“Análisis de un set de cepas de referencia representativas de los linajes de Trypanosoma cruzi mediante Multilocus Sequence Typing”

LAUTHIER JJ, TOMASINI N, MONJE RUMI MM, RAGONE PG, ALBERTI DAMATO AM, BASOMBRÍO MA, DIOSQUE P

Ascochinga

Encuentro; XXIV Reunión Anual de la Sociedad Argentina de Protozoología; 2010

Sociedad Argentina de Protozoología

En el presente trabajo se analizaron 25 cepas de referencia de Trypanosoma cruzi, correspondientes a un conjunto de aislados provenientes de diferentes áreas endémicas para la Enfermedad de Chagas de toda América, las cuales representan los seis DTUs identificados para este parásito. A partir de un esquema de tipificación por Multilocus Sequence Typing (MLST), se estudiaron 10 fragmentos de genes metabólicos de los cuales se seleccionaron 7 tomando como criterio de selección aquellos genes que en combinación mostraban mayor valor de boostrap, mayor número de genotipos (o Diploid Sequqnce Type: DSTs) y mantenimiento de la monofilia de cada DTU. A partir del set de datos provenientes de la selección de los 7 fragmentos de genes, se obtuvieron las secuencias de los DSTs mediante el software MLSTest1.0. Posteriormente se realizó el análisis de los DST mediante el conjunto de herramientas provisto por el sitio http://www.pubmlst.org. Estas herramientas permiten optimizar los datos de MLST para la tipificación de diferentes organismos. De este modo, se logró diferenciar los seis linajes de Trypanosoma cruzi (TCI a TCVI), pero no se mantuvo la monofilia de TCIV. Finalmente, con el objetivo de utilizar toda la información disponible en las secuencias (parte de la cual se pierde al trabajar con DSTs), las secuencias de los 7 genes fueron analizadas; utilizando el software SplitsTree4 que posee un método denominado average states, que permite manejar ambigüedades nucleotídicas, se resolvieron de mejor manera los datos de acuerdo al conocimiento previo existente sobre las cepas de referencia estudiadas. En el presente trabajo brindamos un conjunto de herramientas que permiten analizar este tipo de datos de manera rápida y eficiente, orientada hacia la tipificación de aislados de Trypanosoma cruzi, mediante MLST