Estudo de genômica comparativa de genes codificadores de bacteriocina em Ligilactobacillus salivarius

• Processo: 22/10612-2
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de setembro de 2022
• Data de Término da vigência: 31 de julho de 2023
• Área de conhecimento: Ciências Biológicas - Genética - Genética Molecular e de Microorganismos
• Pesquisador responsável: Alessandro de Mello Varani
• Beneficiário: João Victor dos Anjos Almeida
• Instituição Sede: Faculdade de Ciências Agrárias e Veterinárias (FCAV). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Jaboticabal. Jaboticabal , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 18/25511-1 - Bioprospecção de bactérias probióticas bacteriocinogênicas: da otimização do cultivo à aplicação em sistemas de produção animal, AP.TEM
• Assunto(s): Biologia computacional Genômica comparativa Genética molecular Filogenia
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Bacilos ácidos lácticos (BALs) | bioinformática | biomoléculas antimicrobianas | Genômica Comparativa

Resumo

O uso de bacteriocinas é uma abordagem promissora, eficiente e atual na conservação de alimentos, pois visa a redução de microrganismos patogênicos que causam perdas econômicas na avicultura e suinocultura. Assim, esta proposta pretende identificar e compreender possíveis relações entre as bacteriocinas, suas sequências e nicho de obtenção por estudos genômicos e de mineração de dados com foco em genes produtores de bacteriocinas em Ligilactobacillus salivarius de interesse agropecuário. Para isso, serão avaliados 398 genomas de Ligiactobacillus salivarius da plataforma "Genomes - NCBI Datasets", será realizando a predição e tipificação das bacteriocinas pela ferramenta BAGEL4. Em seguida, será realizada uma curadoria manual das sequências por meio do alinhamento no MAFFT, visualização pelo CLC Genomic Viewer e análise filogenética por máxima verossimilhança. Adicionalmente, serão analisados elementos genéticos móveis pelo PHASTER e o Mobile Element Finder e predição de estrutura 3D pela plataforma ROBETTA. Espera-se que, a análise dos resultados obtidos, contribua para uma maior compreensão genômica desses produtos metabólicos, aumentando não só o conhecimento literário, mas a sua possível aplicação na cadeia produtiva.(AU)