Studies toward the identification of transcription factors in cassava storage root

Fatores de transcrição desempenham importantes funções em vários processos fisiológicos. Nos últimos anos, muitos fatores de transcrição têm sido isolados de plantas, emergindo como poderosas ferramentas na manipulação de características agronômicas. No presente trabalho, iniciamos estudos para isolar fatores de transcrição de mandioca (Manihot esculenta Crantz), importante cultura tropical e subtropical. Nossos resultados revelaram três tipos de proteínas diferencialmente expressas na raiz de reserva de mandioca (Manihot esculenta Crantz):e imunologicamente relacionadas com o fator de transcrição opaco-2 de milho. Experimentos de Southwestern mostraram duas proteínas capazes de interagir in vitro com uma seqüência de DNA do gene be2S1 de castanha-do-brasil.

A genomic assisted breeding program for cassava to improve nutritional quality and industrial traits of storage root

A mandioca é cultivada como "mandioca mansa" para consumo in natura e "mandioca para indústria" como fonte de amidos e farinhas. Raças locais foram utilizadas para descoberta de "mutações espontâneas" e desenvolvimento de abordagem evolutiva e de melhoramento para estudos de função gênica. Recursos de Genômica e Proteômica foram obtidos. Análises de expressão gênica por blot de RNA e microarranjos foram desenvolvidos para identificação de expressão diferencial. "Mandioca açucarada" foi identificada, sendo relacionada com falta de expressão do gene da BEI e de uma mutação "nonsence" na sequência do gene GBSSI causando a formação do amido serose. "Mandioca avermelhada" apresentou falta de expressão do gene CasLYB, e a "amarela" uma regulação de repressão do gene CasHYb. Análise Proteômica do complexo carotenóide-proteína, juntamente com a análise de expressão de gene da CAP4, revelaram uma dupla fita de cDNA associada ao elevado acúmulo de carotenóide. Sequenciamento do gene da GBSSI identificou 22 haplótipos e grande diversidade de nucleotídios. Populações segregantes de cruzamentos de fenótipos bioquímicos diferenciados com cultivares elites dos Cerrados foram obtidas.

Wavelength assignment using a hybrid evolutionary computation to reduce cross-phase modulation

In this paper, we propose a hybrid methodology based on Graph-Coloring and Genetic Algorithm (GA) to solve the Wavelength Assignment (WA) problem in optical networks, impaired by physical layer effects. Our proposal was developed for a static scenario where the physical topology and traffic matrix are known a priori. First, we used fixed shortest-path routing to attend demand requests over the physical topology and the graph-coloring algorithm to minimize the number of necessary wavelengths. Then, we applied the genetic algorithm to solve WA. The GA finds the wavelength activation order on the wavelengths grid with the aim of reducing the Cross-Phase Modulation (XPM) effect; the variance due to the XPM was used as a function of fitness to evaluate the feasibility of the selected WA solution. Its performance is compared with the First-Fit algorithm in two different scenarios, and has shown a reduction in blocking probability up to 37.14% when considered both XPM and residual dispersion effects and up to 71.42% when only considered XPM effect. Moreover, it was possible to reduce by 57.14% the number of wavelengths.