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Transcriptômica para identificação de genes de interesse comercial em cana-de-açúcar

Processo: 15/22993-7
Linha de fomento:Auxílio à Pesquisa - Programa BIOEN - Apoio a Jovens Pesquisadores
Vigência: 01 de agosto de 2016 - 31 de julho de 2020
Área do conhecimento:Ciências Agrárias - Agronomia - Fitotecnia
Pesquisador responsável:Gabriel Rodrigues Alves Margarido
Beneficiário:Gabriel Rodrigues Alves Margarido
Instituição-sede: Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (ESALQ). Universidade de São Paulo (USP). Piracicaba , SP, Brasil
Pesq. associados:Anete Pereira de Souza ; Antonio Augusto Franco Garcia ; Monalisa Sampaio Carneiro
Bolsa(s) vinculada(s):18/21345-0 - Comparação de estratégias de amostragem em estudos de expressão gênica diferencial, BP.MS
17/06091-9 - Avaliação dos níveis de prolina em genótipos de cana-de-açúcar submetidos à seca, BP.IC
Assunto(s):Saccharum  Análise de sequência de RNA  Transcriptômica  Transcriptoma  Expressão gênica  Cana-de-açúcar 

Resumo

Apesar da grande importância econômica da cana-de-açúcar, conhecimentos a respeito da regulação da expressão gênica envolvida no controle dos diversos processos biológicos de interesse comercial nessa espécie são exíguos. Entre estes, destaca-se a produção diferencial de açúcar e de biomassa entre genótipos diversos, além do comportamento dos mesmos frente a estresses abióticos como o déficit hídrico. O objetivo do presente projeto de pesquisa é estudar os perfis de expressão gênica de genótipos de cana-de-açúcar, escolhidos com base em diferenças nos valores desses caracteres fenotípicos, a fim de identificar genes diferencialmente expressos responsáveis pela expressão dos fenótipos. Adicionalmente, será estudada a relação entre a dosagem alélica de variantes do tipo SNP e o nível relativo de expressão dos vários alelos de cada transcrito, de modo a identificar expressão diferencial de alelos. Serão coletadas amostras de folhas, colmos e raízes de vários genótipos distintos, situados em extremos das distribuições fenotípicas dos caracteres de interesse. A metodologia de sequenciamento de RNA mensageiro será utilizada para quantificar os níveis de expressão dos transcritos de cada amostra, em escala genômica. Análises de expressão diferencial de genes serão aplicadas entre grupos de genótipos contrastantes quanto ao acúmulo de açúcar, produção de biomassa e resistência à seca. Espera-se identificar genes responsáveis pela performance diferencial dos genótipos superiores, o que contribuirá para a elucidação dos mecanismos moleculares envolvidos no controle desses caracteres. Estas informações serão cruciais para o delineamento de programas de melhoramento molecular da cana-de-açúcar, importantes para que o setor bioenergético seja capaz de suprir demandas atuais e futuras. (AU)

Publicações científicas (4)
(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)
SOUZA, GLAUCIA MENDES; VAN SLUYS, MARIE-ANNE; LEMBKE, CAROLINA GIMILIANI; LEE, HAYAN; MARGARIDO, GABRIEL RODRIGUES ALVES; HOTTA, CARLOS TAKESHI; GAIARSA, JONAS WEISSMANN; DINIZ, AUGUSTO LIMA; OLIVEIRA, MAURO DE MEDEIROS; FERREIRA, SAVIO DE SIQUEIRA; NISHIYAMA, MILTON YUTAKA; TEN-CATEN, FELIPE; RAGAGNIN, GEOVANI TOLFO; ANDRADE, PABLO DE MORAIS; DE SOUZA, ROBSON FRANCISCO; NICASTRO, GIANLUCCA GONCALVES; PANDYA, RAVI; KIM, CHANGSOO; GUO, HUI; DURHAM, ALAN MITCHELL; CARNEIRO, MONALISA SAMPAIO; ZHANG, JISEN; ZHANG, XINGTAN; ZHANG, QING; MING, RAY; SCHATZ, MICHAEL C.; DAVIDSON, BOB; PATERSON, ANDREW H.; HECKERMAN, DAVID. Assembly of the 373k gene space of the polyploid sugarcane genome reveals reservoirs of functional diversity in the world's leading biomass crop. GIGASCIENCE, v. 8, n. 12 DEC 2019. Citações Web of Science: 3.
DINIZ, AUGUSTO L.; FERREIRA, SAVIO S.; TEN-CATEN, FELIPE; MARGARIDO, GABRIEL R. A.; DOS SANTOS, JOAO M.; BARBOSA, GERALDO V. DE S.; CARNEIRO, MONALISA S.; SOUZA, GLAUCIA M. Genomic resources for energy cane breeding in the post genomics era. COMPUTATIONAL AND STRUCTURAL BIOTECHNOLOGY JOURNAL, v. 17, p. 1404-1414, 2019. Citações Web of Science: 0.
PEREIRA, GUILHERME S.; GARCIA, ANTONIO AUGUSTO F.; MARGARIDO, GABRIEL R. A. A fully automated pipeline for quantitative genotype calling from next generation sequencing data in autopolyploids. BMC Bioinformatics, v. 19, NOV 1 2018. Citações Web of Science: 4.
DE OLIVEIRA, AMANDA AVELAR; PASTINA, MARIA MARTA; DE SOUZA, VANDER FILIPE; DA COSTA PARRELLA, RAFAEL AUGUSTO; NODA, ROBERTO WILLIANS; FERREIRA SIMEONE, MARIA LUCIA; SCHAFFERT, ROBERT EUGENE; DE MAGALHES, JURANDIR VIEIRA; BORGES DAMASCENO, CYNTHIA MARIA; ALVES MARGARIDO, GABRIEL RODRIGUES. Genomic prediction applied to high-biomass sorghum for bioenergy production. MOLECULAR BREEDING, v. 38, n. 4 APR 2018. Citações Web of Science: 5.

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