Identificação e caracterização funcional de genes de origem metagenômica associados à resistência ao estresse em bactérias

• Ano de defesa: 2023
• Autor(a) principal: Juarez, Joshelin Huanca
• 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: Biotecnologia industrial; Industrial biotechnology; Metagenômica; Metagenomics; Resistência ao estresse; Stress resistance
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/17/17136/tde-11042023-094118/

A biotecnologia industrial desenvolveu-se rapidamente como uma plataforma de produção de bens benéficos para a sociedade, atribuíveis decorrente ao uso de fábricas de células, tendo como uma de suas principais vantagens o uso de recursos renováveis como mínimo de impacto ao meio ambiente. Bioprodutos industriais são menos competitivos do que produtos produzidos quimicamente devido deficiências dos bioprocessos microbianos ou enzimáticos convencionais; portanto, tornam-se necessárias tecnologias aprimoradas para engenharia e otimização de deformação. O potencial genético de bactérias que vivem em ambientes extremos, como aqueles com alta salinidade, baixo pH e outros fatores, é explorado usando técnicas metagenômicas. O desenvolvimento de microrganismos robustos e eficientes pode beneficiar-se da compreensão dos mecanismos moleculares empregados para sobreviver em condições extremas. Neste trabalho, a fim de construir circuitos de genes sintéticos que possam aumentar a resistência bacteriana a várias situações de estresse, realizou-se a identificação de novos genes em bancos de dados metagenômicos por meio de abordagem in silico. Recuperamos informações de metagenomas de ambientes hostis para identificar genes que codificam chaperonas e outras proteínas como proteases, proteínas de ligaçãoa ácidos nucleicos, entre outras, que fornecem resistência a condições de estresse. As sequências foram identificadas por meio de perfis de Hidden Markov Model (HMM), e posteriormente as mais relevantes foram selecionadas e categorizadas com base na identidade da sequência de proteínas e revisão da literatura. Dez sequências de proteínas, incluindo a proteína de ligação ao DNA HU, a protease dependente de ATP ClpP e a proteína chaperona DnaJ foram selecionadas e caracterizadas funcionalmente em Escherichia coli sob seis condições de estresse: alta temperatura, acidez, estresse oxidativo, estresse osmótico, radiação UV e ácidop-cumárico. Mediante esta abordagem, foram identificadas cinco proteínas que responderam ao menos a duas condições de estresse em comparação com culturas controle. Essas descobertas demonstraram que as técnicas metagenômicas e as ferramentas de bioinformática podem atuar na prospecção de novos genes que apresentam potencial de aumentar a resiliência das bactérias a situações de estresse.