Dados filogenômicos para inferência de relações evolutivas entre espécies do gênero Cereus Mill. (Cactaceae, Cereeae)

• Ano de defesa: 2018
• Autor(a) principal: Bombonato, Juliana Rodrigues
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Cereus; Dados faltantes; Dados filogenômicos; ddRADSeq; NGS; Cereus; ddRADSeq; Missing data; NGS; Phylogenomic data
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59139/tde-08062018-160032/

Estudos filogenômicos usando Sequenciamento de Próxima Geração (do inglês, Next Generation Sequencing - NGS) estão se tornando cada vez mais comuns. O uso de marcadores oriundos do sequenciamento de DNA de uma biblioteca genômica reduzida, neste caso ddRADSeq (do inglês, Double Digestion Restriction Site Associated DNA Sequencing), para este fim é promissor, pelo menos considerando sua relação custo-benefício em grandes conjuntos de dados de grupos não-modelo, bem como a representação genômica recuperada. Aqui usamos ddRADSeq para inferir a filogenia em nível de espécie do gênero Cereus (Cactaceae). Esse gênero compreende em cerca de 25 espécies reconhecidas predominantemente sul-americanas distribuídas em quatro subgêneros. Nossa amostra inclui representantes de Cereus, além de espécies dos gêneros próximos, Cipocereus e Praecereus, além de grupos externos. A biblioteca ddRADSeq foi preparada utilizando as enzimas EcoRI e HPAII. Após o controle de qualidade (tamanho e quantificação dos fragmentos), a biblioteca foi sequenciada no Illumina HiSeq 2500. O processamento de bioinformática a partir de arquivos FASTQ incluiu o controle da presença de adaptadores, filtragem por qualidade (softwares FastQC, MultiQC e SeqyClean) e chamada de SNPs (software iPyRAD). Três cenários de permissividade a dados faltantes foram realizados no iPyRAD, recuperando conjuntos de dados com 333 (até 40% de dados perdidos), 1440 (até 60% de dados perdidos) e 6141 (até 80% de dados faltantes) loci. Para cada conjunto de dados, árvores de Máxima Verossimilhança (MV) foram geradas usando duas supermatrizes: SNPs ligados e Loci. Em geral, observamos algumas inconsistências entre as árvores ML geradas em softwares distintos (IQTree e RaxML) ou baseadas no tipo de matriz distinta (SNPs ligados e Loci). Por outro lado, a precisão e a resolução, foram melhoradas usando o maior conjunto de dados (até 80% de dados perdidos). Em geral, apresentamos uma filogenia com resolução inédita para o gênero Cereus, que foi resolvido como um provável grupo monofilético, composto por quatro clados principais e com alto suporte em suas relações internas. Além disso, nossos dados contribuem para agregar informações sobre o debate sobre o aumento de dados faltantes para conduzir a análise filogenética com loci RAD.