Phytophthora cinnamomi is soil pathogen that has a wide range of hosts in several countries and different climates. This fungus is responsible for the chestnut ink disease (Castanea sativa Miller) and death of the tree. Portugal stands out in the production of the European chestnut tree. However, between 2002 and 2004, there was a decrease of 27.3% in the distribution area of this tree due to P. cinnamomi. The aim of this study was to identify molecular factors possibly associated with the fungal pathogenicity through genomic sequences deposited at NCBI using bioinformatics tools. The first contig was used and the OFRs present in de sequences were identified. SmartBlast was used for homologous proteins. The prediction of cellular localization prediction of proteins was performed using four different tools: SignalP 4.1, Cello v.2.5, LOCTree3, Euk-mPLoc 2.0. Protein domains characterization was accomplished using PROSITE and the structure prediction was performed using Phyre2 server. We found 13 proteins probably associated with the pathogenicity of P.
cinnamomi and its properties related to the infection were analyzed in silico. These results are important since they are a first step in the search for pathogenic factors.
Phytophthora cinnamomi é um patógeno do solo que possui uma ampla gama de hospedeiros em diversos países de diferentes
climas. Esse fungo é responsável pela doença da tinta do castanheiro europeu (Castanea sativa Miller) e conduz
à morte da árvore. Portugal se destaca na produção do castanheiro europeu. Entretanto, entre 2002 e 2004, houve uma
redução de 27.3% na área de distribuição dessa área devido ao P. cinnamomi. O objetivo deste trabalho foi identificar
fatores moleculares possivelmente associados à patogenicidade do fungo através de sequências genômicas depositadas
no NCBI utilizando ferramentas de bioinformática. O primeiro contig foi utilizado e as ORFs presentes nas sequências
foram identificadas. Foi utilizado o smartBlast em busca de proteínas homólogas. A predição da localização celular das
proteínas foi feita através de quatro ferramentas: SignalP 4.1, Cello v.2.5, LOCTree3, Euk-mPLoc 2.0. A caracterização
dos domínios dos produtos foi realizada utilizando o PROSITE e a predição das estruturas foi realizada utilizando o
servidor Phyre2. Foram encontradas 13 proteínas provavelmente associadas com a patogenicidade de P. cinnamomi e as
suas propriedades relacionadas com a infecção foram analisadas in silico. Esses resultados são importantes uma vez que
são uma primeira etapa na busca por fatores patogênicos.
The authors are grateful to Polytechnic Institute of
Bragança (IPB) and especially to the Agricultural
College of Bragança (IPB) for providing support to
carry out this work.
