Abordagem integrativa in silico na análise causal do desenvolvimento de Apis mellifera

• Processo: 12/02757-9
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de abril de 2012
• Data de Término da vigência: 28 de fevereiro de 2014
• Área de conhecimento: Ciências Biológicas - Genética
• Pesquisador responsável: Zilá Luz Paulino Simões
• Beneficiário: Daniel Guariz Pinheiro
• Instituição Sede: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto (FFCLRP). Universidade de São Paulo (USP). Ribeirão Preto , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 11/03171-5 - Análise causal do desenvolvimento de Apis mellifera: genes reguladores e redes hierárquicas de expressão gênica na especificação de tecidos e órgãos, AP.TEM
• Assunto(s): Biologia computacional Transcriptômica Genômica MicroRNAs Análise de sequência de RNA Regulação da expressão gênica Apis mellifera
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: bioinformática | expressão gênica | Genômica | MicroRNAs | Transcriptômica | Bioinformática

Resumo

A Apis mellifera é a espécie mais representativa das abelhas do gênero Apis, a qual foi domesticada para a produção de mel, geléia real, cera ou própolis, além do pólen apícola e da apitoxina. Essa espécie é caracterizada especialmente pela alta produtividade, resistência, adaptabilidade e eficiência na polinização. Os indivíduos que habitam a colônia estão organizados em castas (rainhas, operárias e zangões) e apresentam características morfológicas e fisiológicas, que estão relacionadas com as diferentes funções que exercem na colônia. Esses insetos são de grande relevância econômica, não somente pela produção apícola, mas também porque são excelentes polinizadores na natureza e em cultivares agrícolas. Estudos recentes reportam um declínio nas populações desses agentes polinizadores, associado a um impacto negativo na manutenção da diversidade de plantas silvestres, na estabilidade dos ecossistemas naturais, na produção agrícola, na segurança alimentar e no bem-estar humano. Portanto, é notável a importância e a urgência de se compreender profundamente os aspectos da genética, fisiologia e comportamento dos sistemas biológicos em questão, permitindo o desenvolvimento de práticas de gestão, manejo e conservação mais eficientes. Há muitos aspectos sobre a regulação dos processos biológicos durante o desenvolvimento das abelhas que permanecem desconhecidos, tais como o papel dos microRNAs (miRNAs). Portanto, a intenção deste trabalho será identificar os miRNAs envolvidos no processo de ativação ovariana em abelhas operárias órfãs e investigar o papel desses miRNAs na regulação pós-transcricional dos mRNAs. Amostras de mRNAs e miRNAs em ovários ativados e inativados de abelhas operárias Apis mellifera, criadas em diferentes condições ambientais, serão investigadas. Os dados foram obtidos por meio do protocolo RNA-Seq, que utiliza as mais recentes tecnologias para o sequenciamento de DNA (Next-Generation Sequencers - NGS). Pretendemos identificar redes de regulação gênicas por meio de uma abordagem sistêmica, integrando dados, métodos e ferramentas computacionais para entender mais profundamente as instruções transmitidas pelo genoma para a regulação gênica durante o processo de ativação ovariana em abelhas operárias de Apis mellifera. (AU)

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)

MARTELLI, FELIPE; FALCON, TIAGO; PINHEIRO, DANIEL G.; SIMOES, ZILA L. P.; NUNES, FRANCIS M. F.. Worker bees (Apis mellifera) deprived of pollen in the first week of adulthood exhibit signs of premature aging. Insect Biochemistry and Molecular Biology, v. 146, p. 11-pg., 2022-07-01. (11/03171-5, 12/24284-5, 10/10027-5, 07/07594-2, 12/02757-9)

BRANDAO MIYOSHI, NEWTON SHYDEO; PINHEIRO, DANIEL GUARIZ; SILVA, JR., WILSON ARAUJO; FELIPE, JOAQUIM CEZAR. Computational framework to support integration of biomolecular and clinical data within a translational approach. BMC Bioinformatics, v. 14, JUN 6 2013. (12/02757-9)