Integración bioinformática de metodologías ómicas para el estudio de comunidades microbianas en suelos

Autores
Ortiz Rocca, Lucía Martina; Montecchia, Marcela S.; Chalco Vera, Jorge; Acreche, Martín M.; Correa, Olga S.; Soria, Marcelo A.
Año de publicación
2023
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Las comunidades microbianas son esenciales en la dinámica y la sostenibilidad de los suelos. Presentamos un estudio bioinformático integrado de las respuestas de las comunidades bacterianas del suelo a diferentes manejos agronómicos en caña de azúcar en un experimento de larga duración en la EEA INTA Famaillá. Se integraron tres fuentes de datos: abundancia de genes mayormente relacionados con el flujo de gases de efecto invernadero, secuenciación masiva del gen 16S rRNA y secuenciación masiva de ADN total. Detectamos diferencias en las abundancias de algunos genes funcionales. Luego usando qiime2 y otras herramientas analizamos el comportamiento de 12,000 variantes de secuencias derivados de 2.1 millones de secuencias paired-end del gen 16S, y encontramos algunas diferencias cuantitativas en la composición de las comunidades. Con los datos de secuenciación masiva de ADN total (32Giga bases) ensamblamos contigs (Megahit) y los agrupamos en bins (MaxBin2), obteniendo 374 genomas ensamblados de metagenomas (MAGs). Anotamos los MAGs de mejor calidad con EggNog. El estudio integrado y secuencial nos permitió mantener bajos los costos de la etapa más cara (secuenciación de ADN total) y nos permitió acelerar el descubrimiento de los genomas de interés para los objetivos del estudio.
Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa
Materia
Ciencias Informáticas
metagenómica
secuenciación 16S rRNA
secuenciación ADN total
microbiota del suelo
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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