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Los códigos de barras de ADN decodifican el mundo de los nematodos del suelo

Los códigos de barras de ADN decodifican el mundo de los nematodos del suelo
Sitios de muestreo del suelo (arriba) Clasificación de las comunidades de nematodos del suelo por grupo de alimentación (resultados para la región 4 del código de barras) (abajo). Crédito: Universidad Tecnológica de Toyohashi.

El equipo de investigación del profesor Toshihiko Eki del Departamento de Química Aplicada y Ciencias de la Vida (y Centro de Investigación para Agrotecnología y Biotecnología) de la Universidad Tecnológica de Toyohashi utilizó un secuenciador de próxima generación para desarrollar un método altamente eficiente para analizar nematodos del suelo utilizando el 18S regiones de genes de ARN ribosómico como códigos de barras de ADN.


por la Universidad de Tecnología de Toyohashi


Utilizaron con éxito este método para revelar las características de las comunidades de nematodos que habitan en campos, sotos y huertos familiares. En el futuro, el objetivo se ampliará para cubrir todos los organismos que habitan el suelo en suelos agrícolas, etc., para permitir investigaciones sobre el medio ambiente y la biodiversidad del suelo. Se espera que esto contribuya a la agricultura avanzada.

Al igual que cuando la ONU declaró 2015 como el Año Internacional de los Suelos, recientemente se han realizado muchos esfuerzos en todo el mundo para crear conciencia sobre la importancia del suelo que cubre nuestra Tierra y su conservación. Diversos grupos de organismos como bacterias, hongos, protistas y pequeños animales del suelo habitan el suelo y juntos forman el ecosistema del suelo.

Los nematodos son un animal del suelo representativo; miden unos pocos milímetros de largo y tienen una forma que se asemeja a un gusano. Desempeñan un papel importante en el ciclo de los materiales del suelo. Muchos nematodos del suelo se alimentan de bacterias, pero tienen una amplia variedad de hábitos de alimentación, como alimentarse de hongos, parasitar las plantas o ser omnívoros. En particular, los nematodos parásitos de las plantas a menudo causan daños devastadores a los cultivos. Por tanto, la clasificación e identificación de nematodos también es importante desde el punto de vista agrícola.

Sin embargo, los nematodos son diversos y hay más de 30.000 especies. Además, debido a que los nematodos se parecen entre sí, la identificación morfológica de los nematodos es difícil para cualquiera que no sea un experto.

El equipo de investigación se centró en el «código de barras de ADN» para identificar las especies basándose en sus secuencias de nucleótidos únicas de un gen de código de barras, y establecieron un método utilizando un secuenciador de próxima generación que puede decodificar un gran número de secuencias de nucleótidos. Utilizaron esto para analizar las comunidades de nematodos de diferentes entornos de suelo.

Inicialmente, se establecieron cuatro regiones de código de barras de ADN para los genes de ARN ribosómico 18S compartidos por eucariotas. Los nematodos del suelo utilizados para el análisis se aislaron de un campo sin cultivar, un bosquecillo y un huerto en el que se cultivaban calabacines. La PCR se utilizó para amplificar los cuatro fragmentos de genes del ADN de los nematodos y determinar las secuencias de nucleótidos.

Además, se identificaron las variantes de secuencia derivadas de nematodos (SV) que representan especies de nematodos independientes, y después de la clasificación taxonómica y el análisis de los SV, se reveló que los nematodos parasitarios de plantas eran abundantes en el suelo del bosquecillo y los alimentadores de bacterias abundaban en el suelo de el jardín de la casa. También se determinó que los nematodos depredadores y los nematodos omnívoros eran abundantes en el campo no cultivado, además de los alimentadores de bacterias.

Este método de códigos de barras de ADN que utiliza un secuenciador de próxima generación se utiliza ampliamente para el análisis de la microbiota intestinal, etc., pero los análisis de eucariotas como los nematodos aún se encuentran en la etapa de investigación. Esta investigación proporciona un ejemplo de su utilidad para la elaboración de perfiles taxonómicos de nematodos del suelo.

El líder del equipo de investigación Toshihiko Eki declaró: «A través de la investigación genética , he estado trabajando con nematodos (principalmente C. elegans ) durante unos 20 años. Como miembro del Centro de Investigación de Agrotecnología y Biotecnología de nuestra universidad, se me ocurrió este tema mientras consideraba investigación que pudimos realizar y que está relacionada con la agricultura. Como prueba, aislamos nematodos del campo de soja de la universidad y del macizo de flores no manejado y analizamos el código de barras de ADN para cada nematodo. Los alimentadores de bacterias eran abundantes en el campo de soja, y eso se usó para comparar con el macizo de flores, donde abundaban los nematodos parásitos de las malas hierbas y sus nematodos depredadores. Este descubrimiento fue el comienzo de nuestra investigación (Morise et al., PLoS ONE, 2012). Si ese método que usa secuenciación de ADN uno por uno fue la primera generación, el método actual que usa el secuenciador de próxima generación es la segunda generación, y pudimos aclarar las características de las comunidades de nematodos que representan los tres ambientes de suelo ecológicamente diferentes de acuerdo con las expectativas. . «

Actualmente, el equipo de investigación está desarrollando el método de código de barras de ADN de tercera generación que implica purificar el ADN directamente del suelo y analizar los organismos en todo el suelo en lugar de aislar y analizar cualquier organismo particular que habita en el suelo. Actualmente están analizando la biota del suelo de campos de coles, etc.

Su objetivo es analizar con precisión cómo las comunidades de organismos que viven en el suelo, incluidos los microbios, cambian con el crecimiento de los cultivos, aclarar los efectos que las plantas cultivadas tienen en estos organismos e investigar la biota estrechamente relacionada con las enfermedades de las plantas. Si esta investigación avanza, los cultivos se pueden cultivar y administrar de manera lógica en función de datos biológicos en suelos agrícolas , y puede contribuir al avance de la agricultura inteligente en Japón, como en la prominente región agrícola de Higashi-Mikawa y más allá.



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