Inference and analysis of gene coexpression networks in sugarcane and sorghum

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2025
Autor(a) principal: Pérez, Jorge Mario Muñoz
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: eng
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/64/64133/tde-25042025-121333/
Resumo: This Ph.D. thesis exploits publicly available transcriptomic datasets and advanced transcriptomic analysis techniques to investigate gene coexpression networks in two key bioenergy crops: sugarcane and sorghum. By reusing and integrating existing data resources, this study demonstrates the potential to uncover novel insights into complex biological processes using relatively low additional resources. Chapter 1 focuses on gene coexpression networks to dissect nitrogen use efficiency (NUE) in sugarcane, identifying key modules and candidate genes associated with genotype-specific NUE responses. Chapter 2 explores sorghum\'s evolutionary and functional diversity through a pantranscriptome assembled from 18 genotypes, providing a transcriptomic reference for sorghum and offering insights into sorghum genetic architecture. Chapter 3 presents a comparative analysis of gene coexpression networks in sugarcane and sorghum, revealing extensive network rewiring likely driven by polyploidy in sugarcane and identifying conserved transcription-associated protein families correlated with sugar trait in both species. Together, these findings enhance our understanding of gene coexpression networks of these bioenergy crops, uncovering key modules, and candidate genes while providing evidence of the evolutionary constraints that shape the gene coexpression patterns in sugarcane and sorghum. This work underscores the importance of reusing public data as a cost-effective strategy for generating new hypotheses and advancing our understanding of complex plant systems, thereby offering insights for sustainable crop improvement in bioenergy production
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spelling Inference and analysis of gene coexpression networks in sugarcane and sorghumInferência e análise de redes de coexpressão gênica em cana-de-açúcar e sorgoBioenergy cropsCana-de-açúcarComparative genomicsCultivos bioenergéticosEficiência no uso do nitrogênioGene coexpression networksGenômica comparativaNitrogen use efficiencyPantranscriptomaPantranscriptomeRedes de coexpressão gênicaSorghumSorgoSugarcaneThis Ph.D. thesis exploits publicly available transcriptomic datasets and advanced transcriptomic analysis techniques to investigate gene coexpression networks in two key bioenergy crops: sugarcane and sorghum. By reusing and integrating existing data resources, this study demonstrates the potential to uncover novel insights into complex biological processes using relatively low additional resources. Chapter 1 focuses on gene coexpression networks to dissect nitrogen use efficiency (NUE) in sugarcane, identifying key modules and candidate genes associated with genotype-specific NUE responses. Chapter 2 explores sorghum\'s evolutionary and functional diversity through a pantranscriptome assembled from 18 genotypes, providing a transcriptomic reference for sorghum and offering insights into sorghum genetic architecture. Chapter 3 presents a comparative analysis of gene coexpression networks in sugarcane and sorghum, revealing extensive network rewiring likely driven by polyploidy in sugarcane and identifying conserved transcription-associated protein families correlated with sugar trait in both species. Together, these findings enhance our understanding of gene coexpression networks of these bioenergy crops, uncovering key modules, and candidate genes while providing evidence of the evolutionary constraints that shape the gene coexpression patterns in sugarcane and sorghum. This work underscores the importance of reusing public data as a cost-effective strategy for generating new hypotheses and advancing our understanding of complex plant systems, thereby offering insights for sustainable crop improvement in bioenergy productionEsta tese de doutorado aproveita conjuntos de dados transcriptômicos disponíveis publicamente e técnicas avançadas de análise de redes para investigar redes de coexpressão gênica em duas culturas bioenergéticas-chave: cana-de-açúcar e sorgo. Ao reutilizar e integrar os recursos de dados existentes, este estudo demonstra o potencial de revelar novos insights sobre processos biológicos complexos utilizando recursos adicionais relativamente baixos. O Capítulo 1 foca nas redes de coexpressão gênica para dissecar a eficiência de uso de nitrogênio (NUE) na cana-de-açúcar, identificando módulos-chave e genes candidatos associados às respostas específicas de genótipos à NUE. O Capítulo 2 explora a diversidade evolutiva e funcional do sorgo por meio de um pantranscriptoma montado a partir de 18 genótipos, fornecendo uma referência transcriptômica para o sorgo e oferecendo insights sobre sua arquitetura genética. O Capítulo 3 apresenta uma análise comparativa das redes de coexpressão gênica na cana-de-açúcar e no sorgo, revelando uma extensa reconfiguração das redes, provavelmente impulsionada pela poliploidia na cana-de-açúcar, e identificando famílias conservadas de proteínas associadas à transcrição correlacionadas com características relacionadas ao açúcar em ambas as espécies. Em conjunto, esses achados ampliam nossa compreensão sobre as redes de coexpressão gênica dessas culturas bioenergéticas, revelando módulos-chave, genes candidatos e fornecendo evidências das restrições evolutivas que moldam os padrões de coexpressão gênica em cana-de-açúcar e sorgo. Este trabalho enfatiza a importância de reutilizar dados públicos como uma estratégia econômica para gerar novas hipóteses e avançar nossa compreensão dos sistemas vegetais complexos, oferecendo, assim, caminhos promissores para o aprimoramento sustentável de culturas na produção de bioenergiaBiblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPPachón, Diego Mauricio RiañoPérez, Jorge Mario Muñoz2025-02-14info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfhttps://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/64/64133/tde-25042025-121333/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesseng2025-05-19T14:44:01Zoai:teses.usp.br:tde-25042025-121333Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212025-05-19T14:44:01Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
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description This Ph.D. thesis exploits publicly available transcriptomic datasets and advanced transcriptomic analysis techniques to investigate gene coexpression networks in two key bioenergy crops: sugarcane and sorghum. By reusing and integrating existing data resources, this study demonstrates the potential to uncover novel insights into complex biological processes using relatively low additional resources. Chapter 1 focuses on gene coexpression networks to dissect nitrogen use efficiency (NUE) in sugarcane, identifying key modules and candidate genes associated with genotype-specific NUE responses. Chapter 2 explores sorghum\'s evolutionary and functional diversity through a pantranscriptome assembled from 18 genotypes, providing a transcriptomic reference for sorghum and offering insights into sorghum genetic architecture. Chapter 3 presents a comparative analysis of gene coexpression networks in sugarcane and sorghum, revealing extensive network rewiring likely driven by polyploidy in sugarcane and identifying conserved transcription-associated protein families correlated with sugar trait in both species. Together, these findings enhance our understanding of gene coexpression networks of these bioenergy crops, uncovering key modules, and candidate genes while providing evidence of the evolutionary constraints that shape the gene coexpression patterns in sugarcane and sorghum. This work underscores the importance of reusing public data as a cost-effective strategy for generating new hypotheses and advancing our understanding of complex plant systems, thereby offering insights for sustainable crop improvement in bioenergy production
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