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Desvendando o crescimento da seringueira por meio da integração do GWAS e abordagens baseadas em rede biológicas

Processo: 21/13087-3
Modalidade de apoio:Auxílio à Pesquisa - Publicações científicas - Artigo
Vigência: 01 de dezembro de 2021 - 31 de maio de 2022
Área do conhecimento:Ciências Agrárias - Agronomia - Fitotecnia
Pesquisador responsável:Anete Pereira de Souza
Beneficiário:Anete Pereira de Souza
Instituição Sede: Centro de Biologia Molecular e Engenharia Genética (CBMEG). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Assunto(s):Genômica  Estudo de associação genômica ampla  Marcador molecular  Seringueira  Polimorfismo de um único nucleotídeo  Redes biológicas 
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Genômica | Gwas | marcadores moleculares | Redes Biológicas | seringueira | SNPs | Melhoramento Mulecular de Plantas

Resumo

Hevea brasiliensis (seringueira) é uma espécie arbórea da família Euphorbiaceae com importância econômica inestimável. Os programas de melhoramento de seringueira atualmente visam melhorar o crescimento e a produção, e o uso de tecnologias de seleção de genótipos precoces pode acelerar tais processos, principalmente com a incorporação de ferramentas genômicas, como a seleção assistida por marcadores (MAS). Contudo, poucos loci de características quantitativas (QTLs) foram usados com sucesso em MAS para características complexas. Pesquisas recentes mostram a eficiência dos estudos de associação do genoma (GWAS) para localizar regiões QTL em diferentes populações. Desta forma, a integração de GWAS, metodologias de sequenciamento de RNA (RNA-Seq), redes de coexpressão e redes de enzimas podem fornecer uma melhor compreensão das relações moleculares envolvidas na definição dos fenótipos de interesse, fornecendo suporte à pesquisa para o desenvolvimento de estratégias genômicas adequadas para o melhoramento. Nesse contexto, este trabalho apresenta o potencial deusando multiômica combinada para decifrar os mecanismos de associações de genótipos e fenótipos envolvidos no crescimento da serimgueira. Usando GWAS de uma população de Hevea de genotipagem por sequenciamento (GBS), fomos capazes de identificar marcadores moleculares em QTL regiões com principal efeito no crescimento da seringueira sob constante estresse hídrico. Os genes subjacentes foram avaliados e incorporados a uma rede de coexpressão de genes modelada com um transcriptoma baseado em RNA-Seq montado da espécie, ondenovas relações gênicas foram estimadas e avaliadas através de metodologias in silico, incluindo uma rede enzimática estimada. A partir de todas essas análises, fomos capazes de estimar não apenas os principais genes envolvidos na definição do fenótipo, mas também as interações entre um núcleo de genes relacionados ao crescimento da seringueira nos níveis transcricional e translacional. Este trabalho foi o primeiro a integrar a análise multiômica na investigação aprofundada do crescimento da seringueira, produzindo dados úteis para futuros estudos genéticos da espécie, também, para aumentar a eficiência dos programas de melhoramento das espécies. (AU)

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