Seleção genômica ampla em cana-de-açúcar via aprendizado de máquina e redes complexas para caracteres de importância econômica

• Processo: 19/03232-6
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado Direto
• Vigência (Início): 01 de agosto de 2019
• Vigência (Término): 29 de fevereiro de 2024
• Área do conhecimento: Ciências Biológicas - Genética - Genética Vegetal
• Pesquisador responsável: Anete Pereira de Souza
• Beneficiário: Alexandre Hild Aono
• Instituição Sede: Centro de Biologia Molecular e Engenharia Genética (CBMEG). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Bolsa(s) vinculada(s): 19/26858-8 - Simulação de arquiteturas de características complexas de plantas usando redes neurais profundas, BE.EP.DD
• Assunto(s): Biologia computacional Seleção genômica Aprendizado computacional Poliploidia Aneuploidia Cana-de-açúcar Técnicas de genotipagem Polimorfismo de um único nucleotídeo Redes complexas
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: aneuploidia | detecção de comunidades | Genotipagem por Sequenciamento | Identificação de SNPs | poliploidia | Redes neurais | Bioinformática

Resumo

A utilização de marcadores moleculares SNPs (polimorfismos de nucleotídeo único), embora tenha trazido grande contribuição aos programas de melhoramento genético, ainda tem sua aplicação limitada no caso da cana-de-açúcar, espécie com complexidade genômica elevada. Devido à falta de ferramentas biocomputacionais compatíveis com a singularidade da espécie, metodologias específicas têm de ser utilizadas. Com importância imensurável a setores de biocombustíveis e fabricação de açúcar, o melhoramento da espécie e a criação de cultivares com caracteres de importância econômica representam uma grande contribuição à economia mundial. Devido à natureza poligênica de características fenotípicas quantitativas e consequente complexidade de aplicação de métodos para associação genótipo-fenótipo, metodologias de seleção genômica têm se mostrado uma alternativa às abordagens tradicionais de seleção assistida por marcadores. O presente trabalho propõe uma inovadora abordagem para realização de seleção em cana. Com a utilização de uma matriz de SNPs putativos identificados com o uso de dados de genotipagem por sequenciamento e softwares adaptados à poliploidia e aneuploidia da espécie, será utilizada uma modelagem de associação entre esses marcadores utilizando redes complexas. Por meio de métodos de detecção de comunidades na rede construída, pretende-se realizar imputação de dados, redução de dimensionalidade e identificação de SNPs com categorias biológicas afins. Para construção do modelo de seleção serão utilizadas técnicas de aprendizado de máquina como modelos não lineares, construídos de modo a capturar a especificidade do genoma da cana. (AU)

Publicações científicas

(6)

(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)

GONZAGA PIMENTA, RICARDO JOSE; AONO, ALEXANDRE HILD; VILLAVICENCIO BURBANO, ROBERTO CARLOS; COUTINHO, ALISSON ESDRAS; DA SILVA, CARLA CRISTINA; ANTONIO DOS ANJOS, IVAN; PERECIN, DILERMANDO; DE ANDRADE LANDELL, MARCOS GUIMARAES; GONCALVES, MARCOS CESAR; PINTO, LUCIANA ROSSINI; et al. Genome-wide approaches for the identification of markers and genes associated with sugarcane yellow leaf virus resistance. SCIENTIFIC REPORTS, v. 11, n. 1, AUG 3 2021. (19/03232-6, 15/24346-9, 18/18588-8, 19/21682-9)

FERREIRA FILHO, JAIRE A.; ROSOLEN, RAFAELA R.; ALMEIDA, DEBORAH A.; DE AZEVEDO, PAULO HENRIQUE C.; MOTTA, MARIA LORENZA L.; AONO, ALEXANDRE H.; DOS SANTOS, CLELTON A.; HORTA, MARIA AUGUSTA C.; DE SOUZA, ANETE P.. Trends in biological data integration for the selection of enzymes and transcription factors related to cellulose and hemicellulose degradation in fungi. 3 BIOTECH, v. 11, n. 11, NOV 2021. (15/09202-0, 19/03232-6, 20/13420-1, 18/19660-4, 20/10536-9)

MARTINS, FELIPE BITENCOURT; MORAES, ALINE COSTA LIMA; AONO, ALEXANDRE HILD; FERREIRA, REBECCA CAROLINE ULBRICHT; CHIARI, LUCIMARA; SIMEAO, ROSANGELA MARIA; BARRIOS, SANZIO CARVALHO LIMA; SANTOS, MATEUS FIGUEIREDO; JANK, LIANA; DO VALLE, CACILDA BORGES; et al. Semi-Automated SNP-Based Approach for Contaminant Identification in Biparental Polyploid Populations of Tropical Forage Grasse. FRONTIERS IN PLANT SCIENCE, v. 12, OCT 22 2021. (18/19219-6, 19/03232-6)

AONO, ALEXANDRE HILD; GONZAGA PIMENTA, RICARDO JOSE; BASSO GARCIA, ANA LETYCIA; CORRER, FERNANDO HENRIQUE; HOSAKA, GUILHERME KENICHI; CARRASCO, MARISHANI MARIN; CARDOSO-SILVA, CLAUDIO BENICIO; MANCINI, MELINA CRISTINA; SFORCA, DANILO AUGUSTO; DOS SANTOS, LUCAS BORGES; et al. The Wild Sugarcane and Sorghum Kinomes: Insights Into Expansion, Diversification, and Expression Patterns. FRONTIERS IN PLANT SCIENCE, v. 12, JUL 7 2021. (14/11482-9, 18/18588-8, 19/03232-6, 10/50091-4, 15/22993-7, 10/50119-6, 15/16399-5, 08/52197-4, 19/21682-9, 05/55258-6, 20/07434-0, 19/19340-2)

AONO, ALEXANDRE HILD; COSTA, ESTELA ARAUJO; SILVA RODY, HUGO VIANNA; NAGAI, JAMES SHINITI; GONZAGA PIMENTA, RICARDO JOSE; MANCINI, MELINA CRISTINA; CAMILO DOS SANTOS, FERNANDA RAQUEL; PINTO, LUCIANA ROSSINI; DE ANDRADE LANDELL, MARCOS GUIMARAES; DE SOUZA, ANETE PEREIRA; et al. Machine learning approaches reveal genomic regions associated with sugarcane brown rust resistance. SCIENTIFIC REPORTS, v. 10, n. 1, NOV 18 2020. (10/50031-1, 18/18588-8, 05/55258-6, 14/11482-9, 08/52197-4, 19/03232-6)

FRANCISCO, FELIPE ROBERTO; AONO, ALEXANDRE HILD; DA SILVA, CARLA CRISTINA; GONCALVES, PAULO S.; SCALOPPI JUNIOR, ERIVALDO J. J.; LE GUEN, VINCENT; FRITSCHE-NETO, ROBERTO; SOUZA, LIVIA MOURA; SOUZA, ANETE PEREIRA DE. Unravelling Rubber Tree Growth by Integrating GWAS and Biological Network-Based Approaches. FRONTIERS IN PLANT SCIENCE, v. 12, DEC 21 2021. (18/18985-7, 19/03232-6)