Seleção de íntrons de cana-de-açúcar com baixa propensão a formar estruturas secundárias estáveis

• Processo: 23/02452-8
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Iniciação Científica
• Vigência (Início): 01 de junho de 2023
• Vigência (Término): 31 de julho de 2023
• Área do conhecimento: Ciências Biológicas - Biologia Geral
• Pesquisador responsável: Diego Mauricio Riano Pachon
• Beneficiário: Beatriz Rodrigues Estevam
• Supervisor: Dirk Walther
• Instituição Sede: Centro de Energia Nuclear na Agricultura (CENA). Universidade de São Paulo (USP). Piracicaba , SP, Brasil
• Local de pesquisa: Max Planck Society, Potsdam, Alemanha
• Vinculado à bolsa: 22/10264-4 - Seleção in silico de introns de cana-de-açúcar com potencial para melhorar o processo de edição de genoma, BP.IC
• Assunto(s): Aprendizagem profunda Genômica Íntrons Biologia computacional Melhoramento genético vegetal
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Deep Learning | estrutura secundária | Genômica | introns | splicing | Bioinformática

Resumo

O melhoramento de plantas para produzir características desejadas é uma prática comum e está em constante expansão. Recentemente, a tecnologia CRISPR/Cas tem sido utilizada para introduzir mutações altamente específicas em genomas de plantas e tem sido cada vez mais implementada em programas de melhoramento no Brasil. A cana-de-açúcar (Saccharum spp.) é uma cultura economicamente importante para a produção de energia e alimentos. No entanto, devido ao seu genoma complexo, alto nível de ploidia, alta taxa de polimorfismo e aneuploidia, a introdução de mutações CRISPR/Cas é prejudicada. Muitos fatores diferentes podem afetar a taxa de mutação CRISPR/Cas. Uma descoberta recente é que uma construção de enzima Cas contendo íntrons da espécie-alvo pode melhorar a edição do genoma. Os íntrons são capazes de aumentar a expressão gênica e o acúmulo de mRNA por meio de um processo conhecido como "melhoria mediada por íntrons" ou IME ("Intron-mediated enhancement"). No entanto, a estimulação da expressão pode ser afetada por outros processos regulatórios, como a formação de estruturas secundárias estáveis que podem regular negativamente a expressão gênica e o splicing alternativo. Com base nisso, este projeto tem como objetivo explorar computacionalmente íntrons pré-definidos com propriedades de aprimoramento de IME e indicadores de reconhecimento facilitados pelo local de junção usando aprendizado profundo e abordagens termodinâmicas para prever a formação e estabilidade de estruturas secundárias para selecionar íntrons de cana-de-açúcar que provavelmente não formam estruturas secundárias estáveis e poderiam teoricamente aumentar a taxa de mutação CRISPR/Cas. (AU)