Integración bioinformática de metodologías ómicas para el estudio de comunidades microbianas en suelos

Abstract

Las comunidades microbianas son esenciales en la dinámica y la sostenibilidad de los suelos. Presentamos un estudio bioinformático integrado de las respuestas de las comunidades bacterianas del suelo a diferentes manejos agronómicos en caña de azúcar en un experimento de larga duración en la EEA INTA Famaillá. Se integraron tres fuentes de datos: abundancia de genes mayormente relacionados con el flujo de gases de efecto invernadero, secuenciación masiva del gen 16S rRNA y secuenciación masiva de ADN total. Detectamos diferencias en las abundancias de algunos genes funcionales. Luego usando qiime2 y otras herramientas analizamos el comportamiento de 12,000 variantes de secuencias derivados de 2.1 millones de secuencias paired-end del gen 16S, y encontramos algunas diferencias cuantitativas en la composición de las comunidades. Con los datos de secuenciación masiva de ADN total (32Giga bases) ensamblamos contigs (Megahit) y los agrupamos en bins (MaxBin2), obteniendo 374 genomas ensamblados de metagenomas (MAGs). Anotamos los MAGs de mejor calidad con EggNog. El estudio integrado y secuencial nos permitió mantener bajos los costos de la etapa más cara (secuenciación de ADN total) y nos permitió acelerar el descubrimiento de los genomas de interés para los objetivos del estudio.