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Programa de Pós Graduação em Genética
e Melhoramento Seminário de Tema Livre Marcadores
Funcionais e eQTLs: a genômica funcional no melhoramento genético Beatriz de Almeida Barros Orientador: Everaldo Gonçalves de Barros Em 1995, quando toda a
seqüência de DNA do genoma do vírus Haemophilus
influenzae foi descrito, a era da genômica
foi iniciada. Em poucos anos, seqüências de DNA para diferentes organismos
começaram a ser disponibilizadas. No caso das plantas, a seqüência completa
dos genomas de Arabidopsis thaliana e de dois cultivares de arroz (representando
as subespécies indica e japonica) já
estão disponíveis. Outros projetos estão em andamento para o sequenciamento
dos genomas de milho, sorgo, trigo, tomate, tabaco, Medicago entre outros. A utilização de estratégias
de amostragem de transcriptoma em larga escala,
tais como SAGE e Microarrays, é um
passo complementar ao sequenciamento de genomas.
Essas metodologias permitem o estudo da função dos genes que compõe tais
genomas – Genômica Funcional - e sua utilização
resulta em uma larga coleção de ESTs
(Expressed Sequence
Tags) para quase todas as espécies. A
bioinformática possibilita a análise de dados genômicos e pós-genômicos, bem
como a integração de dados obtidos de transcriptomas,
proteomas, metabolomas e fenotipagem. O aperfeiçoamento das ferramentas de bioinformática e a integração da informação da genômica funcional com a genética possibilita
a identificação de genes candidatos e podem elucidar a relação funcional
entre genótipo e fenótipo. Para
converter a genômica vegetal, efetivamente, em
benefícios econômicos e de interesse agronômico, todo o conhecimento gerado
deve ser traduzido em variedades com características de interesse ou em
ferramentas eficientes de melhoramento. O desenvolvimento de marcadores
funcionais e o mapeamento de eQTLs
são exemplos de ferramentas que traduzem a genômica
funcional para esse contexto. Durante os últimos anos tem-se dado ênfase ao desenvolvimento de marcadores moleculares de regiões transcritas do genoma. Isto tem sido possível, primeiro, pela disponibilidade de uma grande quantidade de clones de cDNA de plantas e ao acúmulo de um grande número de ESTs em bancos de dados públicos. Estudos de expressão diferencial de genes permitem a identificação de seqüências que podem ser utilizados para o desenvolvimento dos chamados GTMs (Gene Targeted Markers). Estes marcadores estão localizados dentro de genes envolvidos ou não na característica de interesse. Clones de cDNA podem ser usados como sondas para a detecção de cDNA-RFLPs , e para o desenvolvimento de cDNA-AFLPs. De forma similar, bancos de dados de ESTs têm sido analisados para a presença de SSRs e SNPs, de forma que primers específicos são desenhados para o estudo do polimorfismos. Quando estes marcadores são derivados de sítios polimórficos funcionais dentro de genes envolvidos na variação fenotípica da característica em questão, ele é designado de marcador molecular funcional (FM) ou perfeito. O desenvolvimento de FMs requer (1) genes funcionalmente caracterizados, (2) seqüências dos alelos de tais genes (3) identificação de polimorfismo em motivos funcionais que afetam o fenótipo da planta (4) validação da associação entre o polimorfismo e a variação fenotípica. Essa validação é feita por estudos de associação (IFMs) ou por comparação de linhagens isogênicas diferindo na seqüência de um único motivo (DFMs). A grande vantagem dos FMs em relação aos GTMs e RDMs é a sua completa ligação com o motivo funcional. FMs permitem (1) um segura aplicação de marcadores em populações sem um mapeamento anterior (Transferência de informação), (2) o uso de marcadores em populações mapeadas sem o risco de perda da informação por recombinação e (3) uma melhor representação da variação genética em populações naturais ou de melhoramento. De forma bem geral, os FMs são úteis para (1) fixação mais eficiente de alelos em uma população, (2) screening de alelos em populações naturais ou de melhoramento, (3) combinação de FMs afetando idênticas ou diferentes características no melhoramento de plantas (4) construção de mapas funcionais. Jansen e Nap (2001) propuseram a junção do estudo de expressão gênica e análises de QTL. Analisando os níveis de expressão de genes ou de um grupo de genes dentro de uma população segregante, é possível mapear a herança do padrão de expressão daquele(s) gene(s). Expression QTLs ou eQTLs podem atuar em cis ou trans baseados na localização do transcrito comparado com a localização do eQTL que influencia sua expressão. Por causa desta característica, a análise de eQTLs torna possível identificar fatores que influenciam o nível de expressão de um mRNA. O fator regulatório é de interesse específico porque mais de um QTL pode estar relacionado a um fator trans-atuante. Então, o mapeamento de eQTLs permite a dissecção multifatorial do perfil de expressão de dado mRNA, cDNA, proteína ou metabólito em seus componentes genéticos, bem como a localização destes componentes no mapa. Subsequentemente, a detecção de eQTL para cada gene analisado em uma população segregante pode identificar regiões do genoma que influenciam sua expressão. Para culturas como o arroz, que já tem a seqüência de todo o genoma disponível, a anotação destas regiões genômicas será útil para a identificação de genes e de suas seqüências regulatórias, bem como a dissecção de vias metabólicas envolvidas nos processos de desenvolvimento e na expressão de características de interesse. Referências Bibliográficas: Andersen, J. R.; Lübberstedt, T. Functional
markers in plants. Trends Plant Sci., 8:
554-560, 2003. Gupta, P. K.; Rustgi,
S. Molecular markers from transcribed/expressed
region of the genome in higher plants. Funct. Integr. Genomics, 4: 139-162, 2004. Jansen, R. C.; J-P.; Genetical Genomics: the added value from segregation. Trends Genet.,17: 388-391, 2001. Varshney, R. K.; Graner, A.; Sorrells, M. E. Genomics-assisted breeding for crop improvement. Trends Plant Sci., 10: 621-630, 2005. |
