Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2015 |
| Autor(a) principal: |
Lopes, Juliana Mainenti Leal
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| Orientador(a): |
Viccini, Lyderson Facio
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| Banca de defesa: |
Azevedo, Ana luisa Souza
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Solferini, Vera Nisaka
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| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-graduação em Ciências Biológicas: Imunologia e Doenças Infecto-Parasitárias/Genética e Biotecnologia
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| Departamento: |
ICB – Instituto de Ciências Biológicas
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Área do conhecimento CNPq: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/4274
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Resumo: |
Estudos recentes sugerem que a duplicação completa dos genomas é muito mais comum do que sua estabilidade, ocorrendo em todas as angiospermas. Nesse contexto, Lippia alba (Mill.) N.E.Br. (Verbenaceae) constitui um modelo interessante de estudo, pois além de ser a espécie mais estudada dentro do gênero Lippia, é amplamente utilizada na medicina popular apresentando importância econômica, sobretudo em função da riqueza de seus óleos essenciais. Estudos recentes demonstraram a existência de pelo menos cinco diferentes níveis de ploidia em Lippia alba, revelando grande plasticidade do genoma. A fim de contribuir para entender a variação genética e o processo de poliploidização em Lippia alba, o presente trabalho objetivou identificar novos marcadores genéticos do tipo microssatélite e estimar a diversidade genética em 100 acessos de Lippia alba. Foram avaliados nove loci já descritos e 16 novos marcadores. O tamanho dos fragmentos foi detectado por eletroforese capilar usando o sequenciador MegaBACE1000 (GE Healthcare, Buckinghamshire, UK). A identificação dos alelos foi inferida utilizando o software Fragment Profile (GE Healthcare, Buckinghamshire, UK). Os dados finais foram exportados para uma planilha do Excel® e foram transformados nos arquivos de entrada específicos para cada programa computacional. Os valores de PIC (polymorphism information content) e heterozigosidade foram calculados por meio do programa Cervus v3.0.7. Os coeficientes de similaridades de Jaccard e Dice foram calculados para construir um dendrograma de acordo com o algoritmo UPGMA (Unweighted Pair Group Method with Arithmetic Mean) por meio dos softwares NTSYS e PAST. Para a análise por inferência Bayesiana, foi utilizado o programa STRUCTURE v 2.3.4. Foi possível observar a formação de grupos de acordo com o nível de ploidia e inferir a possível origem de alguns citótipos baseada na similaridade genética entre os acessos. Os resultados contribuem para fortalecer a hipótese de que os acessos tenham surgido por autopoliploidia. |
