Investigação do mecanismo de tolerância à seca em plantas transgênicas de soja que expressam uma osmotina de Solanum nigrum - Frâncio, Lariane (2019)
Estresses ambientais são amplamente responsáveis por limitar o rendimento da soja. Para mitigar os impactos gerados pela deficiência hídrica, ferramentas de biologia molecular estão sendo utilizadas para o desenvolvimento de plantas geneticamente modificadas mais tolerantes à seca. Osmotinas ou proteínas semelhantes a osmotinas (OLPs) são moduladas sob estresses abióticos e bióticos. Estudos prévios do nosso grupo de pesquisa mostraram que dois eventos independentes (B1 e B3) de plantas transgênicas de soja expressando uma osmotina (SnOLP) de Solanum nigrum tiveram um incremento na tolerância à seca. No entanto, o mecanismo de tolerância ainda não foi elucidado. O presente trabalho tem como objetivo investigar o mecanismo de tolerância à seca das plantas de soja transgênica. As duas linhagens transgênicas foram cultivadas em recipientes plásticos (1L) contendo substrato, em sala de crescimento com temperatura e umidade controladas. Parte das plantas, no estádio vegetativo (V6), foram submetidas ao estresse hídrico pela supressão da irrigação durante sete dias. Para as demais plantas (amostras controle), o suprimento de água foi mantido. Variáveis fisiológicas (conteúdo de água na folha e fluorescência da clorofila) foram monitoradas para avaliar a condição das plantas sob estresse. Os resultados confirmaram que as plantas transgênicas apresentaram melhor desempenho quando comparadas às plantas não transgênicas. Dois conjuntos (pools) de folhas de quatro plantas por tratamento foram coletados após o período de estresse hídrico. O RNA total extraído das folhas foi utilizado para a construção de bibliotecas que foram enviadas para sequenciamento. No total, doze bibliotecas foram produzidas, e o método de sequenciamento usado foi o pair-end. As sequências resultantes do RNA-seq foram agrupadas, validadas e mapeadas no genoma da soja, disponível no banco de dados Phytozome. Os dados obtidos foram normalizados pelo DESeq2 e analisados por duas abordagens diferentes: (i) bottom-up (DESeq2) e (ii) top-down (The Transcriptogramer). Na primeira, parte-se de uma lista de genes diferencialmente expressos (DEGs) para a identificação das rotas metabólicas. Na segunda, a partir de categorias de ontologia gênica (GOs) diferencialmente expressas são identificados os DEGs. Utilizando o software DESeq2, 115 DEGs foram detectados quando plantas transgênicas foram comparadas com plantas não transgênicas (NT). Na comparação das plantas transgênicas B1 com plantas NT na condição de seca, foram detectados 87 DEGs, sendo 43 genes induzidos e 44 genes reprimidos. Da mesma forma, comparando as plantas B3 com plantas NT sob seca, foram detectados 98 DEGs, dos quais 54 genes induzidos e 44 genes reprimidos. Trinta e seis (59%) do total de 61 genes induzidos, e 34 (63%) dos 54 genes reprimidos são compartilhados pelos eventos B1 e B3. A comparação entre cada evento transgênico na situação irrigado e seca e das plantas não transgênicas na situação irrigado e seca, também foi realizada. Um total de 2044 e 1505 DEGs foram identificados em plantas transgênicas B1 e B3, respectivamente (log2FoldChange ≥ 2 e padj ≤ 0,001). Em relação ao evento B1, 769 genes induzidos e 1275 genes reprimidos. A mesma análise para B3 revelou 541 genes induzidos e 964 genes reprimidos. A exclusão dos DEGs em comum com plantas não transgênicas resultou em 395 (46.5%) genes induzidos e 234 (13.6%) genes reprimidos compartilhados pelos eventos B1 e B3. Desse total, 261 e 58 foram induzidos nos eventos B1 e B3, respectivamente; 251 e 91 foram reprimidos em B1 e B3, respectivamente. No método Transcriptogramer, os perfis de expressão foram projetados em uma lista de ordenamento e categorias de ontologia gênica. Os resultados permitiram a identificação de sete DEGs, em dez GOs diferencialmente expressas. Foi realizada, também, a análise de DEGs nas outras 6829 GOs (não diferencialmente expressas) e identificados 121 DEGs. As GOs e os DEGs estão envolvidos principalmente em processos biológicos relacionados à regulação do ciclo celular e manutenção do ambiente celular. Replicação, reparo e metilação do DNA; biossíntese do ribossomo e síntese metabólica secundária também foram moduladas. A validação dos DEGs será realizada pela técnica RT-qPCR.