Responsive image
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
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
ODS 7
ODS 1

3,49%

ODS 2

6,85%

ODS 3

5,75%

ODS 4

4,61%

ODS 5

4,10%

ODS 6

5,83%

ODS 7

16,43%

ODS 8

4,90%

ODS 9

5,56%

ODS 10

3,44%

ODS 11

5,80%

ODS 12

7,15%

ODS 13

3,75%

ODS 14

5,78%

ODS 15

9,03%

ODS 16

7,53%