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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.authorDIAS, M. C.
dc.contributor.authorCARDOSO, T. F.
dc.contributor.authorBRUSCADIN, J. J.
dc.contributor.authorOLIVEIRA, P. S. N. de
dc.contributor.authorZERLOTINI NETO, A.
dc.contributor.authorMOURÃO, G. B.
dc.contributor.authorCOUTINHO, L. L.
dc.contributor.authorREGITANO, L. C. de A.
dc.date.accessioned2026-05-27T18:48:58Z-
dc.date.available2026-05-27T18:48:58Z-
dc.date.created2026-05-27
dc.date.issued2025
dc.identifier.citationIn: JORNADA CIENTÍFICA EMBRAPA DE SÃO CARLOS, 17., 2025, São Carlos, SP. Anais... São Carlos, SP: 2025. p. 48.
dc.identifier.issn2966-0289
dc.identifier.urihttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1187166-
dc.descriptionOs bovinos da raça Nelore (Bos indicus) são de grande importância para o agronegócio brasileiro por apresentarem uma boa adaptabilidade ao clima tropical. O estudo fenotípico destes animais possibilita uma maior eficiência na seleção artificial de espécimes com características vantajosas dos pontos de vista agropecuário e sustentável. Os fenótipos dos bovinos são definidos por uma rede complexa de interações que impactam na expressão gênica, sendo o microRNA (ou miRNA) uma das moléculas centrais. Este estudo visa analisar o perfil de expressão dos miRNAs nos tecidos do músculo e do fígado de 52 bovinos Nelore e, associá-lo com quatro fenótipos: área de olho de lombo (AOL), consumo alimentar residual (CAR), espessura de gordura externa entre a 11ª e 12ª costela (EGAOL) e emissão de metano residual (RME). As amostras de músculo e fígado foram coletadas e processadas para a extração de RNA total, passando, posteriormente, por um sequenciamento de miRNA single-end de 42 pb. As sequências de miRNA obtidas foram submetidas a controle de qualidade por FastQC e MultiQC, mapeamento e identificação por miRDeep2 com dados do miRBase, filtragem e normalização, e remoção de miRNAs presentes em menos de 20% das amostras. Ao fim destas etapas, prevaleceram 454 e 442 miRNAs de músculo e fígado, respectivamente, para uso na análise de correlação com os fenótipos de interesse. A correlação foi realizada por meio do método WGCNA, que cria módulos dos miRNAs e tenta correlacionar positiva ou negativamente a presença destes módulos com os fenótipos. Os miRNAs do músculo foram divididos em três módulos e os do fígado em quatro, mas, em ambos os tecidos, os resultados não evidenciaram qualquer associação estatisticamente significativa entre os módulos e uma característica fenotípica específica, o que pode indicar que nesta população os microRNAs não possuem um impacto direto mensurável no fenótipo, provavelmente por não afetarem significativamente a expressão de genes relacionados aos fenótipos estudados.
dc.language.isopor
dc.relation.ispartofseries(Embrapa Pecuária Sudeste. Eventos Técnicos & Científicos, 4)
dc.rightsopenAccess
dc.subjectMicroRNAs
dc.subjectBioinformática
dc.subjectWGCNA
dc.titleExpressão de microRNAs no fígado e no músculo de Bos indicus: análise de redes co-expressas (WGCNA) e correlações com fenótipos produtivos.
dc.typeResumo em anais e proceedings
dc.subject.thesagroBos Indicus
dc.subject.thesagroFenótipo
dc.subject.thesagroPecuária
dc.subject.thesagroFígado
dc.subject.thesagroMúsculo
dc.description.notesFinanciamento: FAPESP e CNPq | PIBIC/PIBIT (163140/2024-3)
riaa.ainfo.id1187166
riaa.ainfo.lastupdate2026-05-27
dc.contributor.institutionMARINA CERQUEIRA DIAS, UNIVERSIDADE FEDERAL DE SÃO CARLOS; TAINÃ FIGUEIREDO CARDOSO, FUNDAÇÃO DE AMPARO À PESQUISA DO ESTADO DE SÃO PAULO; JENNIFER JESSICA BRUSCADIN, UNIVERSIDADE FEDERAL DE SÃO CARLOS; PRISCILA SILVA NEUBERN DE OLIVEIRA, CONSELHO NACIONAL DE DESENVOLVIMENTO CIENTÍFICO E TECNOLÓGICO; ADHEMAR ZERLOTINI NETO, CNPTIA; GERSON BARRETO MOURÃO, UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO; LUIZ LEHMANN COUTINHO, UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO; LUCIANA CORREIA DE ALMEIDA REGITANO, CPPSE.
Aparece nas coleções:Resumo em anais de congresso (CPPSE)

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2025-cppse-anais-17-lcar-expressao-micro-rna-figado-musculo-bos-indicus-analise-rede-co-expressas-correlacoes-fenotipos-produtivos-p-48.pdf1,4 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir
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