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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/39021| Título: | Análise de dados de metagenômica obtidos de amostras de solo: caracterização taxonômica, do resistoma e do viruloma |
| Título(s) alternativo(s): | Analysis of metagenomics data obtained from soil samples: taxonomic, resistome, and virulome characterization |
| Autor(es): | Leandro, Roberto Marafon |
| Orientador(es): | Kuhn, Eduardo Vinicius |
| Palavras-chave: | Bioinformática Biotecnologia agrícola Micro-organismos do solo Bioinformatics Agricultural biotechnology Soil microbiologia |
| Data do documento: | 20-Fev-2025 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Toledo |
| Citação: | LEANDRO, Roberto Marafon. Análise de dados de metagenômica obtidos de amostras de solo: caracterização taxonômica, do resistoma e do viruloma. 63 f. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Engenharia Eletrônica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Toledo, 2025. |
| Resumo: | Nas últimas décadas, diversos avanços tecnológicos e incentivos voltados à pesquisa científica vêm fazendo com que o Brasil obtenha destaque internacional no âmbito da produção agrícola frente ao aumento da demanda global por alimentos. Apesar disso, verifica-se ainda significativa negligência em relação à importância das comunidades microbianas, seja por falta de informação ou pela subestimação de seu papel crucial no processo, o que resulta em práticas de manejo que não conseguem explorar plenamente a capacidade produtiva do solo. Para mudar esse cenário, uma abordagem promissora se dá através do uso de técnicas avançadas de biotecnologia, tal como o sequenciamento metagenômico de amostras de solo. Análises desses dados oriundos do sequenciamento podem revelar informações valiosas sobre os microrganismos presentes na amostra, permitindo assim uma gestão mais eficiente e sustentável dos solos agrícolas. Nesse contexto, busca-se aqui conduzir análises de dados de metagenômica obtidos de amostras de solo, utilizando-se de dados (brutos) sequenciados disponibilizados publicamente por Ordine et al. (2023). Especificamente, tem-se por objetivo i) caracterizar o perfil (taxonômico) das comunidades microbianas, evidenciando a diversidade e a abundância de microrganismos; ii) identificar o perfil do resistoma e do viruloma, focando na abundância e diversidade dos genes de resistência a antibióticos (ARGs) e de fatores de virulência (VFs); iii) clarificar as diferenças observadas nas amostras de solo analisadas, levando em consideração as características de cada amostra. Para tal, diferentes ferramentas de bioinformática são aplicadas em sequência a fim de produzir pipelines capazes de realizar a análise de dados de forma não assistida. Em particular, duas pipelines são implementadas aqui utilizando linguagem GNU Bash, sendo uma delas destinada à classificação taxonômica e a outra para a caracterização de genes de resistência a antibióticos (ARGs) e de fatores de virulência (VFs). Como resultado da execução dessas pipelines, gêneros importantes para a saúde do solo e das plantas foram identificados, tais como Bradyrhizobium, Nocardioides e Pseudomonas. Por sua vez, com respeito dos ARGs, genes relevantes como vanRO, rsmA e RbpA foram identificados. Ainda, no contexto de VFs, a presença de genes como acpXL, hsiB1 e pilG foram observados nas amostras analisadas. Portanto, os resultados obtidos ratificam a validade das pipelines implementadas tanto no que tange à classificação taxonômica quanto à caracterização do resistoma e do viruloma. |
| Abstract: | In recent decades, various technological advances and incentives directed towards scientific research have made Brazil stand out internationally in the field of agricultural production, in response to the growing global demand for food. Despite this, there is still significant neglect regarding the importance of soil microbial communities, whether due to a lack of information or underestimation of their crucial role, which results in management practices that fail to fully exploit the productive capacity of the soil. To change this scenario, a promising approach is through the use of advanced biotechnology techniques, such as metagenomic sequencing of soil samples. Analyses of data from this sequencing can reveal valuable information about the microorganisms present in the sample, thus enabling more efficient and sustainable management of agricultural soils. In this context, the aim here is to proceed with metagenomic data analyses from soil samples, using (raw) sequenced data made publicly available by Ordine et al. (2023). Specifically, the objectives are to: i) characterize the taxonomic profile of microbial communities, highlighting the diversity and abundance of microorganisms; ii) identify the resistome and virulome profiles, focusing on the abundance and diversity of antibiotic resistance genes (ARGs) and virulence factors (VFs); and iii) clarify the observed differences in the analyzed soil samples, considering the adopted management practices. To this end, various existing bioinformatics tools are applied in sequence to implement pipelines capable of performing unsupervised data analysis. In particular, this work implements two pipelines using the GNU Bash programming language, with one of them being designed for taxonomic classification and the other for characterizing antibiotic resistance genes (ARGs) and virulence factors (VFs). As a result of the execution of these pipelines, important genera for soil and plant health were identified, such as Bradyrhizobium, Nocardioides, and Pseudomonas. In turn, regarding the ARGs, relevant genes such as vanRO, rsmA, and RbpA were identified. Still, in the context of VFs, the presence of genes such as acpXL, hsiB1, and pilG were observed in the samples considered. Therefore, the results obtained confirm the validity of the implemented pipelines, which were designed for both taxonomic classification and characterization of the resistome and the virulome. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/39021 |
| Aparece nas coleções: | TD - Engenharia Eletrônica |
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