Integração de metadados da microbiota do solo em sistemas de cultivo de cana-de-açúcar

• Processo: 13/02760-2
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de maio de 2013
• Data de Término da vigência: 31 de agosto de 2016
• Área de conhecimento: Ciências Agrárias - Agronomia - Ciência do Solo
• Pesquisador responsável: Tsai Siu Mui
• Beneficiário: Fabiana de Souza Cannavan
• Instituição Sede: Centro de Energia Nuclear na Agricultura (CENA). Universidade de São Paulo (USP). Piracicaba , SP, Brasil
• Assunto(s): Microbiologia do solo Biologia computacional Ecologia microbiana
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: bioinformática | Ecologia microbiana | manejo de colheita de cana-de-açúcar | redes artificiais | Microbiologia do solo

Resumo

Esta proposta tem como objetivo integrar dados químicos, físicos e microbiológicos de solos cultivados com cana-de-açúcar sob os sistemas de manejo de colheita sem queima (mecanizada) e com queima (manual) prévia a colheita obtidos em áreas de cultivo que adotam esses sistemas de produção da cultura no estado de São Paulo. Para tanto serão consideradas metodologias recentes na área de biologia molecular (sequenciamento em larga escala) e bioinformática (redes artificiais de interação). O monitoramento das alterações nas comunidades microbianas do solo associadas aos ciclos biogeoquímicos do carbono (C) e nitrogênio (N) será realizado utilizando a técnica de microarranjo de DNA para determinar as atividades funcionais em dois sistemas de colheita da cana-de-açúcar. Para validação desta técnica serão englobados dados de campo e casa de vegetação, a serem aplicados em anos sucessivos de cana-de-açúcar sem queima (5, 10 e 15 anos) e cana-de-açúcar com queima. O monitoramento dos processos biogeoquímicos do C e N em solos sob cana-de-açúcar através da microbiota associada ao N (fixação de N2, amonificação, nitrificação, desnitrificação) e C (decomposição da matéria orgânica, no caso, liberação e absorção de metano e CO2), permitirá a aplicação de modelos conexionistas baseados em redes artificiais de inter-relações para a integração de dados moleculares obtidos em larga escala, parâmetros físicos e químicos do solo, visando à análise de respostas das comunidades microbianas do solo. Tais modelos seriam apoiados em conhecimentos da bioinformática muito recentemente aplicados à ciência do solo e, em especial, à microbiologia, e dividido em quatro grandes módulos: (i) "comunidade microbiana", contemplando dados taxonômicos obtidos em larga escala para o domínio Bacteria via métodos moleculares (sequenciamento em larga escala, qPCR e microarranjo); (ii) "metagenômica funcional", encerrando medidas de diversidade genética funcional de grupos bacterianos envolvidos nos ciclos biogeoquímicos do C e N (dados de sequenciamento em larga escala e qPCR); (iii) "solo", contemplando parâmetros físicos e químicos do solo; e (iv) "temporalidade" englobando análises em cana-de-açúcar sem queima de 5, 10 e 15 anos em uma área tradicional da cultura, pioneira na adoção do sistema conservacionista. Nesta proposta serão utilizadas as abordagens de sequenciamento em larga escala, PCR quantitativo em tempo real (qPCR) e o desenvolvimento da técnica de microarranjo as quais permitirão a avaliação e monitoramento de grupos microbianos possíveis de serem considerados bio-indicadores. Espera-se com este trabalho oferecer informações para o entendimento dos aspectos taxonômicos e funcionais (módulos "comunidade microbiana" e "metagenômica funcional") respondem aos diferentes manejos de corte da cultura cana-de-açúcar que estão diretamente relacionados aos ciclos biogeoquímicos do C e N.

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)

LEMOS, LEANDRO NASCIMENTO; DE SOUZA, ROSINEIDE CARDOSO; CANNAVAN, FABIANA DE SOUZA; PATRICIO, ANDRE; PYLRO, VICTOR SATLER; HANADA, ROGERIO EIJI; MUI, TSAI SIU. Metagenome sequencing of the microbial community of two Brazilian anthropogenic Amazon dark earth sites, Brazil. GENOMICS DATA, v. 10, p. 167-168, DEC 2016. (13/02760-2, 14/50320-4, 16/18215-1, 11/50914-3, 16/02219-8)