Aplicação de diferentes abordagens computacionais para a caracterização do resistoma e do mobiloma em patógenos de alta e crítica prioridade pela OMS da interface solo-planta

• Processo: 25/07066-4
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de novembro de 2025
• Data de Término da vigência: 30 de abril de 2026
• Área de conhecimento: Ciências Biológicas - Microbiologia - Microbiologia Aplicada
• Pesquisador responsável: Eliana Guedes Stehling
• Beneficiário: Micaela Santana Ramos
• Supervisor: Christina Boucher
• Instituição Sede: Faculdade de Ciências Farmacêuticas de Ribeirão Preto (FCFRP). Universidade de São Paulo (USP). Ribeirão Preto , SP, Brasil
• Instituição Anfitriã: University of Florida, Gainesville (UF), Estados Unidos
• Vinculado à bolsa: 23/04555-9 - Isolamento e caracterização genômica de patógenos de prioridade crítica da OMS em solos e em vegetais, BP.DR
• Assunto(s): Biologia computacional Genômica
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: bioinformática | Genômica | Interface solo-planta | Resistência aos antimicrobianos | Resistência aos antimicrobianos

Resumo

A resistência antimicrobiana (RAM) representa uma grande ameaça à saúde humana, com implicações globais significativas. A disseminação e o controle da RAM são multifatoriais, enquadrando-se no conceito de Saúde Única, o qual destaca o papel do meio ambiente, das plantas, dos humanos e de outros animais. Além disso, a presença de determinantes da RAM em áreas de cultivo de hortaliças demonstrou representar um risco significativo à segurança alimentar. No entanto, com o advento da análise genômica bacteriana, agora é possível caracterizar isolados resistentes a antimicrobianos de forma rápida, abrangente e com alta precisão, utilizando diversas ferramentas computacionais. Portanto, este estudo propõe o uso de diferentes abordagens computacionais para caracterizar o resistoma e o mobiloma de genomas bacterianos de referência da interface solo-planta. Serão selecionados todos os genomas bacterianos publicamente disponíveis de Escherichia spp., Klebsiella spp., Enterobacter spp., Citrobacter spp., Acinetobacter baumannii e Pseudomonas aeruginosa do National Center for Biotechnology Information (NCBI), Pathogen Detection Database. Os genomas serão analisados por três métodos computacionais: TELCoMB (Bravo et al., 2024), KARGVA (Marini et al., 2023) e Meta-MARC (Lakin et al., 2019) para caracterização do resistoma e do mobiloma, os quais detectarão genes de resistência antimicrobiana adquiridos, mutações associadas à RAM e predição de genes que não foram detectados em bancos de dados existentes, respectivamente. Além disso, análises de genômica comparativa serão realizadas para comparar as ferramentas computacionais e as linhagens bacterianas de acordo com sua região, ano de isolamento e espécie. Ao final do projeto, espera-se obter uma visão geral da RAM na interface solo-planta e adquirir aprendizado teórico e prático relacionado às ferramentas computacionais utilizadas para aplicação nos isolados obtidos durante o projeto de doutorado do candidato.