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Título: Análise comparativa de redes gênicas de Anticarsia gemmatalis Hübner, 1818 (Lepidoptera: Erebidae) inferidas de transcriptomas de linhagens resistente e susceptível à proteína Cry de Bacillus thuringiensis
Otros títulos: Análisis comparativo de redes génicas de Anticarsia gemmatalis Hübner, 1818 (Lepidoptera: Erebidae) inferidas a partir de transcriptomas de cepas resistentes y susceptibles a la proteína Cry de Bacillus thuringiensis
Asesor(es): Vilas Bôas, Laurival Antonio
Campo OCDE: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.03
Fecha de publicación: 2021
Institución: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Resumen: El proyecto parte de la base de datos del trabajo de Pezenti et al., 2021; que reporta información sobre los transcriptomas de poblaciones de A. gemmatali. El proyecto tuvo como objetivo analizar las redes genéticas de colonias resistentes y sensibles a la toxina Cry de Bacillus thuringiensis. Las transcripciones expresadas diferencialmente fueron aquellas que tenían una p ajustada (padj) > 0,05 y un cambio de pliegue log2 (LFC) ≥ 2,0. Los datos se ejecutaron en el software DimReduction. Posteriormente, se realizaron búsquedas en los mapas de vías KEGG para generar redes bipartitas y multipartitas utilizando la herramienta VisANT. En el caso de las redes multipartitas, se encontró que la red CRxTR presentaba un mayor número de genes inhibidos que las redes CSxTS. El trabajo concluye que las orugas adaptadas a altas concentraciones de toxina Cry, tienen un menor número de genes involucrados en su conformación, y que transcritos con alta conectividad en la red bipartita y multinivel corresponden a proteínas relacionadas con la Cry toxina mecanismo de acción de unión secuencial.

O projeto parte do banco de dados do trabalho de Pezenti et al., 2021; que relata informações sobre os transcriptomas de populações de A. gemmatalis resistentes e suscetíveis à toxina Cry. O projeto teve como objetivo analisar as redes gênicas de colônias resistentes e sensíveis à toxina Cry de Bacillus thuringiensis. Cada população teve um controle (+) e (-), de resistência (rotulado como CRxTR) e suscetibilidade (rotulado como CSxTS), respectivamente. Os experimentos foram realizados em triplicata para cada condição biológica, resultando em 12 unidades experimentais (12 bibliotecas de RNAseq obtidas no sistema Illumina Hiseq 2500). Os transcritos diferencialmente expressos foram aqueles que apresentaram um p ajustado (padj) > 0,05 e um log2 fold change (LFC) > 2.0. A análise de expressão diferencial resultou em 1500 transcritos para os CRxTR, e 975 transcritos para os CSxTS. Os dados foram executados no software DimReduction para inferir as redes gênicas de coexpressão, encontrou-se redes completas, indicando um possível endurecimento metabólico da rede. Posteriormente, os mapas de vias KEGG foram pesquisados para gerar redes bipartidas e multipartidas usando a ferramenta VisANT, encontrando-se para as redes bipartidas do sistema imunológico transcritos exclusivos para as cepas CRxTR e CSxTS, mas também transcritos de intersecção como Aminopeptidase N presente na membrana celular. No caso de redes multipartidas verificou-se que a rede CRxTR apresentou maior número de genes inibidos que as redes CSxTS. Alguns genes de rede multinível também foram encontrados em redes de co-expressão, como os seguintes genes: UDP-glicosiltransferase 42C2 e inibidor NF-kappa-B semelhante ao cacto. O trabalho conclui em que as lagartas adaptadas a altas concentrações á toxina Cry (tratamentos adaptados (TR)), tem um menor número de genes envolvidos em sua conformação, e que os transcritos de alta conectividade na rede bipartita e multinível correspondem a proteínas relacionadas ao mecanismo de ação de junção sequencial.
Nota: Descargue el texto completo en el repositorio institucional de la Universidade Tecnológica Federal do Paraná: https://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/30202
Disciplina académico-profesional: Bioinformática
Institución que otorga el grado o título: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Grado o título: Maestro en Bioinformática
Jurado: Martins Lopes, Fabrício; Fernandes de Souza, Rogério; Forim Pezenti, Larissa; Rosa, Renata da; Vilas-Bôas, Gislayne Trindade; Vilas Bôas, Laurival Antonio
Fecha de registro: 25-abr-2023

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