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Influência da superexpressão do gene ShSHN1 na estrutura e função da rede metabólica de plantas transgênicas de cana-energia Vertix2

Processo: 22/04143-0
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Doutorado
Vigência (Início): 01 de dezembro de 2022
Vigência (Término): 31 de março de 2025
Área do conhecimento:Ciências Biológicas - Genética - Genética Molecular e de Microorganismos
Pesquisador responsável:Claudia Barros Monteiro Vitorello
Beneficiário:Renato Gustavo Hoffmann Bombardelli
Instituição Sede: Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (ESALQ). Universidade de São Paulo (USP). Piracicaba , SP, Brasil
Assunto(s):Cana-de-açúcar   Fatores de transcrição   Transcriptoma   Genética molecular
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:cana-de-açúcar | Fator de transcrição | Rede biológica | Transcriptoma | Genética Molecular

Resumo

A cana-de-açúcar é fonte de produção de etanol, como biocombustível, produção do açúcar e outros subprodutos como bioeletricidade. Com o avanço da tecnologia e potencial de aproveitamento do bagaço para produção de etanol celulósico (segunda geração, 2G), o foco de alguns programas de melhoramento tem sido o desenvolvimento da chamada cana-energia. Esses genótipos têm produção de biomassa até três vezes maior, em comparação com a cana convencional e são produzidas a partir de cruzamentos das variedades modernas com acessos de Saccharum spontaneum. A produção de etanol 2G é dependente da disponibilidade de componentes da parede celular como celulose e hemicelulose para microrganismos fermentadores. Essa disponibilidade pode ser restringida pela presença de lignina, dificultando o processamento industrial. Uma parceria entre o Centro de Cana (IAC) e a empresa GranBio, resultou na produção da cana-energia Vertix2 geneticamente modificada para superexpressar o fator de transcrição ShSHN1 (Shine), o qual possui influência na produção e composição de lignina. O presente projeto visa comparar o perfil transcricional de plantas de cana-energia Vertix2 transformadas e não transformadas utilizando metodologias de redes biológicas (Rody et al., 2021) para rastrear possíveis alterações sobre o metabolismo das plantas com ênfase nos fatores de transcrição. Plantas de cana-de-açúcar e arroz transformadas com o mesmo gene e dados de RNAseq previamente obtidos, serão incorporados à rede para identificar eventos moleculares comuns que ganham relevância no entendimento das modulações metabólicas em potencial.

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