Evaluación y selección de cebadores para la detección de Salmonella spp. utilizando simulación computacional

SARITA ISABEL REYES; HÉCTOR ANTONIO CRITÓBAL; VERÓNICA BEATRIZ RAJAL; HUGO RAMIRO POMA

salta

Jornada; VIII Jornadas de la Facultad de Ciencias Naturales VI Jornadas de Enseñanza de las Ciencias Naturales II Jornadas de la Unidad Integrada INTA-UNSa R-CDNAT-2017-0547; 2018

UNSa - INTA

La presencia de microorganismos patógenos en aguas recreativas representa un riesgo para la salud humana. Salmonella es género de bacterias patógenas, de elevada prevalencia en aguas y alimentos, y uno de los principales agentes causantes de enfermedades gastrointestinales en humanos y animales. La detección de Salmonella mediante técnicas moleculares, tal como la PCR cuantitativa, representa ventajas en cuanto a su rapidez, especificidad y sensibilidad. Los genes de virulencia son empleados como marcadores moleculares en la detección de grupos de patógenos bacterianos, tal como el gen invA, cuya secuencia se encuentra conservada en Salmonella y codifica para una proteína de invasión. En estudios previos, se informa la evaluación de cebadores mediante análisis bioinformáticos, alternativa que permite optimizar costo y tiempo. El objetivo del presente trabajo fue evaluar cebadores que permitan detectar Salmonella spp. patógenas presente en dos bases de datos genéticas. Nueve pares de cebadores fueron empleados para validar la detección de Salmonella spp. mediante la amplificación in silico del gen InvA. Para este fin, se emplearon algoritmos computacionales de la base de datos Primer-Blast del NCBI y de PCR In silico. Por otro lado, se determinaron las posiciones de unión de cebadores en el gen invA mediante el uso del programa DNA-MAN. Los resultados del análisis de la simulación de PCR muestran que los cebadores (INVA 3F - INVA 3R) son los más promisorios para la detección de aproximadamente 76 y 22 serovariedades de Salmonella del NCBI e In silico PCR, respectivamente. Cabe destacar que el 67% de los cebadores analizados se localizan entre posiciones 166 y 661 pb del gen invA, región conservada y óptima como marcador. Los análisis bioinformáticos son herramientas válidas para evaluar y seleccionar cebadores que permitan la amplificación de marcadores moleculares en la detección de patógenos bacterianos