“Aplicación de métodos bioinformáticos para identificar endófitos de la familia Burkholderiaceae en hojas de especies de la familia Rubiaceae a partir de datos NGS”
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Date
2023
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Publisher
PUCE - Quito
Abstract
Las especies vegetales en entornos naturales y agrícolas están continuamente expuestas a una gran cantidad de microorganismos, formando diferentes tipos de interacciones plantas-bacterias, como con las bacterias endófitas de la familia Burkholderiaceae. En la familia Rubiaceae se ha reportado actualmente el mayor número registrado de especies que se caracterizan por la nodulación en las hojas, sin embargo, son pocos los estudios de las bacterias endófitas no-nodulares de la familia Burkholderiaceae. Dado la dificultad en la identificación de microorganismos endófitos, se aplican técnicas de secuenciación para su estudio; y es por ello que se vuelve importante desarrollar herramientas bioinformáticas para detectar y estudiar endófitos bacterianos a partir de datos obtenidos de análisis metagenómicos por tecnologías de secuenciación masiva. En este estudio se desarrolló un pipeline con diferentes herramientas bioinformáticas para detectar y clasificar endófitos (especies de la familia Burkholderiaceae) de muestras de hojas de diferentes géneros de la Familia Rubiaceae (Coffea, Vangeria y Pavetta), por su importancia económica, principalmente del género Coffea, del cual se cultiva comercialmente el café. Se utilizó secuencias obtenidas de tecnologias de nueva generación (NGS) tipo Illumina pareados. Para probar la eficacia del pipeline desarrollado se utilizó como controles positivos muestras del género Tricalysia (Rubiaceae). Como resultados se detectó la presencia de Paraburkholderia phenoliruptrix en el género Vangeria; Caballeronia ptereochtonis y Candidatus Burkholderia schumannianae en Pavetta; sin embargo, no se detectó la presencia de Burkholderia en el género Coffea. Estos resultados podrían ser la base para posteriormente comprender de mejor manera las interacciones entre la planta y las bacterias de la familia Burkholderiaceae.
Description
Keywords
Biología computacional, Genómica microbiana, Proteobacterias, Cafetos, Rubiáceas