Aplicaciones bioinformáticas y de genómica funcional para el descubrimiento e identificación de nuevos genes en girasol

FERNÁNDEZ PAULA; DI RIENZO JULIO; MOSCHEN S.; PRÍNCIPI DARÍO; DELFINO S.; GONZÁLEZ S.; LEW SERGIO; SORIA MARCELO; ANGELONE LAURA; REYNARES CLAUDIA; TAPIA ELIZABETH; CONESA A.; BLESA DAVID; HOPP HE; DOPAZO JOAQUÍN; HEINZ RUTH; PANIEGO NORMA

Termas de Chillán

Conferencia; THE 1st INTERNATIONAL CONFERENCE ON BIOINFORMATICS SOIBIO 2010; 2010

La Sociedad Iberoamericana de Bioinformática (SoIBio) y el Centro de Bioinformática y Simulación Molecular (Univ. Talca, Chile) con el apoyo de FreeBIT (CYTED, España) y PROSUL (LNCC, CNPq-Brasil)

Las micromatrices de alta densidad representan una herramienta clave para an´alisis transcripcionales concertados. Este trabajo se describe el diseño y validación de una micromatriz de alta densidad para el girasol cultivado que representa aproximadamente 42.000 unigenes, desarrollada con el prop´osito de ser utilizada en estudios de expresi´on g´enica asociados a respuestas de estrés biótico y abiótico en el marco de una red de laboratorios del ámbito público, gubernamental y privado en Argentina, dedicados al estudio de aspectos genéticos, moleculares, fisiológicos y bioquímicos del cultivo de girasol [1]. El trabajo contempl´o la limpieza de secuencias contaminantes presentes en los ESTs y secuencias depositadas en bases de datos públicas, el ensamblado de ellos en genes únicos (unigenes) genuinos y representativos (eliminación de redundancias y armado de contigs) y la anotaci´on funcional de los mismos según un vocabulario controlado que pueda asociar un EST a una función hipotética determinada [2]. La micromatriz incluye asimismo controles negativos y 80 genes previamente caracterizados para respuesta a estreses como controles positivos [3, 4]. La validación de la micromatriz contempla un ensayo preliminar de hibridación con muestras previamente caracterizadas mediante qPCR, en la que se estudiarán cambios transcripcionales concertados asociados al proceso de senescencia (SAG) [5]. La información derivada de este trabajo será organizada en una base de datos relacional (SfGD) que se encuentra diseñada y en la etapa de carga de datos [6].