Regulação Gênica do Florescimento da Cana-de-Açúcar: A Influência do Fotoperíodo sobre Genes Codificadores e lncRNAs

• Processo: 25/08740-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado Direto
• Data de Início da vigência: 01 de julho de 2025
• Data de Término da vigência: 31 de janeiro de 2030
• Área de conhecimento: Ciências Biológicas - Genética - Genética Vegetal
• Pesquisador responsável: Renato Vicentini dos Santos
• Beneficiário: Luiza Oliveira Romão
• Instituição Sede: Instituto de Biologia (IB). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Empresa: Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento (Brasil). Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (EMBRAPA). Embrapa Sede
• Vinculado ao auxílio: 22/04006-2 - Centro de Melhoramento Molecular de Plantas (CeM²P), AP.PCPE
• Assunto(s): Biotecnologia Cana-de-açúcar Floração lncRNAs Biologia computacional
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: biotecnologia | cana-de-açúcar | Florescimento | lncRNAs | Redes de regulação gênica | Bioinformática

Resumo

A cana-de-açúcar é uma das culturas mais importantes do mundo, ocupando o primeiro lugar em quantidade de produção e o sexto em valor líquido de produção em 2016. É, de longe, a cultura açucareira mais relevante, respondendo por aproximadamente 80% da produção mundial de açúcar (FAO, 2020; ISO, 2020) e é também uma proeminente cultura energética. No entanto, ela possui um genoma extremamente complexo; as cultivares modernas são o produto de alguns cruzamentos entre duas espécies autopoliploides. Saccharum spontaneum (2n = 5x = 40 a 16x = 128; x = 8) (Panje and Babu, 1960), uma espécie selvagem resistente ao estresse, mas com baixo teor de açúcar, foi hibridizada e retrocruzada com Saccharum officinarum (2n = 8x = 80, x = 10) (D'Hont et al., 1998), que possui alto teor de açúcar, mas é sensível à seca e suscetível a doenças. Esses procedimentos deram origem a plantas com genomas muito grandes, altamente poliploides, aneuploides e notavelmente duplicados (Dhont and Glaszmann, 2001; Sforça et al., 2019). O sequenciamento de RNA (RNA-seq) é o método mais eficaz para prever simultaneamente novos transcritos e identificar genes diferencialmente expressos entre diferentes tecidos, genótipos, condições abióticas e estágios de desenvolvimento (Huang et al., 2017). Por outro lado, considerando a grande quantidade de dados gerado por RNA-seq, são necessárias novas abordagens que extraiam eficientemente associações significativas de conjuntos de dados altamente multivariados (Miao et al., 2016). Estudos de coexpressão do transcriptoma podem mostrar como fenótipos complexos dependem da regulação coordenada de diferentes genes (Flores-Sandoval et al., 2018). Portanto, a construção de redes de coexpressão baseada em dados de expressão gênica usando métricas de correlação fornece informações valiosas sobre alterações em sistemas biológicos em resposta a padrões diferenciais de expressão gênica (Miao et al., 2016; de la Fuente, 2010).