Proteômica quantitativa e metabolômica do híbrido Eucalyptus grandis x E. camaldulensis, tolerante e susceptível ao déficit hídrico

• Ano de defesa: 2016
• Autor(a) principal: Borges, Janaina de Santana
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Eucalyptus; Dry; Estresse; Eucalipto; Folha; Label-free; Leaf; Metabólitos primários; Primary metabolites; Proteínas; Proteins; Seca; Stress
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11137/tde-05072016-163804/

O E. grandis x E. camaldulensis possui características favoráveis de adaptação à seca, conferidas pelo E. camaldulensis e qualidade da madeira para papel e celulose, conferida pelo E. grandis. Esta adaptação à seca está relacionada a fatores fisiológicos e também moleculares, expressos em sua proteoma e metaboloma, que se alteram na presença do estresse. Objetiva-se neste trabalho estudar as respostas fisiológicas, proteômicas e metabolômicas (metabólitos primários) diferencialmente expressos em folhas de Eucalyptus submetidas ao déficit hídrico. Dois genótipos de E. grandis x E. camaldulensis, sendo um tolerante (T) e um susceptível (S) ao déficit hídrico foram submetidos à 100% e 30% da capacidade de campo (CC), para as plantas bem irrigadas e as em déficit hídrico, respectivamente. Os tratamentos foram chamados de T100, T30, S100 e S30 para os diferentes genótipos, T e S, submetidos a diferentes CC, 100% e 30%. Estas plantas foram avaliadas fisiologicamente com auxílio do equipamento Infrared Gas Analyzer (IRGA). Foram empregadas técnicas de proteômica quantitativa, label-free e shotgun, através do uso de UPLC-MSE. O estudo de metabolômica ocorreu através da utilização do GC x GC-TOF/MS. Os dados de proteômica foram processados no programa Protein Lynx Global Server (PLGS) e ExpressionE, através das análises comparativas S100 vs S30 e T100 vs T30, e dos metabólitos primários nos programas ChromaTOF e MetaboAnalyst. Foi possível observar que o T100 apresentou menor taxa fotossintética e condutância estomática do que o S100. Ambos os genótipos apresentaram taxas fotossintéticas e condutância estomática muito menores a 30% da CC do que a 100% da CC. A análise proteômica identificou um total de 397, 305, 366, 309 proteínas nos tratamentos S100, S30, T100 e T30 respectivamente. As análises comparativas por PLGS constataram que houve um aumento no número de proteínas diferencialmente expressas na presença do déficit hídrico. Cinco processos biológicos que apresentaram um aumento no número de proteínas diferencialmente expressas na presença do déficit hídrico foram: homeostase celular, fotossíntese, resposta ao estímulo abiótico, resposta ao estresse e morte celular. Três vias biológicas que apresentaram a participação de muitas enzimas identificadas, relacionadas a processos fotossintéticos, foram: fixação de carbono em organismos fotossintéticos, ciclo TCA e glicólise/gluconeogênese. O déficit hídrico diminuiu o número de proteínas diferencialmente expressas relacionadas ao processo metabólico de compostos contendo bases nucleares, regulação biológica e processo biossintético, que estão relacionados ao crescimento, desenvolvimento e manutenção dos processos vitais das plantas. Em relação à análise metabolômica foram identificados um total de 93, 94, 90 e 91 metabólitos primários nos tratamentos S100, S30, T100 e T30, respectivamente. Utilizando o programa Metaboanalyst, foi possível identificar os 15 metabólitos que mais contribuíram para a separação dos tratamentos, com maiores \"VIP scores\", sendo alguns responsivos ao déficit hídrico. A via da purina e arginina foi identificada como a mais frequente dentre os metabólitos identificados com VIP score ≥ 1,5.