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Desenvolvimento de um algoritmo para a montagem do genoma poliploide de cana-de-açúcar

Processo: 15/03999-4
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
Vigência (Início): 01 de abril de 2015
Vigência (Término): 31 de janeiro de 2016
Área do conhecimento:Ciências Biológicas - Bioquímica - Biologia Molecular
Convênio/Acordo: Microsoft Research
Pesquisador responsável:Glaucia Mendes Souza
Beneficiário:Pablo de Morais Andrade
Instituição-sede: Instituto de Química (IQ). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
Empresa:Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Química (IQ)
Vinculado ao auxílio:12/51062-3 - Desenvolvimento de um algoritmo para a montagem do genoma poliplóide de cana-de-açúcar, AP.BIOEN.PITE
Assunto(s):Cana-de-açúcar   Análise de sequência de DNA   Biologia computacional

Resumo

Os desafios do sequenciamento do genoma da cana-de-açúcar são a montagem e a análise de um genoma altamente complexo poliploide e aneupoliploide, com set de genes homólogos que podem variar de 10 a 20 cópias (alelos). O projeto proposto pretende melhorar, através do desenvolvimento de novos algoritmos, a montagem de sequências de shotgun dos conjuntos de dados gerados pelos grupos de pesquisa do programa BIOEN. Pretendemos reunir dados de sequenciamento de shotgun obtidos utilizando equipamento 454 e Illumina utilizando diferentes protocolos para a montagem de um genoma referência do cultivar SP80-3280. Para completar a montagem o grupo desenvolverá algoritmos que permitirão o reconhecimento de cópias múltiplas de qualquer região do genoma referência. O grupo realizará análise comparativa com outros genomas, especialmente Sorghum que apresenta muita sintenia com cana-de-açúcar, para avaliar a qualidade das sequências montadas. Dados já existentes de transcriptoma de cana-de-açúcar serão integrados para validar modelos gênicos e inferir funções gênicas. A Microsoft irá desenvolver algoritmos para a montagem do genoma poliploide de cana-de-açúcar para reforçar a identificação de alelos e melhorar a montagem, os resultados irão contribuir para o avanço do conhecimento em genômica de plantas, para estabelecer infraestrutura computacional e na formação de recursos humanos altamente qualificados em bioinformática. A longo prazo, esperamos criar ferramentas de biologia computacional para resolver genomas poliploides inicialmente com a cana-de-açúcar, mas que poderão ser aplicadas para outros cultivares poliploides. (AU)

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