Análise de enriquecimento funcional de redes gênicas em cana-de-açúcar

Vol 4 2021 - 137268
Trabalho
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Resumo

A cana-de-açúcar é um recurso essencial relacionado ao desenvolvimento econômico, tendo o Brasil como um dos seus maiores produtores. Deste insumo, desenvolvem-se importantes processos como a produção de açúcar e etanol, fabricação de biocombustíveis e geração de energia sustentável. Em estudos prévios, foi possível a identificação e caracterização de genes da cana-de-açúcar possivelmente envolvidos em aumento de biomassa e adaptações a mudanças ambientais. A análise de enriquecimento funcional de redes gênicas em cana-de-açúcar permite a aquisição de respostas biológicas relevantes que forneçam conhecimentos sobre a planta e que possam ser utilizados nas áreas de transcriptoma, biologia de sistemas, proteômica e mapeamento metabólico. No presente estudo, análises de enriquecimento funcional em redes regulatórias de cana-de-açúcar foram conduzidas com intuito de integrar dados genéticos e moleculares relacionados ao papel da cana-de-açúcar em resposta a estresse hídrico, mudanças na relação fonte-dreno e no fotoperíodo, assim como durante a indução do desenvolvimento floral.

Apoio/Financiamento da Pesquisa: IC Voluntária

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Autor

LUIZA OLIVEIRA ROMÃO

Boa tarde Rafaela! Me encontro bem, espero que você também!

Bom, vamos lá:

 Os dados da primeira parte do projeto (a relação de ortologia) serviram para realizar o meu treinamento para manuseio das ferramentas de análise de enriquecimento funcional de genes. Foram utilizados os  dados previamente anotados pelo grupo de pesquisa do Laboratório de Bioinformática  e Biologia de Sistemas do IB, em especial a relação de ortologia entre os genes de  cana-de-açúcar e Arabidopsis thaliana. Os dados do transcriptoma da cana-de-açúcar foram utilizados para a segunda e mais significante parte do trabalho de análises, que leva o título do projeto.

Sobre os dois plugins: eu testei dois plugins diferentes para visualizar qual deles faria uma análise que fosse mais abrangente e que facilitaria a apresentação dos dados. No meu entendimento e do meu orientador, após feitas as análises, o BINGO no final nos forneceu ferramentas melhores.

Sobre o MCODE: A rede de expressão gênica da cana apresentou 130 clusters. Utilizei o MCODE com os critérios Degree cut-off= 2, node density cut-off= 0.1, node score cut-off= 0.2, K-score= 2 e máx. depth= 100, para analisar dentro do meu grande conjunto quais seriam os clusters que estariam densamente mais conectados e pude fazer uma análise mais aprofundada e especifica, do que se tivesse utilizado 130 clusters.

Puxa, sinto muito que algumas partes tenham ficado confusas. Vou procurar melhorar nos próximos trabalhos!

Acredito que minha maior dificuldade não foi a bioinformática. Na graduação, pude fazer aulas de programação em R, e enquanto estava no ProFIS, fiz aulas de programação na linguagem C, e durante o verão de 2021 pude fazer estágio no Centro de Pesquisas do Boldrini na área de bioinformática, então tive uma formação bem bacana neste sentido. A maior dificuldade foi fazer uma iniciação científica 100% remota, e manter o foco enquanto tantas coisas ruins aconteciam no país e na minha vida pessoal durante a pandemia. O contato com o orientador também foi dificultado, pois era dificil sincronizar nossas agendas com tantos encontros virtuais de outros compromissos. Mas acredito que o trabalho foi bem executado dentro do que foi proposto no início.

Agradeço os cumprimentos! Um abraço,

Luiza

Rafaela Rossi Rosolen

Boa noite Luiza, que bom! Estou bem também, obrigada! Agradeço pelo feedback. Em relação a dinâmica do texto, não se preocupe, só foi uma dica. Porém, fique traquila, isso vamos aprendendo conforme vamos escrevendo mais textos científicos :) Que bom que já tinha um conhecimento prévio de programação! Gosto muito dessa temática de redes de coexpressão, inclusive foi a ferramenta de bioinf que usamos no meu mestrado. E sim, imagino que a pandemia tenha dificultado o desenvolvimento do seu projeto, mas fico feliz que tenha atingido seus objetivos. Parabéns pelo desempenho!

Obrigada,

Um abraço,

Rafaela. 

Instituições
  • 1 Unicamp
Eixo Temático
  • BIOLÓGICAS
Palavras-chave
Cana-de-açúcar
Enriquecimento
Redes gênicas