Inovações em análises ômicas de cana-de-açúcar: desvendando caracteres de importância econômica

Autor(es)

Alexandre Hild Aono

• Tipo de documento: Tese de Doutorado
• Imprenta: Campinas, SP.
• Instituição: Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de Biologia
• Data de defesa: 2024-05-09

Membros da banca

Anete Pereira de Souza; Maria Imaculada Zucchi; Renato Vicentini; Gabriel de Siqueira Gesteira; Evandro Novaes

• Orientador: Ana Carolina Lorena; Marcos Gonçalves Quiles; Anete Pereira de Souza

Resumo

A cana-de-açúcar desempenha um papel significativo na economia global, tanto na produção de açúcar quanto na geração de bioenergia através de seu bagaço. No entanto, a compreensão da arquitetura genética relacionada a seus caracteres de interesse econômico tem sido limitada devido à sua elevada complexidade genômica e à falta de modelos estatísticos adequados para associar eficientemente genótipo e fenótipo. Na tese desenvolvida, foram criados modelos genéticos inovadores para explorar os mecanismos moleculares que regulam características de importância econômica na cana-de-açúcar. Inicialmente, realizou-se uma caracterização abrangente da família de proteínas quinases, investigando sua distribuição cromossômica e alélica, organização intrônica, composição de domínios protéicos, propriedades protéicas, entre outros aspectos, a fim de compreender a complexidade genômica da espécie e suas implicações funcionais. Posteriormente, foram desenvolvidos modelos de predição genômica baseados em aprendizado de máquina para diferentes características da cana-de-açúcar, abrangendo desde características discretas, como a resistência à ferrugem marrom, até características quantitativas complexas, como o diâmetro e altura do caule. Utilizando técnicas de seleção de atributos e algoritmos de classificação, associações genômicas relevantes para a resistência à ferrugem marrom foram identificadas, estabelecendo boas práticas para a identificação de SNPs e avaliação das associações. Além disso, uma metodologia chamada de aprendizado conjunto foi desenvolvida, combinando algoritmos de classificação e regressão com técnicas de seleção de atributos, permitindo não apenas a predição do valor genético associado a características fenotípicas, mas também a estimativa de grupos de desempenho fenotípico, facilitando a seleção de genótipos nos programas de melhoramento. Por fim, investigou-se a arquitetura genética relacionada ao acúmulo de açúcar na cana-de-açúcar, utilizando tanto técnicas convencionais de associação genômica como os modelos de aprendizado de máquina desenvolvidos. Esta investigação incluiu a análise da expressão gênica associada, sua relação com variações no acúmulo de açúcar e a integração desses achados por meio de redes de co-expressão gênica. Os resultados deste estudo não apenas contribuem para a compreensão teórica da associação genótipo-fenótipo na cana-de-açúcar, mas também fornecem ferramentas valiosas para programas de melhoramento genético, abrindo novas perspectivas para a investigação de características complexas e para identificação de potenciais alvos biotecnológicos para o melhoramento molecular dessa cultura (AU)

• Processo FAPESP: 19/03232-6 - Seleção genômica ampla em cana-de-açúcar via aprendizado de máquina e redes complexas para caracteres de importância econômica
• Beneficiário: Alexandre Hild Aono
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado Direto