Acesso ao microbioma de cana-de-açúcar por análise de seu transcritoma e possíveis fatores moduladores
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2020 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UNESP |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/11449/192644 |
Resumo: | O conjunto de microrganismos que vivem junto das plantas é chamado de microbioma ou fitomicrobioma, e exerce diversos papéis conjuntamente com seu hospedeiro inclusive para a manutenção da saúde conjunta, considerando que co-evoluíram juntos, como um holobionte e, portanto, podem ter desenvolvido mecanismos de adaptação mútua. No presente trabalho, exploramos a diversidade do microbioma de cana-de-açúcar pela mineração de dados de RNA-Seq: realizamos atribuição taxonômica às sequências daqueles organismos que foram sequenciados conjuntamente com as plantas, mas que não foram analisados em nenhum ponto. Dados de 15 acessos do SRA contendo 246 bibliotecas foram obtidos, totalizando 841 Gigabases. As leituras dessas bibliotecas foram processadas, montadas em sequências a fim de reconstruir as moléculas de RNA e passaram por processo de atribuição taxonômica com o Kraken2 usando um banco de referência expandido personalizado, gerando uma contagem de organismos por biblioteca, sendo que os \textit{taxa} microbianos foram quantificados a partir da identificação de 09 milhões de leituras correspondentes. Como prova de conceito do método, validamos diversas observações que já existiam sobre a diversidade do microbioma da cana-de-açúcar. Revelamos que em todas as plantas, há uma presença quase ubíqua de bactérias Gammaproteobacteria, especialmente Pseudomonas e Xanthomonas e de fungos Ascomycota. Além disso, que a diversidade é alterada pela natureza do estresse na planta, hídrico ou biológico, e que os maiores moduladores da comunidade são o compartimento vegetal e o tipo de estresse implicado. Também observamos um conjunto de organismos original cuja atividade foi correlacionada negativamente e positivamente à doença do carvão, causada por Sporisorium scitamineum, potencialmente antagonista do causadora da doença. Adicionalmente, detectamos microrganismos ativos diferencialmente abundantes entre os tratamentos, inclusive naqueles em que foi feita infecção induzida da planta. Por fim, foram montadas de novo sequências de vírus nas bibliotecas mineradas, recuperamos porções genômicas de vírus típicos de cana-de-açúcar inclusive a sequência completa de Sugarcane yellow leaf virus, ScYLV. Tomados juntos, os resultados permitiram detectar os participantes de alta prevalência no microbioma da cana-de-açúcar, e também revelar algumas condições que selecionam membros da comunidade, sendo que o método pode ser aplicado amplamente para investigação dessa interação planta-microbioma. Dessa forma, sugerimos a realização de análises conjuntas da expressão gênica dos microrganismos e seus hospedeiros, considerando esses dados de RNA-Seq de plantas que contêm vestígios do fitomicrobioma. |
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Acesso ao microbioma de cana-de-açúcar por análise de seu transcritoma e possíveis fatores moduladoresA peek into the sugarcane phytomicrobiome and potentially modulationg factors by in planta transcriptomicsRNA-SeqMetatranscriptomaMicrorganismosNGSExpressão gênicaO conjunto de microrganismos que vivem junto das plantas é chamado de microbioma ou fitomicrobioma, e exerce diversos papéis conjuntamente com seu hospedeiro inclusive para a manutenção da saúde conjunta, considerando que co-evoluíram juntos, como um holobionte e, portanto, podem ter desenvolvido mecanismos de adaptação mútua. No presente trabalho, exploramos a diversidade do microbioma de cana-de-açúcar pela mineração de dados de RNA-Seq: realizamos atribuição taxonômica às sequências daqueles organismos que foram sequenciados conjuntamente com as plantas, mas que não foram analisados em nenhum ponto. Dados de 15 acessos do SRA contendo 246 bibliotecas foram obtidos, totalizando 841 Gigabases. As leituras dessas bibliotecas foram processadas, montadas em sequências a fim de reconstruir as moléculas de RNA e passaram por processo de atribuição taxonômica com o Kraken2 usando um banco de referência expandido personalizado, gerando uma contagem de organismos por biblioteca, sendo que os \textit{taxa} microbianos foram quantificados a partir da identificação de 09 milhões de leituras correspondentes. Como prova de conceito do método, validamos diversas observações que já existiam sobre a diversidade do microbioma da cana-de-açúcar. Revelamos que em todas as plantas, há uma presença quase ubíqua de bactérias Gammaproteobacteria, especialmente Pseudomonas e Xanthomonas e de fungos Ascomycota. Além disso, que a diversidade é alterada pela natureza do estresse na planta, hídrico ou biológico, e que os maiores moduladores da comunidade são o compartimento vegetal e o tipo de estresse implicado. Também observamos um conjunto de organismos original cuja atividade foi correlacionada negativamente e positivamente à doença do carvão, causada por Sporisorium scitamineum, potencialmente antagonista do causadora da doença. Adicionalmente, detectamos microrganismos ativos diferencialmente abundantes entre os tratamentos, inclusive naqueles em que foi feita infecção induzida da planta. Por fim, foram montadas de novo sequências de vírus nas bibliotecas mineradas, recuperamos porções genômicas de vírus típicos de cana-de-açúcar inclusive a sequência completa de Sugarcane yellow leaf virus, ScYLV. Tomados juntos, os resultados permitiram detectar os participantes de alta prevalência no microbioma da cana-de-açúcar, e também revelar algumas condições que selecionam membros da comunidade, sendo que o método pode ser aplicado amplamente para investigação dessa interação planta-microbioma. Dessa forma, sugerimos a realização de análises conjuntas da expressão gênica dos microrganismos e seus hospedeiros, considerando esses dados de RNA-Seq de plantas que contêm vestígios do fitomicrobioma.The set of microorganisms that live under the influence of its host is called microbiome or in case of plants, phytomicrobiome, and they play various roles alongside their host including in maintaining the health of the pair, considering that they co-evolved together as a holobiont and thus may developed mechanisms of mutual adaptation. In the present work, we explored the diversity of the sugarcane microbiome by mining RNA-Seq data: we performed taxonomic assignment to RNA sequences of those organisms that were sequenced together with the plants but were not analyzed at any point. As proof-of-concept, we were able to validate several known observations of the sugarcane microbiome. We revealed that in all plants there is an almost ubiquitous presence of Gammaproteobacteria, especially Pseudomonas and Xanthomonas and fungi Ascomycota. In addition, that diversity is altered the stress implied on the sugarcane plant, be it abiotic (drought) or biological (infection), and that the major modulators in the community are mostly the plant compartment and the type of stress involved. We also observed a set of original organisms negatively and positively correlated with smut disease, caused by Sporisorium scitamineum, potentially antagonistic to the disease agent. Additionally, we detected differentially abundant phytomicrobiome activity between treatments, including those in which plant-induced infection was performed. Finally, virus sequences were assembled, and we were able to retrieve genomic portions of typical sugarcane viruses including a complete sequence of Sugarcane yellow leaf virus. Taken together, the results allowed us to detect participants with high prevalence in the sugarcane microbiome, and also reveal some conditions that select this activity in the community members.Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)CNPQ: 132200/2018-0CAPES: cód 001, processo: 88882.433658/2019-01Universidade Estadual Paulista (Unesp)Pinheiro, Daniel Guariz [UNESP]Universidade Estadual Paulista (Unesp)Silva, Rafael Correia da2020-05-27T13:31:18Z2020-05-27T13:31:18Z2020-02-13info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/11449/19264400093150433004102070P6porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UNESPinstname:Universidade Estadual Paulista (UNESP)instacron:UNESP2024-06-05T13:58:19Zoai:repositorio.unesp.br:11449/192644Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.unesp.br/oai/requestopendoar:29462024-08-05T13:47:33.778365Repositório Institucional da UNESP - Universidade Estadual Paulista (UNESP)false |
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