Auxílio à pesquisa 17/08463-0 - Engenharia genética, Transcriptoma - BV FAPESP
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Biologia sistêmica e biologia sintética para a re-engenharia de vias metabólicas em Saccharomyces cerevisiae: lidando com a tolerância ao etanol

Processo: 17/08463-0
Modalidade de apoio:Auxílio à Pesquisa - Programa BIOEN - Regular
Data de Início da vigência: 01 de abril de 2019
Data de Término da vigência: 31 de março de 2021
Área do conhecimento:Ciências Biológicas - Genética - Genética Molecular e de Microorganismos
Acordo de Cooperação: BE-BASIC Consortium
Pesquisador responsável:Guilherme Targino Valente
Beneficiário:Guilherme Targino Valente
Pesquisador Responsável no exterior: Arnold Jacob Mathieu Driessen
Instituição Parceira no exterior: University of Groningen, Holanda
Instituição Sede: Faculdade de Ciências Agronômicas (FCA). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Botucatu. Botucatu , SP, Brasil
Pesquisadores associados:Jayme Augusto de Souza-Neto ; Rafael Plana Simões ; Rejane Maria Tommasini Grotto ; Sarita Candida Rabelo
Assunto(s):Engenharia genética  Transcriptoma  Biologia sistêmica  Biotecnologia  Proteoma  Bioenergia 
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:biotecnologia | engenharia genética | Proteoma | Redes Biológicas | Transcriptoma | Biologia sistêmica

Resumo

O bioetanol tem se mostrado uma excelente fonte de energia alternativa aos combustíveis fósseis. A levedura Saccharomyces cerevisiae é o principal microrganismo utilizado na produção do bioetanol. No entanto, a concentração de etanol é um dos fatores limitantes para a sua própria produção em virtude de, em altas concentrações, este composto perturba as células e reduz a produtividade. Apesar de muitos estudos sobre este tópico, os aspectos sistêmicos deste processo ainda são pouco compreendidos e a seleção de genes-alvo para trabalhos de engenharia genética que visem melhorar a tolerância ao etanol não é trivial. A FAPESP concedeu um projeto (FAPESP 2015/12093-9, sendo o Guilherme Valente o outorgado) focado no uso de OMICs, biologia celular e biologia de sistemas para estudar a tolerância ao etanol em leveduras S. cerevisiae. Resultados preliminares mostram que as características da rede estão relacionadas com a tolerância ao etanol e que a taxa de crescimento e a viabilidade celular não são os principais atributos que influenciam no aumento dessa tolerância. Isso indica que que as abordagens reducionistas podem não ser as melhores alternativas para elencar genes candidatos para a engenharia genética a fim de melhorar este fenótipo. O objetivo desta proposta é identificar as sub-redes responsáveis pela tolerância ao etanol e proporcionar uma implementação tecnológica utilizando essas informações. Para isso, nós propomos usar a tecnologia CRISPR-Cas9 para edição de genes e modificar o funcionamento dos sistemas. O trabalho proporcionará uma visão mais profunda dos processos que determinam a tolerância ao etanol, os quais serão utilizados no desenvolvimento de novas linhagens com maior eficiência na produção de etanol bem como mais tolerantes à esse composto. Além disso, também contribuirá para a qualificação profissional dos estudantes brasileiros, os quais estarão participando ativamente de uma colaboração internacional. Os alunos serão treinados no uso da tecnologia CRISPR-Cas9 e haverá transferências de conhecimento da Holanda para o Brasil e vice-versa. Em geral, o programa resultará em um avanço no desenvolvimento tecnológico. (AU)

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Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
ALMEIDA, RODRIGO DE OLIVEIRA; VALENTE, GUILHERME TARGINO. Predicting metabolic pathways of plant enzymes without using sequence similarity: Models from machine learning. PLANT GENOME, v. 13, n. 3, . (17/08463-0, 15/12093-9)
LAZARI, LUCAS CARDOSO; WOLF, IVAN RODRIGO; SCHNEPPER, AMANDA PIVETA; VALENTE, GUILHERME TARGINO. LncRNAs of Saccharomyces cerevisiae bypass the cell cycle arrest imposed by ethanol stress. PLOS COMPUTATIONAL BIOLOGY, v. 18, n. 5, p. 29-pg., . (15/19211-7, 17/08463-0, 15/12093-9)