
Il progetto sfrutta le più avanzate tecnologie genomiche e bioinformatiche per studiare in profondità la variabilità genetica delle piante coltivate e comprendere come il loro patrimonio genetico consenta di adattarsi a diversi ambienti e condizioni climatiche.
Analizzando grandi quantità di dati di sequenziamento del DNA, i ricercatori stanno sviluppando strumenti innovativi per individuare e interpretare le differenze genetiche tra le varietà vegetali, e per capire come queste influenzano la capacità di resistere ai cambiamenti climatici.
L’obiettivo è duplice: da un lato ampliare le conoscenze sulla biologia delle piante, dall’altro fornire basi scientifiche solide per la conservazione della biodiversità e la selezione di varietà più resilienti e sostenibili per l’agricoltura del futuro.
Per raggiungere questi risultati, il Gruppo di Genomica Funzionale dell’Università di Verona ha sviluppato una piattaforma bioinformatica “user-friendly” basata su Nextflow, che consente di visualizzare e confrontare le varianti genetiche tipiche di ogni varietà vegetale, grazie all’analisi del pan-genoma* della specie di appartenenza.
Questo strumento rende più semplice e veloce l’analisi di dati genomici complessi, facilitando studi di evoluzione, diversità e relazioni filogenetiche tra le specie.
In prospettiva, l’estensione di questo approccio all’analisi di ampie popolazioni di piante permetterà di costruire pangenomi* dinamici e interattivi, aprendo la strada a nuovi studi su larga scala per comprendere e valorizzare la straordinaria diversità del mondo vegetale.
👉 In altre parole, mentre leggere il genoma di riferimento è come leggere una sola copia del libro (DNA) di una specie, il pangenoma raccoglie tutte le edizioni e i capitoli extra che esistono nelle sue varietà selvatiche e coltivate.
Grazie ai pangenomi possiamo:
scoprire geni rari o unici, legati a resistenza o adattamento ambientale;
ricostruire la storia evolutiva delle specie;
migliorare la selezione di nuove varietà più forti e sostenibili
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| Aree di ricerca coinvolte dal progetto | |
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Bioinformatica e Biologia Computazionale
Genomics, comparative genomics, functional genomics |
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