Desenvolvimento de métodos de análises e integração de dados de ômicas aplicados à construção de leveduras industriais para produção de bioetanol de segunda geração

Autor(es)

Lucas Miguel de Carvalho

• Tipo de documento: Tese de Doutorado
• Imprenta: Campinas, SP.
• Instituição: Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de Biologia
• Data de defesa: 2019-04-12

Membros da banca

Gonçalo Amarante Guimarães Pereira; Renato Vicentini; Marcelo Mendes Brandão; Helder Takashi Imoto Nakaya

• Orientador: Gonçalo Amarante Guimarães Pereira; Marcelo Falsarella Carazzolle

Resumo

O Brasil é um dos líderes mundiais na produção de etanol, sendo pioneiro no ramo do álcool combustível. No entanto, o país já enfrenta uma grande limitação imposta pela tecnologia de primeira geração de produção de etanol. Neste cenário, novas alternativas são propostas, com destaque à tecnologia de segunda geração, que consiste na utilização dos resíduos lignocelulósicos da cana-de-açúcar para a produção do combustível. Um dos maiores desafios dessa nova tecnologia é o desenvolvimento de uma levedura industrial capaz de produzir etanol não só a partir de hexoses (glicose) como habitual, mas também a partir de pentoses, que representam entre 15% a 45% do material lignocelulósico. Assim, o objetivo deste trabalho é utilizar e desenvolver ferramentas e metodologias de bioinformática e biologia sistêmica para estudar in silico a inclusão das vias redutiva/oxidativa e de isomerização de xilose em Pedra II (PE-II), uma cepa industrial da levedura Saccharomyces cerevisiae que teve seu genoma sequenciado pelo Laboratório de Genômica e Expressão da Unicamp. Foram incluídas as vias de consumo de xilose no modelo metabólico de S. cerevisiae e, por meio de análises de otimização de fluxo metabólico e desenvolvimento de modelos utilizando Petri Net estocástica, realizamos o estudo de possíveis alterações genéticas que contribuam para um aumento na produção de etanol a partir de xilose. Além disso, foi desenvolvido um pipeline de integração de dados ômicos, chamado Network Integrated Module (NIM), a partir de uma rede de proteína-proteína que possibilita novos insights sobre o mecanismo de regulação inferindo direcionamento nas arestas da rede (AU)

• Processo FAPESP: 15/06263-9 - Desenvolvimento de métodos de análises e integração de dados de ômicas aplicados à construção de leveduras industriais para produção de bioetanol de segunda geração
• Beneficiário: Lucas Miguel de Carvalho
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado