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Análises integradas de ômicas e simulações de redes metabólicas aplicadas a Saccharomyces cerevisiae para produção de etanol de segunda geração

Processo: 19/12914-3
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Vigência (Início): 01 de janeiro de 2020
Vigência (Término): 31 de dezembro de 2024
Área do conhecimento:Ciências Biológicas - Genética - Genética Molecular e de Microorganismos
Pesquisador responsável:Guido Costa Souza de Araújo
Beneficiário:Lucas Miguel de Carvalho
Instituição Sede: Instituto de Computação (IC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:13/08293-7 - CECC - Centro de Engenharia e Ciências Computacionais, AP.CEPID
Bolsa(s) vinculada(s):20/15065-4 - Melhorando a levedura de fermentadora de xilose para a produção de etanol 2G por meio de modelagem baseada em restrições combinada com análise de dados ômicos e aprendizado de máquina, BE.EP.PD
Assunto(s):Biologia computacional   Redes e vias metabólicas   Saccharomyces cerevisiae   Bioetanol   Algoritmos   Aprendizado computacional
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Etanol 2G | levedura | Omicas | Redes Metabólicas | Simulação metabólica | Bioinformática

Resumo

Na atualidade, o etanol é o biocombustível mais consumido no mundo, sendo o Brasil um destaque na produção. Um dos grandes avanços na produção de etanol se dá a produção de etanol a partir de biomassa lignocelulósica é chamada de etanol de segunda geração (etanol 2G) ou etanol celulósico, sendo considerado o maior produto da biotecnologia industrial do mundo. A tecnologia de segunda geração é uma das mais promissoras em fase de desenvolvimento no planeta, e ela consiste na transformação dos polímeros da parede celular vegetal em etanol. De forma a produzir um amplo entendimento do funcionamento celular nas condições de interesse, a bioinformática, em associação com as diversas ômicas, tem um papel fundamental, de modo a possibilitar um estudo completo do metabolismo celular (DNA, mRNA, proteínas e metabólitos), indicando gargalos e também direcionando para novas modificações genéticas, de forma a maximizar o fluxo metabólico. O ferramental necessário para analisar e predizer os metabólitos que serão formados engloba o uso de algoritmos de aprendizado de máquina (Machine Learning - ML), utilizando features relacionadas à produção, dados químicos, de redes e experimentais (como RNA-Seq e proteômica), juntamente com dados de simulação Petri Net de redes metabólicas e dados de análise de desbalanço de fluxo (FBA). Portanto, este projeto visa integrar metodologias de análises de bioinformática, que incluem simulações metabólicas e algoritmos de ML, para elucidar gargalos metabólicos presentes na produção de etanol 2G. (AU)

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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)
DE ABREU, LUIS GUILHERME F.; SILVA, V, NICHOLAS; FERRARI, ALLAN JHONATHAN R.; DE CARVALHO, LUCAS M.; FIAMENGHI, MATEUS B.; CARAZZOLLE, MARCELO F.; FILL, TAICIA P.; PILAU, EDUARDO J.; PEREIRA, GONCALO AMARANTE G.; GRASSI, MARIA CAROLINA B.. Metabolite profiles of energy cane and sugarcane reveal different strategies during the axillary bud outgrowth. Plant Physiology and Biochemistry, v. 167, p. 504-516, . (19/12914-3, 18/10315-2, 19/17007-4)
CARVALHO, LUCAS M.; CARVALHO-NETTO, OSMAR V.; CALDERON, LUIGE L.; GUTIERREZ, MILENA; DE ASSIS, MICHELLE A.; MOFATTO, LUCIANA S.; CAMARGO, ANTONIO P.; DOS SANTOS, LEANDRO V.; BORELLI, GUILHERME; TEMER, BEATRIZ; et al. Understanding the differences in 2G ethanol fermentative scales through omics data integration. FEMS Yeast Research, v. 21, n. 4, . (13/08293-7, 20/06563-0, 19/12914-3)
CARVALHO, LUCAS M.; SILVA, NICHOLAS VINICIUS; DE ABREU, LUIS GUILHERME F.; MARONE, MARINA PUPKE; CARDELLI, ALEXANDRA RUSSOLO; RAYA, FABIO TRIGO; ARAUJO, GUIDO; CARAZZOLLE, MARCELO FALSARELLA; PEREIRA, GONCALO AMARANTE GUIMARAES. Analysis of protein-protein interaction and weighted co-expression networks revealed key modules and genes in multiple organs of Agave sisalana. FRONTIERS IN CHEMICAL ENGINEERING, v. 5, p. 15-pg., . (20/02524-0, 13/08293-7, 19/12914-3)

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