Análisis multivariado de la expresión de genes de plantas Rutáceas en condiciones de estrés biótico

PAPA, L.; QUAGLINO, M.B.; DIANDA, D.F.; ORELLANO, E.G.; DAURELIO, L.D.

Rosario

Congreso; XVII Congreso y XXXV Reunión Anual de la Sociedad de Biología de Rosario (SBR); 2015

Sociedad de Biología de Rosario (SBR)

La interacción entre una planta y un patógeno activa cambios a nivel molecular en la expresión génica de la planta y del patógeno que pueden ser analizados a través del estudio del transcriptoma utilizando la tecnología de los microarreglos, la cual permite realizar un análisis exhaustivo de los cambios en el perfil transcripcional, midiendo y comparando la abundancia relativa de ARNm generado en distintas pruebas biológicas. Daurelio y col. (2013) llevaron adelante un proyecto de investigación con el objetivo general de caracterizar a nivel transcripcional vías metabólicas, familias génicas y sistemas reguladores de la expresión de plantas de la familia de las Rutáceas involucrados en las respuestas a patógenos bacterianos, de manera de contribuir en la interpretación de los mecanismos moleculares durante la interacción planta-patógeno y encontrar soluciones alternativas a la cancrosis de los cítricos producida por la bacteria Xanthomonas citri subsp. citri (Xcc). Para ello se trabajó con distintas plantas del género de las Rutáceas y distintas especies de bacterias fitopatógenas del género Xanthomonas spp a través de la técnica de microarreglos y fueron analizados los transcriptomas de varias interacciones. Debido al gran volumen y la variación intrínseca de los datos obtenidos en experimentos de microarreglos de genes, los métodos estadísticos se han convertido en una importante herramienta de análisis con el fin de extraer sistemáticamente información biológica y evaluar posibles asociaciones. El primer paso del estudio se basa en identificar y remover fuentes de variación sistemáticas distintas de la diferencia de expresiones de las intensidades de fluorescencia medidas, procedimiento conocido como "normalización" para el cual se presenta de manera detallada el método estadístico llevado a cabo por el software libre R (www.r-projet.org). En un segundo paso se desarrollan algoritmos que permiten simplificar el armado de una gran base de datos a partir de varias bases de datos disponibles. El objetivo siguiente es encontrar genes diferencialmente expresados entre dos o más condiciones. Existen múltiples métodos de análisis estadístico que es posible aplicar, aquí se presenta la aplicación de modelos lineales para la creación de contrastes evaluados con la conocida prueba "t" y el método "fold change", específico para este tipo de datos, con el fin de identificar aquellos genes que se expresen de manera diferencial bajo distintos tratamientos. En un paso posterior, con el grupo de genes diferencialmente expresados, se realiza un análisis multivariado basado en la técnica de aglomeración (clúster) con el objetivo de ver e identificar patrones de comportamiento o co-expresión de los genes.