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Identificación de los grupos de genes biosintéticos relacionados con terpenos en tabaco a través de análisis genómicos, transcriptómicos y metabólicos basados en computación

Autores: Rabara, Roel C.; Kudithipudi, Chengalrayan; Timko, Michael P.

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2023

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Acceso abierto

Artículo científico
2023

Identificación de los grupos de genes biosintéticos relacionados con terpenos en tabaco a través de análisis genómicos, transcriptómicos y metabólicos basados en computación


Categoría

Ciencias Agrícolas y Biológicas

Subcategoría

Agronomía y Ciencia de los Cultivos

Palabras clave

Terpenos
Terpenoides
Conglomerados de genes biosintéticos
Tabaco
Perfil de expresión génica
Ingeniería genética

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 34

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Los terpenos y terpenoides contribuyen al aroma y sabor que influyen en las preferencias de los consumidores al seleccionar productos a base de plantas. La identificación computacional de conglomerados de genes biosintéticos (BGCs) en las plantas puede allanar el camino para la futura ingeniería genética biosintética. Usando análisis integrativos genómicos, transcriptómicos y de anotación de vías metabólicas, se identificaron 35 BGCs en tabaco con alta confianza. Entre los 35 BGCs identificados, 7 fueron clasificados como BGCs relacionados con la biosíntesis de terpenos. Dos BGCs encontrados en los cromosomas C13 y C14 pertenecían a las clases biosintéticas de terpeno y sacárido-terpeno que estaban separados por solo 93 Mb y 189 Kb respectivamente. Otros conglomerados tenían longitudes que iban desde 120 Kb (Conglomerado 9) hasta 1.6 Mb (Conglomerado 18). Cada conglomerado contenía entre cinco (Conglomerado 21) y veinte genes (Conglomerado 32), y el número de genes de terpeno sintasa presentes en los conglomerados también variaba desde uno (Conglomerados 18 y 21) hasta ocho (Conglomerado 32). El perfil de expresión génica utilizando conjuntos de datos transcriptómicos diurnos y de topping identificó genes co-expresados dentro de módulos y niveles variables de expresión entre módulos representados por el puntaje de enriquecimiento normalizado medido en cada módulo. Las posiciones señaladas a partir de estos análisis computacionales permitirán modificaciones más eficientes de genes específicos y BGCs para el desarrollo de productos a base de tabaco con aroma y sabor mejorados.

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