Producción CyT
Congreso
Autoría
Mariano Torres Manno
;
María Lorena Roldán
;
Gustavo Chacón
;
Marcelo Mendez
;
Iván A. Palandri
;
Elena Orellano
;
Christian Magni
;
ESPARIZ, MARTIN
;
Lucas Daurelio
Fecha
2015
Editorial y Lugar de Edición
SBR
ISSN
2314-1484
Resumen
Información suministrada por el agente en
SIGEVA
Con la llegada de las tecnologías de secuenciación de bajo costo, nuevos genomas de plantas fueron liberados públicamente, entre ellos el de soja, dando un gran número de oportunidades y desafíos para estudios genómicos comparativos. La base de la genómica comparativa es el agrupamiento de genes homólogos (derivados de un ancestro común) y de genes ortólogos (homólogos separados por un evento de especiación). Si...
Con la llegada de las tecnologías de secuenciación de bajo costo, nuevos genomas de plantas fueron liberados públicamente, entre ellos el de soja, dando un gran número de oportunidades y desafíos para estudios genómicos comparativos. La base de la genómica comparativa es el agrupamiento de genes homólogos (derivados de un ancestro común) y de genes ortólogos (homólogos separados por un evento de especiación). Si bien varios algoritmos han sido desarrollados para la detección de ortólogos en plantas, los mismos presentan ciertas limitaciones. El objetivo del presente trabajo fue crear un sistema eficiente de búsqueda de genes ortólogos de plantas para utilizarlo en Glycine max(soja). Para esto se utilizaron cuatro bases de datos públicas que utilizan los métodos de predicción de ortología OrthoMCL, arboles filogenéticos reconciliados, co-linealidad, y de bests hits de múltiples especies e in-parálogos basado en BLAST. Estos diferentes métodos para la detección de ortólogos y sus respectivas bases de datos fue implementada en la plataforma PLAZA (http://plaza.psb.ugent.be) para 31 especies de plantas dicotiledóneas. Esta plataforma permite el análisis únicamente on line y por otro lado las bases de datos presentan dificultades para su manipulación por su gran tamaño entre otras. Para trabajar con las mismas se generó un script con el programa R (https://www.r -project.org) que permitió su lectura y posterior reformateo. Mediante un segundo script en R fueron integrados los cuatro métodos de detección de ortólogos utilizando la salida del paso anterior. Para la búsqueda de genes específicos, un tercer script fue elaborado el cual arroja como resultado una tabla en la que se especifica la relación entre dos genes de distintas especies y por cual método de predicción es considerado como un ortólogo. De esa manera pueden ser seleccionados con mayor probabilidad de ser ortólogos los genes que presenten coincidencia en el mayor número de métodos de predicción. Para evaluar el funcionamiento de dicha metodología se llevó a cabo una búsqueda de los 27416 genes de Arabidopsis thaliana para los cuales 4854 fueron emparentados como ortólogos con genes de soja por los cuatro métodos, mientras que los restantes presentaron similitud en un número menor de métodos o en ninguno. Finalmente la búsqueda en soja, utilizando 27 genes de Arabidopsis de respuesta a estímulos, resultó en 14 candidatos a ortólogos con coincidencia en tres de los métodos como mínimo y otros 9 con coincidencia en dos métodos. En conclusión, el pipeline desarrollado permite realizar una búsqueda eficiente e integrada de genes ortólogos de soja y podrá utilizarse además en otras especies de plantas.
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Palabras Clave
R PROGRAMMING LANGUAGEORTOLOGÍAGLYCINE MAXPLATAFORMA PLAZA