Resumen

RIASCOS-ARCOS, John Jaime; ESPITIA NAVARRO, Héctor Fabio  y  LOPEZ GERENA, Jershon. Evaluación de las herramientas de secuenciación masiva (NGS) para identificar genes asociados con tolerancia al estrés hídrico en caña de azúcar. Acta Agron. [online]. 2015, vol.64, n.4, pp.355-362. ISSN 0120-2812.  https://doi.org/10.15446/acag.v64n4.47772.

En la investigación se evaluó la utilidad de las nuevas tecnologías de secuenciación masiva NGS en la identificación de genes expresados en variedades de caña, bajo condiciones de estrés por déficit hídrico o por anegamiento. No obstante que en la actualidad la secuenciación masiva NGS es la metodología preferida en estudios de transcriptómica comparativa, en el caso de la caña de azúcar (Saccharum spp.) es necesario verificar su utilidad, si se tiene en cuenta la complejidad de su genoma y que herramientas útiles, como un genoma de referencia, no se encuentran disponibles. Para el estudio se seleccionaron dos variedades de caña para cada tipo de estrés (una tolerante y una susceptible) tanto en el caso del déficit hídrico como en el caso del anegamiento. Cada una de estas variedades se mantuvo bajo condiciones de estrés (niveles medio o severo) por déficit de agua o por anegamiento para inducir la expresión de los ARNm de interés. Para cada una se crearon tres bibliotecas de ADNc a partir de tejido foliar (para un total de 12 bibliotecas), las cuales se secuenciaron usando la metodología Illumina-RNA-Seq. Los resultados de expresión diferencial obtenidos a partir de estos análisis mostraron ortólogos de genes previamente identificados como contribuyentes a la tolerancia causada por el déficit hídrico o el anegamiento. También fue posible diferenciar entre los niveles de expresión de transcritos altamente similares. Los resultados aquí presentados permiten concluir la utilidad de las metodologías NGS en estudios de transcriptómica comparativa de caña de azúcar.

Palabras clave : Caña de azúcar; déficit hídrico; anegamiento; ADNc; secuenciación masiva NGS; transcriptoma.

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