Integración de Herramientas Computacionales para el Desarrollo de Estrategias para el Control del Mal de Panamá (Fusarium oxysporum f. sp. cubense Raza Tropical 4) en Banano (Musa AAA)
Authors
Aguirre Saltos, Milena Belén
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Date
2025
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Publisher
PUCE - Quito
Abstract
La enfermedad del Mal de Panamá, causada por Fusarium oxysporum f. sp. cubense (Foc) TR4, representa una de las mayores amenazas para la producción de banano (Musa AAA) a nivel mundial. En este estudio, se integraron herramientas computacionales para identificar regiones de interacción hospedero-patógeno y péptidos candidatos con potencial actividad antimicrobiana, con el objetivo de contribuir al desarrollo de estrategias sostenibles de control. Se realizaron alineamientos bidireccionales BLASTn y BLASTp entre los genomas y proteomas de Musa acuminata AAA y F. oxysporum TR4, aplicando filtros estrictos de alineamiento (% de identidad ≥ 70 % para BLASTn; ≥ 60 % para BLASTp y E-value ≤ 0,001 para ambos). El análisis permitió identificar 8627 coincidencias a nivel genómico y 3751 a nivel proteico, de las cuales se seleccionaron 143 péptidos de longitud ≤ 100 aminoácidos. La predicción del potencial antimicrobiano mediante CAMPR4 clasificó 12 péptidos de banano, destacando (XP_065019639.1_2, XP_065039134.1, XP_065036054.1 y XP_064979954.1, con probabilidad ≥ 0,73) y 2 de Fusarium (TXC09145.1 y TXC09145.1_2, con probabilidad ≥ 0,60) como potenciales antimicrobianos. La evaluación del potencial codificante mediante CPC2 mostró que la mayoría de las secuencias no poseen características típicas de transcritos codificantes, aunque sí presentan estructuras peptídicas relevantes. La anotación funcional reveló que muchos péptidos están asociados a proteínas ribosomales y polimerasas, fundamentales en procesos celulares críticos. Además, se identificaron péptidos asociados a membrana plasmática en Fusarium, proponiéndose su bloqueo como una estrategia potencial para comprometer la viabilidad del patógeno. La predicción estructural 3D mediante AlphaFold confirmó la presencia de motivos estructurales típicos de péptidos antimicrobianos. Estos resultados respaldan el uso de aproximaciones in silico para la selección de péptidos candidatos y sientan las bases para futuras estrategias de biocontrol molecular del Mal de Panamá en banano.
Description
Keywords
Mal de Panamá, Industria del Banano, Microbiología - Técnica, Biología Computacional