Metabarcoding (español)
El metabarcoding es la codificación de barras del ADN/ARN (o eADN/eARN) de una manera que permite la identificación simultánea de muchos taxones dentro de la misma muestra. La principal diferencia es que el barcoding se centra en un organismo específico, mientras que el metabarcoding tiene como objetivo determinar la composición de especies dentro de una muestra.
Introducción
[editar]La tecnica del metabarcoding consiste en una región génica variable corta que es útil para la asignación taxonómica por regiones génicas altamente conservadas que se pueden utilizar para el diseño de cebadores. [1] Esta idea del metabarcoding en general se originó en 2003 de investigadores de la Universidad de Guelph. [2]
El procedimiento de metabarcoding, al igual que el barcoding general, procede en orden a través de etapas de extracción de ADN, amplificación por PCR, secuenciación y análisis de datos. Se utilizan diferentes genes dependiendo de si el objetivo es codificar con barras una sola especie o metabarcoding varias especies. En este último caso, se utiliza un gen más universal. La codificación metabólica no utiliza ADN/ARN de una sola especie como punto de partida, sino ADN/ARN de varios organismos diferentes derivados de una muestra ambiental o masiva.
ADN Ambiental
[editar]El ADN ambiental o eDNA describe el material genético presente en muestras ambientales como sedimentos, agua y aire, incluyendo células enteras, ADN extracelular y organismos potencialmente completos. [3][4] El eDNA se puede tomar de muestras ambientales y preservadas, extraídas, amplificadas, secuenciadas y categorizarse en base a su secuencia. [5]A partir de esta información, es posible la detección y clasificación de especies. El eDNA puede provenir de piel, mucosas, saliva, esperma, secreciones, huevos, heces, orina, sangre, raíces, hojas, frutos, polen y cuerpos en descomposición de organismos más grandes, mientras que los microorganismos se pueden obtener completamente. [6][7][4]La producción de eDNA depende de la biomasa, edad y actividad de alimentación del organismo, así como de la fisiología, ciclo de vidal y uso del espacio.[4][8][9][10]
Para 2019, los métodos en la investigación de eDNA se habían ampliado para poder evaluar comunidades enteras a partir de una sola muestra. Este proceso implica el metabarcoding, que se puede definir con precisión como el uso de cebadores de reacción en cadena de la polimerasa (PCR) generales o universales en muestras de ADN mixtas de cualquier origen, seguido de una secuenciación de próxima generación (NGS) de alto rendimiento para determinar la composición de especies de la muestra. Este método ha sido común en microbiología durante años, pero, a partir de 2020, recién está encontrando su lugar en la evaluación de macroorganismos. Las aplicaciones de metabarcoding de eDNA en todo el ecosistema tienen el potencial no solo de describir comunidades y biodiversidad, sino también de detectar interacciones y ecología funcional en grandes escalas espaciales, aunque puede estar limitado por lecturas falsas debido a contaminación u otros errores.[7]
Etapas del Metabarcoding
[editar]Hay seis etapas o pasos en el ADN barcoding y el metabarcoding.
Primero, se eligen regiones adecuadas de ADN barcoding para responder a una pregunta de investigación específica. La región de ADN barcode más comúnmente utilizada para animales es un segmento de aproximadamente 600 pares de bases del gen mitocondrial citocromo oxidasa I (CO1). Este locus proporciona una gran variación de secuencia entre especies y, al mismo tiempo, una variación relativamente pequeña dentro de la misma especie. Otras regiones de ADN barcode comúnmente utilizadas para la identificación de especies animales son las regiones de ADN ribosómico (ADNr), como 16S, 18S y 12S, y las regiones mitocondriales, como el citocromo B. Estos marcadores tienen ventajas y desventajas y se usan para diferentes propósitos. Por lo general, se necesitan regiones de ADN barcode más largas (de al menos 600 pares de bases) para una delimitación precisa de especies, especialmente para diferenciar parientes cercanos. La identificación del productor de restos de organismos, como heces, pelos y saliva, puede utilizarse como una medida indirecta para verificar la presencia o ausencia de una especie en un ecosistema. El ADN en estos restos suele ser de baja calidad y cantidad, por lo que en estos casos se utilizan códigos de barras más cortos de alrededor de 100 pares de bases. Del mismo modo, los restos de ADN en las heces suelen estar degradados, por lo que se necesitan ADN barcodes cortos para identificar las presas consumidas.
Segundo, es necesario construir una base de datos de referencia con todos los ADN barcodes que probablemente se encuentren en un estudio. Idealmente, estos barcodes deben generarse a partir de especímenes con comprobante depositados en un lugar de acceso público, como un museo de historia natural u otro instituto de investigación[11]. Actualmente, la construcción de estas bases de datos de referencia se está realizando en todo el mundo. Las organizaciones asociadas colaboran en proyectos internacionales como el International Barcode of Life Project (iBOL) y el Consortium for the Barcode of Life (CBOL), que tienen como objetivo construir una referencia de ADN barcode que sirva como base para la identificación de los biomas del mundo. Repositorios de barcode bien conocidos son GenBank del NCBI y el Barcode of Life Data System (BOLD)[11].
