Desenvolvimento de métodos high-throughput para o estudo de quantitative traits loci relacionados à robustez de leveduras industriais (Saccharomyces cerevisiae)

Resumo

O reconhecimento das consequências ambientais resultantes da utilização de combustíveis fósseis demanda um aumento significativo do uso de fontes de energia renovável. Neste contexto, destaca-se o etanol lignocelulósico, devido à possibilidade de maior aproveitamento da matéria-prima. No entanto, a viabilidade econômica de processos industriais é multifatorial e depende do desempenho das leveduras utilizadas. Por essa razão, leveduras adaptadas às condições industriais - leveduras industriais - têm sido consideradas plataformas adequadas para o desenvolvimento de linhagens, além de alvos para o estudo de genes que conferem tolerância aos estresses observados em condições industriais. Compreender as bases genéticas que conferem robustez à essas leveduras, contribuirá para sua melhoria e para o desenvolvimento de novas linhagens. Porém, tais características são em grande parte determinadas por múltiplos genes - Quantitative Trait Loci (QTLs) -, cuja identificação exige a análise fenotípica de um alto número de segregantes e validação dos possíveis alelos relacionados ao fenótipo estudado. Neste contexto, este trabalho tem como principal objetivo desenvolver ferramentas que tornem o estudo de QTLs mais preciso, menos laborioso e com melhor relação custo-benefício, acelerando o desenvolvimento de linhagens aplicadas à processos industriais. Para isso, pretende-se otimizar métodos de análise e dissecção de tétrades por citometria de fluxo, desenvolver métodos high-throughput automatizados para a fenotipagem de segregantes, implementar ferramentas de bioinformática para o mapeamento de QTLs e otimizar abordagens multiplex baseadas no sistema CRISPR/Cas9 para validação dos potenciais alelos relacionados aos fenótipos estudados. (AU)