
Universidade Federal de Santa catarina (UFSC)
Programa de Pós-graduação em Engenharia, Gestão e Mídia do Conhecimento (PPGEGC)
Detalhes do Documento Analisado
Centro: Ciências Agrárias
Departamento: Não Informado
Dimensão Institucional: Pós-Graduação
Dimensão ODS: Ambiental
Tipo do Documento: Tese
Título: UM MODELO PARA IDENTIFICAÇÃO DE EFEITOS NÃO-INTENCIONAIS DA TRANSFORMAÇÃO GENÉTICA DE PLANTAS
Orientador
- MIGUEL PEDRO GUERRA
Aluno
- DANIEL FERREIRA HOLDERBAUM
Conteúdo
Esta tese elabora, sob um paradigma sistêmico, o argumento para a utilização de um modelo baseados em culturas celulares e de tecidos vegetais como alternativa de detecção de efeitos não- intencionais da transformação genética de plantas. a avaliação de efeitos não-intencionais em culturas de células ou tecidos vegetais in vitro possui vantagens em comparação a plantas inteiras, quais sejam: i) utilização de um modelo de menor complexidade que o sistema real (planta), facilitando e agilizado processos e possibilitando insights sistêmicos, ii) alto controle ambiental de ajuste fino, viabilizando comparações fidedignas entre plantas transgênicas e suas contrapartes convencionais, iii) alta resolução de efeitos não-intencionais em processos ontogenéticos e morfogenéticos iv) altas taxas de crescimento/proliferação, e v) aplicabilidade para experimentação. o modelo conceitual/interativo estabelecido neste estudo evidenciou respostas ontogenéticas e morfogenéticas diferencias entre o híbrido transgênico e o híbrido convencional utilizados como dupla quase-isogênica modelo. o mapeamento do perfil protéico de culturas de milho gm e nm permitiu elucidar e relacionar múltiplos processos biológicos afetados pela regulação diferencial de proteínas, incluindo metabolismo de carboidratos e energia, metabolismo de proteínas e outras macromoléculas, respostas a stress e a estímulos, metabolismo de fitorreguladores, entre outros. especula-se que as diferenças observadas mostrem-se menores em plantas cultivadas no campo, uma vez que o modelo conceitual consiste duma simplificação do sistema real, onde as variáveis ambientais são finamente controladas, assim permitindo uma alta resolução de efeitos não-intencionais da transformação genética.
Índice de Shannon: 3.8636
Índice de Gini: 0.92285
ODS 1 | ODS 2 | ODS 3 | ODS 4 | ODS 5 | ODS 6 | ODS 7 | ODS 8 | ODS 9 | ODS 10 | ODS 11 | ODS 12 | ODS 13 | ODS 14 | ODS 15 | ODS 16 |
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3,49% | 6,85% | 5,75% | 4,61% | 4,10% | 5,83% | 16,43% | 4,90% | 5,56% | 3,44% | 5,80% | 7,15% | 3,75% | 5,78% | 9,03% | 7,53% |
ODS Predominates


3,49%

6,85%

5,75%

4,61%

4,10%

5,83%

16,43%

4,90%

5,56%

3,44%

5,80%

7,15%

3,75%

5,78%

9,03%

7,53%