Resumo

Nos últimos anos tem surgido um grande interesse pelos fungos endofíticos como uma fonte prolífica de novas espécies, bem como devido ao potencial de utilização no controle biológico e produção de metabólitos com diferentes atividades biológicas. Apesar da crescente descoberta de compostos novos a partir de fungos endofíticos, existe uma grande lacuna no conhecimento das vias biossintéticas responsáveis pela produção de metabólitos bioativos. Neste contexto, com o advento do sequenciamento em larga escala, foi possível a obtenção mais rápida e com menor custo de genomas inteiros, sendo possível estudar e identificar genes de interesse biotecnológico. Neste contexto, Epicoccum nigrum é um fungo endofítico conhecido por sua capacidade de atuar no biocontrole de fitopatógenos em diferentes plantas hospedeiras e de produzir uma série de metabólitos secundários de interesse biotecnológico. Assim, a bioprospecção neste endófito é uma boa estratégia para busca de novos compostos, permitindo identificar novas moléculas, bem como caracterizar o metabolismo do organismo e a interação do fungo com seu meio. Entretanto, os genes envolvidos nas vias de produção desses compostos antimicrobianos e sua regulação são muito pouco conhecidos. Dessa forma, este trabalho propõe o sequenciamento e análise do genoma do transcriptoma de E. nigrum visando a identificação de genes envolvidos no metabolismo secundário. Visando alcançar este objetivo, foi realizado o sequenciamento do genoma de E. nigrum por pirosequenciamento 454 (Roche), sendo possível a obtenção de 673 contigs contendo 8.738 sequências de mRNA e 28.954. Os dados obtidos foram manipulados por ferramentas de bioinformática baseadas em linguagem Perl desenvolvidas neste trabalho. Estas ferramentas foram capazes de converter coordenadas de posição de mRNAs, exons e íntros, sendo capazes de promover a manipulação em larga escala dos dados, reduzindo o tempo e custos computacionais, facilitando a conversão e comunicação entre os programas MolQuest, Artemis, NetAspGene 1.0 e Blast2go. Assim, a combinação destas ferramentas apresenta-se promissora caracterização do genoma de E. nigrum.