Desvendando a complexidade das redes de regulação gênica microbianas

• Processo: 19/15675-0
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Temático
• Data de Início da vigência: 01 de abril de 2020
• Data de Término da vigência: 31 de março de 2022
• Área do conhecimento: Ciências Biológicas - Microbiologia - Microbiologia Aplicada
• Pesquisador responsável: Rafael Silva Rocha
• Beneficiário: Rafael Silva Rocha
• Instituição Sede: Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto (FMRP). Universidade de São Paulo (USP). Ribeirão Preto , SP, Brasil
• Pesquisadores associados: María Eugenia Guazzaroni
• Bolsa(s) vinculada(s): 20/14630-0 - Caracterização microbiana em ambiente hospitalar através da plataforma de sequenciamento MinION, BP.IC
• Assunto(s): Biologia sistêmica Biologia sintética Regulação da expressão gênica Organismos geneticamente modificados Mecanismos moleculares
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Biologia Sintetica | biologia sistêmica | Regulação gênica | Biologia Sintética

Resumo

Redes de regulação gênicas (RRGs) são as unidades centrais de controle que determinam a dinâmica da expressão gênica em sistemas vivos em resposta às mudanças nas condições ambientais. Os recentes avanços nas abordagens de genômica e biologia sistêmica permitiram a investigação de RRGs em uma resolução sem precedentes. No entanto, as RRGs são combinatórias, onde múltiplas vias de sinalização atuam em conjunto para controlar a grande diversidade de genes de cada organismo, porém ainda não temos uma compreensão mecanística sobre como esses sistemas complexos atuam em escala molecular. Esse entendimento é crucial para a geração de novos organismos geneticamente modificados para aplicação biomédica e biotecnológica, um dos principais objetivos do campo da Biologia Sintética. Neste sentido, neste projeto focaremos na investigação do mecanismo molecular de regulação gênica combinatória em redes regulatórias complexas em microrganismos. Neste sentido, combinaremos um grande número de abordagens experimentais e ferramentas computacionais para investigar os princípios fundamentais das RRGs em bactérias e leveduras. Durante o curso deste projeto, usaremos o conhecimento gerado aqui para construir novos sistemas de expressão visando seu uso em aplicações biotecnologicamente relevantes. Para isso, implementaremos tecnologias de ponta para investigar RRGs sintéticas, mediante construção automatizada, validação experimental em larga escala e através da utilização de novas ferramentas computacionais para análise de dados. (AU)

Publicações científicas

(6)

(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)

BORELLI, TIAGO CABRAL; LOVATE, GABRIEL LENCIONI; SCARANELLO, ANA FLAVIA TONELLI; RIBEIRO, LUCAS FERREIRA; ZARAMELA, LIVIA; PEREIRA-DOS-SANTOS, FELIPE MARCELO; SILVA-ROCHA, RAFAEL; GUAZZARONI, MARIA-EUGENIA. Combining Functional Genomics and Whole-Genome Sequencing to Detect Antibiotic Resistance Genes in Bacterial Strains Co-Occurring Simultaneously in a Brazilian Hospital. ANTIBIOTICS-BASEL, v. 10, n. 4, APR 2021. (19/00390-0, 15/04309-1, 19/06672-7, 16/18827-7, 19/15675-0, 18/18158-3)

GASPAR, GILBERTO G.; TAMASCO, GUSTAVO; ABICHABKI, NATHALIA; SCARANELLO, ANA FLAVIA T.; AUXILIADORA-MARTINS, MARIA; POCENTE, RENATA; ANDRADE, LEONARDO N.; GUAZZARONI, MARIA-EUGENIA; SILVA-ROCHA, RAFAEL; BOLLELA, VALDES R.. Nosocomial Outbreak of Extensively Drug-Resistant (Polymyxin B and Carbapenem) Klebsiella pneumoniae in a Collapsed University Hospital Due to COVID-19 Pandemic. ANTIBIOTICS-BASEL, v. 11, n. 6, p. 12-pg., 2022-06-01. (21/01748-5, 19/15675-0)

TAMASCO, GUSTAVO; KUMAR, MANISH; ZENGLER, KARSTEN; SILVA-ROCHA, RAFAEL; DA SILVA, RICARDO ROBERTO. ChiMera: an easy to use pipeline for bacterial genome based metabolic network reconstruction, evaluation and visualization. BMC Bioinformatics, v. 23, n. 1, p. 13-pg., 2022-11-30. (17/18934-0, 17/18922-2, 19/05026-4, 19/15675-0)

MONTEIRO, LUMMY MARIA OLIVEIRA; SARAIVA, JOAO PEDRO; TOSCAN, RODOLFO BRIZOLA; STADLER, PETER F.; SILVA-ROCHA, RAFAEL; DA ROCHA, ULISSES NUNES. redicTF: prediction of bacterial transcription factors in complex microbial communities using deep learnin. ENVIRONMENTAL MICROBIOME, v. 17, n. 1, FEB 8 2022. (19/15675-0, 18/21133-2, 16/19179-9)

ANZOLINI CASSIANO, MURILO HENRIQUE; SILVA-ROCHA, RAFAEL. Benchmarking Bacterial Promoter Prediction Tools: Potentialities and Limitations. MSYSTEMS, v. 5, n. 4, p. 16-pg., 2020-07-01. (19/15675-0, 19/06672-7, 12/22921-8)

KIKUTI MANCILIO, LUCCA BONJY; RIBEIRO, GUILHERME AUGUSTO; RODRIGUES DE ALMEIDA, ERICA JANAINA; VIANA DE SIQUEIRA, GUILHERME MARCELINO; ROCHA, RAFAEL SILVA; GUAZZARONI, MARIA-EUGENIA; DE ANDRADE, ADALGISA RODRIGUES; REGINATTO, VALERIA. Adding value to lignocellulosic byproducts by using acetate and p-coumaric acid as substrate in a microbial fuel cell. INDUSTRIAL CROPS AND PRODUCTS, v. 171, NOV 1 2021. (18/05454-3, 19/25432-7, 18/15528-4, 14/50945-4, 18/12471-1, 19/15675-0, 15/04309-1)