidade de hospedeiros alvo dos fagos e como menores custos de produção e tempos de resposta mais rápidos em comparação a outros métodos. Este estudo teve como objetivo desenvolver moléculas sensoras derivadas de proteínas de bacteriófagos para a detecção de Salmonella spp. Dessa forma, o primeiro capítulo deste trabalho compreende a predição das sequências, para isso foi criado um banco de dados contendo todas as sequências genômicas de bacteriófagos específicas dessas espécies e disponíveis no GenBank (NCBI) até 09 dezembro de 2023. Os genomas foram submetidos à anotação funcional para identificar proteínas de cauda responsáveis pelo reconhecimento do hospedeiro. As sequências das proteínas selecionadas foram comparadas para procurar regiões conservadas e foram agrupadas. Sequências que compartilhavam uma identidade de 80% ou mais foram agrupadas, e duas sequências representativas foram selecionadas. Uma análise filogenética foi realizada para entender sua evolução, assim como sua conservação e funções. As sequências foram analisadas quanto as suas características físico- químicas, e tiveram também suas estruturas tridimensionais preditas. O segundo capítulo compreende a um pedido de patente para o uso das sequências a serem usadas como parte ou todo na produção de moléculas sensoras. As moléculas sensoras deste estudo poderão ser utilizadas em diversas aplicações, como no desenvolvimento de biossensores e kits para detecção de contaminantes microbianos. Palavras-chave: Alimentos; Proteínas; Patógeno; MoléculaMicrobial contamination represents a global challenge, causing significant losses to the food industry and posing risks to public health. The genus Salmonella is among the main causes of foodborne outbreaks and illnesses worldwide. Given the epidemiological and economic relevance of this pathogen, the use of rapid and effective detection methods is crucial for the implementation of immediate control measures. In recent years, the exploration of phage-based biosensors and their proteins has increased due to benefits such as the broad host range of phages, lower production costs, and faster response times compared to other methods.This study aimed to develop sensor molecules derived from bacteriophage proteins for the detection of Salmonella spp. Accordingly, the first chapter of this work focuses on the prediction of sequences. A database was created containing all genomic sequences of bacteriophages specific to these species and available in GenBank (NCBI) as of December 9, 2023. The genomes were subjected to functional annotation to identify tail proteins responsible for host recognition. The selected protein sequences were compared to identify conserved regions and were grouped accordingly. Sequences sharing 80% or more identity were clustered, and two representative sequences were selected. A phylogenetic analysis was conducted to understand their evolution, conservation, and functions. The sequences were also analyzed for their physicochemical properties, and their three-dimensional structures were predicted. The second chapter presents a patent application for the use of these sequences, either in part or in full, in the production of sensor molecules. The sensor molecules developed in this study may be used in various applications, such as the development of biosensors and kits for the detection of microbial contaminants. Keywords: Food; Proteins; Pathogen; Molecule