Análises in silico de genes biossintéticos organizados em clusters em genomas da família rubiaceae - Lemos, Samara Mireza Correia de [UNESP] (Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2023)
As plantas são grandes fontes de compostos químicos. Tais metabólitos são resultantes dos processos metabólicos que garantem o crescimento e o desenvolvimento da planta, regulam a interação planta-ambiente e garantem sua proteção contra patógenos. Os compostos químicos das plantas são amplamente utilizados como medicamentos e produtos industriais. Graças aos avanços tecnológicos dos últimos anos, tecnologias de sequenciamento e estudos de genômica vegetal possibilitaram a descoberta de que genes envolvidos na biossíntese de compostos do metabolismo vegetal podem estar organizados em clusters - os clusters biossintéticos de genes (CMGs). Ainda assim, muitos passos das vias de biossíntese de metabólitos por clusters ainda não são conhecidos, e a literatura carece de estudos que explorem clusters biossintéticos de genes em determinadas famílias vegetais de importância comercial. No presente trabalho identificamos, caracterizamos e comparamos ​clusters biossintéticos de genes com especial interesse em espécies da família Rubiaceae. A família Rubiaceae é dividida em três subfamílias, Ixoroideae, Rubioideae e Cinchonoideae. Aplicamos abordagens de bioinformática em dados genômicos de oito plantas representantes das três subfamílias da família Rubiaceae e usamos o genoma de tomate (Solanum lycopersicum) como grupo externo. Identificamos 2372 possíveis clusters biossintéticos de genes contendo 35715 genes em oito espécies da família Rubiaceae e em Solanum lycopersicum (Solanaceae). Utilizando de ferramentas para genômica comparativa, identificamos que os clusters estão distribuídos em 549 famílias de clusters. Investigamos a conservação genômica dos clusters identificados nas subfamílias de Rubiaceae e identificamos uma maior conservação dos clusters na subfamília Ixoroideae. Observamos ainda uma maior conservação entre as subfamílias Ixoroideae e Cinchonoideae do que entre as subfamílias Ixoroideae e Rubioideae. Aplicamos a construção de redes de coexpressão com dados de transcriptoma de seis espécies representantes das três subfamílias de Rubiaceae e identificamos 207 clusters biossintéticos de genes expressando genes chave dos clusters preditos. No total atribuímos status de alta confiança a 204 clusters biossintéticos de genes que tiveram genes chaves coexpressos e estavam dentro de uma família de clusters. Este estudo traz a primeira análise da diversidade genômica de clusters biossintéticos de genes da família Rubiaceae, considerando conservação dentro de suas três principais subfamílias. A predição de clusters destaca o potencial dessas espécies como fonte de novos compostos bioativos de interesse básico e biotecnológico.

Plants produce valuable chemical compounds through metabolic processes that support their growth, help them interact with their environment, and protect them from diseases. These plant-derived chemicals are commonly used in medicines and industrial products. Advancements in technology, such as DNA sequencing and plant genomics, have revealed that many genes responsible for producing specific bioactive compounds are physically organized in close proximity within genomes into groups known as metabolic gene clusters (MGCs). However, there is relatively limited research on these gene clusters in certain plant families that are economically important. The plant family Rubiaceae has great chemical diversity and it is divided into three subfamilies: Ixoroideae, Rubioideae and Cinchonoideae. The objective of this study was to identify, characterize, and compare metabolic gene clusters in species belonging to the Rubiaceae family. We analyzed the genomic data of eight plants representing the three subfamilies from the Rubiaceae family and compared it with the tomato genome (Solanum lycopersicum) as a reference. A total of 2,372 potential metabolic gene clusters, which contained a total of 35,715 genes were identified. We categorized these clusters into 549 cluster families through comparative genomics. We also examined how these clusters were conserved within subfamilies of Rubiaceae. Notably, we found that the Ixoroideae subfamily showed a higher degree of conservation in these clusters compared to the Rubioideae subfamily. Furthermore, the conservation was greater between the Ixoroideae and Cinchonoideae subfamilies than between the Ixoroideae and Rubioideae subfamilies. Additionally, we constructed coexpression networks using transcriptome data from six species representing the three subfamilies of Rubiaceae. This allowed us to identify 207 metabolic gene clusters that expressed key genes from the predicted clusters. We identified 204 metabolic gene clusters that had coexpressed key genes and belonged to the same cluster family - these clusters were considered high confidence clusters. In summary, this study represents the first comprehensive analysis of the genetic diversity of metabolic gene clusters within the Rubiaceae family, considering their preservation in the three main subfamilies. Our findings highlight the potential of these plant species as sources of new bioactive compounds with both fundamental and biotechnological applications.
In silico analysis of biosynthetic genes organized in clusters in rubiaceae family genomes
Keywords: Clusters biossintéticos de genes; Genômica comparativa; Bioinformática; Rubiaceae; Biosynthetic gene clusters; Comparative genomics; Bioinformatics