INVESTIGADORES
ESPARIZ Martin
congresos y reuniones científicas
Título:
BÚSQUEDA DE GENES DE SOJA ( Glycine max ) UTILIZANDO BASES DE DATOS OBTENIDAS MEDIANTE GENÓMICA COMPARATIVA
Autor/es:
MARIANO TORRES MANNO; MARÍA LORENA ROLDÁN; GUSTAVO CHACÓN; MARCELO MENDEZ; IVÁN A. PALANDRI; ELENA ORELLANO; CHRISTIAN MAGNI; MARTÍN ESPARIZ; LUCAS DAURELIO
Reunión:
Congreso; Resúmenes del XVII Congreso y XXXV Reunión Anual 2015; 2015
Institución organizadora:
Sociedad de Biología de Rosario
Resumen:
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.