Desenvolvimento de um pipeline de bioinformática para análises de QTL (quantitative trait loci) em leveduras industriais produtoras de etanol

• Processo: 22/13111-4
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de dezembro de 2022
• Data de Término da vigência: 30 de novembro de 2023
• Área de conhecimento: Ciências Biológicas - Genética - Genética Quantitativa
• Pesquisador responsável: Marcelo Falsarella Carazzolle
• Beneficiário: Eduardo Menoti Silva
• Instituição Sede: Instituto de Biologia (IB). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Assunto(s): Biocombustíveis Biologia computacional Estresse oxidativo Leveduras Locos de características quantitativas
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Biocombustível | bioinformática | Estresse oxidativo | levedura | quantitative trait loci | Bioinformática

Resumo

O Brasil é referência mundial em energia renovável. No quesito combustíveis, o país alcançou altos níveis de produção de bioetanol desde a criação do Programa Nacional do Álcool (Proálcool) em 1975, tornando-se o segundo maior produtor mundial do biocombustível. Mas, seja no Brasil ou em outros países, a levedura Saccharomyces cerevisiae assume um papel central na cadeia produtiva do etanol. Há hoje uma grande demanda da indústria sucroalcooleira e biotecnológica por leveduras que sejam ao mesmo tempo produtivas e robustas para o ambiente extremamente estressante das dornas de fermentação, tendência que acompanha a crescente importância dos combustíveis renováveis frente a crise climática. As leveduras industriais brasileiras possuem uma diversidade de fenótipos de robustez, devido à elevada pressão seletiva que estão sujeitas no ambiente industrial das usinas de etanol. Prospectar esses fenótipos e identificar as bases genéticas associadas são fundamentais para atender estas demandas do setor produtivo. Análises do tipo QTL (quantitative trait loci) são uma das abordagens mais utilizadas em leveduras para mapear a origem genômica de traços quantitativos. Mas a depender do fenótipo, janela de genes candidatos gerados por análises de QTL pode ser complexa ou pouco precisa, dificultando a validação experimental em bancada devido ao número considerável de candidatos. Em frente disso, nós propomos a criação de uma pipeline de bioinformática partindo de dados públicos de mais de 1000 genomas de diferentes isolados de Saccharomyces cerevisiae, todos fenotipados em mais de 30 características, para ser utilizada como uma etapa adicional nas análises de QTL e fazer um direcionamento mais fino da validação em bancada, maximizando assim os resultados. Com isso, o projeto guarda potencial tanto de baratear os custos experimentais de validação, quanto em economizar tempo de trabalho, além de ser uma ferramenta computacional passível de publicação e com aplicações em outras áreas de interesse em leveduras.