INBA   12521
INSTITUTO DE INVESTIGACIONES EN BIOCIENCIAS AGRICOLAS Y AMBIENTALES
Unidad Ejecutora - UE
capítulos de libros
Título:
Estudio de grupos de co-ocurrencia en comunidades bacterinas de suelos agrícolas empleando datos metagenómicos y análisis de redes
Autor/es:
ORLOWSKI JF; MONTECCHIA MS; CORREA OS; SORIA MA
Libro:
Aportes de la microbiologia a la producción de cultivos.
Editorial:
Editorial Facultad de Agronomia (EFA)
Referencias:
Lugar: Ciudad Autonoma de Buenos Aires; Año: 2013; p. 189 - 196
Resumen:
La aplicación de técnicas metagenómicas para el estudio de las dinámicas microbianas del suelo facilita el entendimiento de las relaciones entre las comunidades de microorganismos. Esto es importante para elucidar su rol en la sustentabilidad y productividad de los sistemas agropecuarios, dado que los microorganismos participan en variados procesos del suelo y tienen interacciones con las plantas. El objetivo de este trabajo fue realizar un meta-análisis de datos metagenómicos obtenidos por técnicas de secuenciación de última generación provenientes de 218 muestras de suelos de cinco estudios, para determinar grupos de co-ocurrencia de microorganismos. Los estudios utilizaron el gen que codifica para la subunidad 16S del ARN ribosomal (ARNr 16S) como marcador molecular. Nuestra hipótesis fue que en diferentes suelos, condiciones ambientales y de manejo, existirán diferentes grupos de co-ocurrencia de microorganismos. Para construir los grupos de co-ocurrencia se emplearon técnicas de análisis de redes y se utilizaron programas bioinformáticos. Primero fue necesario filtrar y preparar los datos manualmente, luego consolidarlos en una tabla y formar matrices de adyacencia. Después construimos las redes y calculamos varios índices topológicos para caracterizarlas. Aplicamos dos métodos diferentes de agrupamiento (clustering) sobre la sub-red conformada por un grupo de bacterias que tiende a co-ocurrir en un gran número de suelos, identificándose tres subgrupos con cada método, que se analizaron topológicamente. En este trabajo conseguimos demostrar el potencial de las técnicas de redes de interacción para explorar las interacciones dentro de comunidades bacterianas frente a diferentes condiciones de manejo agronómico y características edáficas.