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Otimizando Transcriptômica Espacial em Plantas: Desenvolvendo Um Pipeline de Análise Para Dados Baseados em STOmics em Culturas Poliploides

Processo: 25/10055-4
Modalidade de apoio:Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Doutorado
Data de Início da vigência: 01 de setembro de 2025
Data de Término da vigência: 28 de fevereiro de 2026
Área de conhecimento:Ciências Biológicas - Genética - Genética Vegetal
Pesquisador responsável:Antonio Vargas de Oliveira Figueira
Beneficiário:Pedro Cristovão Carvalho
Supervisor: Robert James Henry
Instituição Sede: Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (ESALQ). Universidade de São Paulo (USP). Piracicaba , SP, Brasil
Instituição Anfitriã: University of Queensland, Brisbane (UQ), Austrália  
Vinculado à bolsa:23/10829-4 - Integração de genômica funcional e biologia de sistemas na análise transcriptômica associada à tolerância ao déficit hídrico e sua inferência em arroz (Oryza sativa) e cana-de-açúcar (Saccharum spp.) por meio da análise em rede, BP.DR
Assunto(s):Biologia computacional   Cana-de-açúcar   Biologia molecular
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:bioinformática | cana-de-açúcar | Stereo-seq | STOmIcs | Biologia Molecular

Resumo

A cana-de-açúcar (Saccharum spp.) é uma importante gramínea cultivada amplamente para a produção de açúcar e biocombustíveis. As cultivares comerciais modernas originam-se de cruzamentos interespecíficos e retrocruzamentos entre S. officinarum, espécie com alto teor de sacarose, e S. spontaneum, com maior nível de resistência e tolerância. Essa origem híbrida resultou em um genoma altamente complexo, poliploide, com ocorrência frequente de aneuploidia e elevado grau de heterozigosidade. Diversas abordagens vêm sendo utilizadas para sequenciar e resolver essa complexidade genômica. A biologia de sistemas, associada a abordagens multiômicas, constitui um conjunto de ferramentas importantes para simplificar a complexidade genômica da cana-de-açúcar. A análise de Transcriptômica Espacial ("Spatial Transcriptomics" - ST) é uma tecnologia capaz de fornecer informações sobre a heterogeneidade e localização celular da expressão diferencial dos genes. A abordagem "SpaTial Enhanced REsolution Omics-sequencing" (STOmics) permite a captura de informações espaciais associadas à expressão diferencial de genes. Contudo, o grande volume de dados de alto rendimento gerados por essa tecnologia representam desafios significativos para a análise e extração de informações relevantes. Os pipelines de análise atualmente disponíveis foram desenvolvidos para modelos humanos e animais, com poucas adaptações para plantas. O presente projeto propõe o desenvolvimento de um pipeline de análise de dados voltados a plantas poliploides complexas, como a cana-de-açúcar e o trigo. O pipeline será projetado para lidar com desafios técnicos e computacionais específicos, destacando o potencial da transcriptômica espacial na pesquisa com plantas e sua aplicação na seleção de genes candidatos para o melhoramento genético de plantas com genomas complexos, por meio da simplificação de sua complexidade. (AU)

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