Descrição
O Distúrbio Fisiológico do Eucalipto (DFE) tem afetado muitas plantações no Brasil e, apesar de várias hipóteses terem sido testadas, as causas deste distúrbio ainda não estão esclarecidas. O objetivo deste estudo foi identificar módulos de genes associados à DFE por meio de uma Análise de Rede de Coexpressão Gênica Ponderada (WGCNA) usando dados de RNA-Seq. As análises foram realizadas utilizando genes diferencialmente expressos em um conjunto de contrastes entre clones de eucalipto resistentes e suscetíveis, em áreas com ou sem incidência do DFE, em dois períodos (manifestação de sintomas e recuperação após o distúrbio). Os módulos de genes associados à resistência do eucalipto à DFE foram analisados e identificados via WGCNA. Os módulos de genes relacionados à resistência ao DFE foram identificados com base na correlação de Pearson com a incidência do distúrbio. Os módulos vermelho e preto foram significativa e positivamente correlacionados com a resistência à DFE (r = 0,94 e r = 0,70, respectivamente). O módulo vermelho, com 132 genes, foi enriquecido para categorias de Ontologia Gênica (GO), como resposta a estímulos, regulação de processos celulares, comunicação celular, transdução de sinal e ligação à ADP. Já o módulo preto, com 130 genes, contém enriquecimento para categorias de GO relacionadas à atividade catalítica, fosforilação, modificação de macromoléculas, atividade de quinases e de metabólitos secundários, ligação à ADP. Adicionalmente, módulos associados à incidência do DFE foram analisados usando a ferramenta Cytoscape para identificar genes altamente conectados associados ao distúrbio. Resultados iniciais mostraram um alto número de conexões gênicas, indicando que alguns genes podem influenciar de forma mais central a rede de coexpressão. O estudo demonstra o potencial das ferramentas computacionais elucidar o papel de módulos de genes e genes centrais na resistência das plantas ao DFE.
Palavras-chave: Bioinformática, estresse abiótico, metabolismo vegetal, ontologia genética, WGCNA.
Agradecimentos
CAPES, CNPq, FAPEMIG, Suzano, FuturaGene e UFLA.
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