Metodología y visualización
[editar]El método requiere que cada ADN recolectado sea archivado con su correspondiente "espécimen tipo" (uno por cada taxón), además de los datos habituales de la colección. Estos tipos se almacenan en instituciones específicas (museos, laboratorios moleculares, universidades, jardines zoológicos, jardines botánicos, herbarios, etc.) uno por cada país, y en algunos casos, se asigna a una misma institución la contención de los tipos de más de un país, en los casos en que algunas naciones no cuentan con la tecnología o los recursos financieros para ello.
De esta manera, la creación de especímenes tipo de códigos genéticos representa una metodología paralela a la llevada a cabo por la taxonomía tradicional.
En una primera etapa, se definió la región del ADN que se utilizaría para realizar el código de barras. Debía ser corta y lograr un alto porcentaje de secuencias únicas. Para animales, algas y hongos, una porción de un gen mitocondrial que codifica para la subunidad 1 de la enzima citocromo oxidasa, CO1, ha proporcionado altos porcentajes (95%), una región en torno a los 648 pares de bases. [12]
En el caso de las plantas, el uso de CO1 no ha sido efectivo ya que presentan bajos niveles de variabilidad en esa región, además de las dificultades que se producen por los frecuentes efectos de poliploidía, introgresión e hibridación, por lo que el genoma del cloroplasto parece más adecuado.[13]
Metabarcoding vs Metagenómica
[editar]La metagenómica analiza secuencias del nucleo, cloroplasto o de mitocondrias diversas sin el uso previo de PCR para secuenciar, el metabarcoding se basa en el mismo principio pero se apoya del PCR y utiliza secuencias conservadas, universales y con regiones variables, que pueden servir como código de barras. [14]
Referencias
[editar]- ↑ «Environmental DNA : for biodiversity research and monitoring». search.worldcat.org. Consultado el 14 de noviembre de 2024.
- ↑ Hebert, Paul D. N.; Cywinska, Alina; Ball, Shelley L.; deWaard, Jeremy R. (7 de febrero de 2003). «Biological identifications through DNA barcodes». Proceedings of the Royal Society of London. Series B: Biological Sciences (en inglés) 270 (1512): 313-321. ISSN 0962-8452. PMC 1691236. PMID 12614582. doi:10.1098/rspb.2002.2218. Consultado el 14 de noviembre de 2024.
- ↑ Barnes, Matthew A.; Turner, Cameron R. (2016-02). «The ecology of environmental DNA and implications for conservation genetics». Conservation Genetics (en inglés) 17 (1): 1-17. ISSN 1566-0621. doi:10.1007/s10592-015-0775-4. Consultado el 14 de noviembre de 2024.
- ↑ a b c Barnes, Matthew A.; Turner, Cameron R. (1 de febrero de 2016). «The ecology of environmental DNA and implications for conservation genetics». Conservation Genetics (en inglés) 17 (1): 1-17. ISSN 1572-9737. doi:10.1007/s10592-015-0775-4. Consultado el 14 de noviembre de 2024.
- ↑ Deiner, Kristy; Walser, Jean-Claude; Mächler, Elvira; Altermatt, Florian (1 de marzo de 2015). «Choice of capture and extraction methods affect detection of freshwater biodiversity from environmental DNA». Biological Conservation. Special Issue: Environmental DNA: A powerful new tool for biological conservation 183: 53-63. ISSN 0006-3207. doi:10.1016/j.biocon.2014.11.018. Consultado el 14 de noviembre de 2024.
- ↑ Taberlet, Pierre; Coissac, Eric; Pompanon, FrançOis; Brochmann, Christian; Willerslev, Eske (2012-04). «Towards next‐generation biodiversity assessment using DNA metabarcoding». Molecular Ecology (en inglés) 21 (8): 2045-2050. ISSN 0962-1083. doi:10.1111/j.1365-294X.2012.05470.x. Consultado el 14 de noviembre de 2024.
- ↑ a b Bohmann, Kristine; Evans, Alice; Gilbert, M. Thomas P.; Carvalho, Gary R.; Creer, Simon; Knapp, Michael; Yu, Douglas W.; de Bruyn, Mark (2014-06). «Environmental DNA for wildlife biology and biodiversity monitoring». Trends in Ecology & Evolution 29 (6): 358-367. ISSN 0169-5347. doi:10.1016/j.tree.2014.04.003. Consultado el 14 de noviembre de 2024.
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- ↑ Hering, Daniel; Borja, Angel; Jones, J. Iwan; Pont, Didier; Boets, Pieter; Bouchez, Agnes; Bruce, Kat; Drakare, Stina et al. (1 de julio de 2018). «Implementation options for DNA-based identification into ecological status assessment under the European Water Framework Directive». Water Research 138: 192-205. ISSN 0043-1354. doi:10.1016/j.watres.2018.03.003. Consultado el 14 de noviembre de 2024.
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- ↑ NEWMASTER, S. G.; FAZEKAS, A. J.; STEEVES, R. A. D.; JANOVEC, J. (2008-05). «Testing candidate plant barcode regions in the Myristicaceae». Molecular Ecology Resources 8 (3): 480-490. ISSN 1755-098X. doi:10.1111/j.1471-8286.2007.02002.x. Consultado el 14 de noviembre de 2024.
- ↑ «Mantenimiento». revistaciencia.uat.edu.mx. doi:10.29059/cienciauat.v16i1.1509. Consultado el 14 de noviembre de 2024.
Enlaces externos
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