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metadata.dc.type: Trabalho de Conclusão de Curso - Artigo
Title: Investigação do potencial biotecnológico da bactéria amazônica Burkholderia gladioli Coa14 via Genome Mining
metadata.dc.creator: Elizalde, Angy Yuliza Ayala
metadata.dc.contributor.advisor1: Lopes, Eraldo Ferreira
metadata.dc.contributor.referee1: Costa, Josemar Gurgel da
metadata.dc.contributor.referee2: Neves, Rogério de Oliveira
metadata.dc.description.resumo: Introdução: Nos últimos anos vem ocorrendo um enorme crescimento e consolidação no campo de data mining. Este é um estudo sobre mineração de dados destacando suas funcionalidades, técnicas e aplicações utilizando o genoma de uma linhagem bacteriana amazônica de Burkholderia gladioli. Salientando principalmente o processo da genome mining como parte de um processo maior de pesquisa em busca de conhecimento na base de dados antiSMASH. Foi abordada e evidenciada a atividade da bactéria Burkholderia gladioli cuja finalidade e alcance foi a descoberta da bactéria amazônica e seu potencial biotecnológico. Dessa forma é comprovado como a natureza continua servindo de inspiração para preencher as lacunas de conhecimento e desenvolver novas estratégias de pesquisa. Objetivo: Investigar a presença dos clusters de genes relacionados a compostos bioativos no genoma da bactéria amazônica Burkholderia gladioli, depositados publicamente no NCBI, através do antiSMASH. Resultados: Por meio do antiSMASH que evidencia os clusters de genes biossinteticos silenciados ou pouco expressos, a Burkholderia gladioli apresenta uma ampla variedade de clusters benéficos, os mesmos foram separados por modelos e grupo de substâncias, de modo a facilitar e evidenciar a compreensão dos mesmos Conclusão: Há evidências significativas das vantagens da bactéria estudada, devido a ser uma bacterias promissora, assim como, buscou se contribuir para o aumento do aproveitamento biotecnológico das linhagens analisada com o presente trabalho.
Abstract: Introduction: In recent years there has been an enormous growth and consolidation in the field of data mining. This is a study on data mining highlighting its functionalities, techniques and applications using the genome of an Amazonian bacterial strain of Burkholderia gladioli. Mainly emphasizing the genome mining process as part of a larger research process in search of knowledge in the antiSMASH database. The activity of the bacterium Burkholderia gladioli was approached and evidenced, whose purpose and scope was the discovery of the Amazonian bacterium and its biotechnological potential. In this way, it is proven how nature continues to serve as an inspiration to fill knowledge gaps and develop new research strategies. Objective: To investigate the presence of gene clusters related to bioactive compounds in the genome of the Amazonian bacterium Burkholderia gladioli, publicly deposited at the NCBI, using antiSMASH. Results: Through the antiSMASH that shows clusters of silenced or poorly expressed biosynthetic genes, Burkholderia gladioli presents a wide variety of beneficial clusters, which were separated by models and group of substances, in order to facilitate and highlight their understanding. Conclusion: There is evidence of the advantages of the bacterium studied, due to it being a promising bacterium, as well as, it sought to contribute to the increase of the biotechnological use of the strains left with the present work.
Keywords: AntiSMASH
Burkholderia gladioli
Data mining
Genome mining
metadata.dc.subject.cnpq: CIÊNCIAS BIOLÓGICAS
metadata.dc.language: por
metadata.dc.publisher.country: Brasil
metadata.dc.publisher.department: ISB - Instituto de Saúde e Biotecnologia (Coari)
metadata.dc.publisher.course: Biotecnologia - Bacharelado - Coari
Citation: ELIZALDE, Angy Yuliza Ayala. Investigação do potencial biotecnológico da bactéria amazônica Burkholderia gladioli Coa14 via Genome Mining. 2023. 26 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Biotecnologia) - Universidade Federal do Amazonas, Coari-AM, 2023.
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
URI: http://riu.ufam.edu.br/handle/prefix/6843
metadata.dc.subject.controlado: Mineração de dados
Biotecnologia
Bactérias - Identificação
Bioinformática
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