Análise da expressão gênica do metabolismo de carboidratos de cana-de-açúcar (Saccharum officinarum) por meio serial (SAGE)

• Processo: 02/04025-3
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de setembro de 2002
• Data de Término da vigência: 30 de novembro de 2005
• Área de conhecimento: Ciências Biológicas - Genética - Genética Vegetal
• Pesquisador responsável: Antonio Vargas de Oliveira Figueira
• Beneficiário: Tercilio Calsa Junior
• Instituição Sede: Centro de Energia Nuclear na Agricultura (CENA). Universidade de São Paulo (USP). Piracicaba , SP, Brasil
• Assunto(s): Saccharum Expressão gênica Análise serial da expressão gênica (SAGE) Carboidratos
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Carbohydrate | Gene Expression | Saccharum | Sage | Serial Analysis | Sucrose

Resumo

A agroindústria da cana-de-açúcar (Saccharum officinarum L.) é de extrema importância para o Estado de São Paulo e para o Brasil, na produção de etanol, açúcar e outros produtos. O recente sequenciamento e categorização de aproximadamente 40.000 genes (Projeto SUCEST/FAPESP) desta espécie, cujas funções devem ser aplicadas estrategicamente no melhoramento vegetal, viabilizou-a no âmbito científico como modelo em estudos genéticos de gramíneas com fotossíntese C-4. Assim, as análises da expressão gênica em nível genômico são promissoras para a identificação em larga escala das funções gênicas e da expressão diferencial em determinadas condições. A análise serial da expressão gênica (SAGE) constitui-se como tecnologia adequada para este objetivo. Os resultados do Projeto SUCEST/FAPESP tornam interessante a aplicação da SAGE em cana-de-açúcar, dado o grande número de ESTs identificados. A investigação de genes relacionados à biossíntese e metabolismo de carboidratos exemplifica a análise serial de expressão gênica ligada a um processo biológico agronômica e industrialmente importante, através da análise de genótipos contrastantes derivados de cruzamento entre dois híbridos comerciais. A SAGE permite também obter padrões de expressão gênica em plantas na forma de dados digitais, apropriados para a construção de bases de dados de expressão gênica disponibilizadas via Internet e acessíveis à comunidade científica. (AU)