Urochloa ruziziensis (syn. Brachiaria ruziziensis) tem grande potencial de se tornar espécie modelo em genética e genômica no gênero Urochloa. Ao contrário de outras espécies cultivadas de braquiária que são tetraplóides e que apresentam reprodução tipicamente apomítica, portanto clonal, U. ruziziensis apresenta um pequeno genoma (615 Mpb), reprodução sexual e genética diplóide, o que favorece o emprego de métodos convencionais de melhoramento genético apoiados em seleção assistida por marcadores moleculares e genômica. O objetivo do projeto foi sequenciar e montar de novo o genoma de U. ruziziensis, utilizando tecnologias de sequenciamento de alto desempenho. O projeto ampliou o esforço de sequenciamento para esta espécie, iniciado pela equipe proponente, levando a um alcance quase completo na proporção de genoma montado. O projeto gerou dados de sequenciamento de terceira geração (single-molecule real-time sequencing, SMRT) do genoma de um clone do programa de melhoramento de U. ruziziensis. Foi obtida uma montagem quase completa do genoma de U. ruziziensis, em escala cromossômica, totalizando 604 Mpb, o que corresponde a 98% do tamanho estimado para a espécie. A maior parte da montagem (94%) está incluída em 9 scaffolds que correspondem aos 9 cromossomos de U. ruziziensis, com N50 de 66 Mpb. O conteúdo repetitivo estimado (elementos transponíveis, regiões satélite, repetições em tandem) corresponde a aproximadamente 53% do genoma. Um primeiro conjunto de variantes simples (SNPs) presentes somente em regiões gênicas incluiu 93.000 SNPs polimórficos (MAF > 0,05). A predição de modelos gênicos indica um número aproximado de 41.000 locos gênicos em U. ruziziensis. Perspectivas de aplicação do genoma incluem a descoberta de variantes simples do tipo SNPs em um painel de amostras diversas de U. ruziziensis, para composição de um banco de dados amplo que poderá ser utilizado na síntese de arranjos de genotipagem customizados para atender demandas como identificação de cultivares, estudos de associação genômica (GWAS), calibração de modelos preditivos e seleção genômica (GS).Projeto cofinanciado: FAPDF (193.000.194/2014)