Análisis Transcriptómico del Sistema Inmunológico de Delphacodes kuscheli: Implicaciones para el Control de la enfermedad del Mal de Río Cuarto

NICOLAS ANDRADA; MAGALI PICCIONE; AGUSTIN BARICALLA; MARIA INES CATALANO

Pergamino

Jornada; VIII jornadas de jovenes investigadores-Universidad Nacional del Noroeste de Buenos Aires; 2023

UNNOBA

Delphacodes kuscheli Fennah (Hemiptera: Delphacidae) es un insecto fitófago vector del virus causal del Mal de Río Cuarto (MRCV). Es una de las enfermedades más importantes en el cultivo de maíz, debido a que causa significativas pérdidas económicas, siendo la zona de mayor incidencia de la enfermedad el área núcleo maicera. El control de esta plaga se realiza principalmente mediante el uso de insecticidas químicos, los cuales presentan un alto impacto ambiental, provocan un efecto negativo sobre especies inocuas, con efectos potenciales sobre la salud humana, sumado al riesgo de aparición de resistencia en las poblaciones de insectos perjudiciales. Esta situación hace evidente la necesidad de encontrar alternativas para mejorar las estrategias de control. En este sentido conocer los mecanismos subyacentes a su biología, a través de la genética, permite generar información clave, que podría conducir al desarrollo de nuevas estrategias de control. El estudio de transcriptomas resulta muy eficaz para poder analizar genomas de insectos que aún no han sido secuenciados, dado que permiten reflejar con precisión relaciones filogenéticas, variaciones poblacionales, relaciones con patógenos y otros organismos. Ante esto nos propusimos a generar información del genoma expresado de D. kuscheli, y efectuar una caracterización de los genes involucrados en las principales vías de inmunidad del insecto. Como resultado se reconstruyó un total de 155.373 transcriptos, los cuales mostraron métricas de coberturas confiables para proseguir con la anotación génica. Se infirió la identidad de genes activos de la vía IMD (7), JAK-STAT (6) y TOLL (8), la cual fue constatada mediante inferencia Bayesiana. Estos resultados sientan las bases para futuros estudios involucrados en la vectorización de MRCV y brindarán herramientas para idear estrategias que consigan interrumpir la transmisión del mismo.