Análise in silico do transcriptoma e de sequências genômicas de cana-de-açúcar: identificação de SNPs, análise da expressão alelo-específica e desenvolvimento e caracterização de microssatélites

• Processo: 12/11109-0
• Linha de fomento: Bolsas no Brasil - Doutorado Direto
• Vigência (Início): 01 de agosto de 2012
• Vigência (Término): 31 de janeiro de 2015
• Área do conhecimento: Ciências Agrárias - Agronomia - Fitotecnia
• Pesquisador responsável: Anete Pereira de Souza
• Beneficiário: Cláudio Benício Cardoso da Silva
• Instituição-sede: Centro de Biologia Molecular e Engenharia Genética (CBMEG). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 08/52197-4 - Genomic-assisted breeding of sugarcane: using molecular markers for understanding the genetic architecture of quantitative traits and to implement marker assisted selection, AP.BIOEN.TEM
• Assunto(s): Biologia computacional Cana-de-açúcar Transcriptoma Marcador molecular

Resumo

A cana-de-açúcar está entre as espécies de maior importância econômica no mundo, constituindo uma das principais fontes de produção sucroalcooleira. O desenvolvimento de marcadores genéticos, PCR específicos, como os microssatélites (SSR) e SNPs, pode gerar informações que auxiliarão os programas de melhoramento da cana-de-açúcar. O presente projeto propõe a continuidade de um trabalho que se iniciou com o desenvolvimento de marcadores microssatélites a partir de sequências expressas ESTs (EST-SSR) e genômicas associados a genes. Até o momento, foram desenvolvidos e caracterizados 65 marcadores EST-SSR, os quais já foram publicados (Marconi et al., 2011) juntamente com outros marcadores previamente caracterizados. Além desses, foram desenvolvidos mais 326 marcadores SSR genômicos, os quais foram identificados como sendo associados a algum gene de cana-de-açúcar. Para a continuidade deste projeto, propõe-se a análise do transcriptoma, empregando a técnica de RNA-Seq para seis genitores de três populações de mapeamento do nosso laboratório. Com vistas a identificar transcritos diferencialmente expressos, e posterior identificação de SNPs para estas sequências. Além disso, é proposto um estudo que tem por finalidade a detecção de expressão alelo-específica. Para a execução deste projeto, além de todo suporte oferecido pelo laboratório onde será realizado a pesquisa, o mesmo ainda conta com a coorientação do Dr. Renato Vicentini, que auxilia nas análises de bioinformática. (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)

BARRETO, M. A.; ROSA, J. R. B. F.; HOLANDA, I. S. A.; CARDOSO-SILVA, C. B.; VILDOSO, C. I. A.; AHNERT, D.; SOUZA, M. M.; CORREA, R. X.; ROYAERT, S.; MARELLI, J.; SANTOS, E. S. L.; LUZ, E. D. M. N.; GARCIA, A. A. F.; SOUZA, A. P. QTL mapping and identification of corresponding genomic regions for black pod disease resistance to three Phytophthora species in Theobroma cacao L.. EUPHYTICA, v. 214, n. 10 OCT 2018. Citações Web of Science: 1.

ALMEIDA BALSALOBRE, THIAGO WILLIAN; PEREIRA, GUILHERME DA SILVA; ALVES MARGARIDO, GABRIEL RODRIGUES; GAZAFFI, RODRIGO; BARRETO, FERNANDA ZATTI; ANONI, CARINA OLIVEIRA; CARDOSO-SILVA, CLAUDIO BENICIO; COSTA, ESTELA ARAUJO; MANCINI, MELINA CRISTINA; HOFFMANN, HERMANN PAULO; DE SOUZA, ANETE PEREIRA; FRANCO GARCIA, ANTONIO AUGUSTO; CARNEIRO, MONALISA SAMPAIO. GBS-based single dosage markers for linkage and QTL mapping allow gene mining for yield-related traits in sugarcane. BMC Genomics, v. 18, JAN 11 2017. Citações Web of Science: 22.

MANTELLO, CAMILA CAMPOS; CARDOSO-SILVA, CLAUDIO BENICIO; DA SILVA, CARLA CRISTINA; DE SOUZA, LIVIA MOURA; SCALOPPI JUNIOR, ERIVALDO JOSE; GONCALVES, PAULO DE SOUZA; VICENTINI, RENATO; DE SOUZA, ANETE PEREIRA. De Novo Assembly and Transcriptome Analysis of the Rubber Tree (Hevea brasiliensis) and SNP Markers Development for Rubber Biosynthesis Pathways. PLoS One, v. 9, n. 7 JUL 21 2014. Citações Web of Science: 39.