En el aire, debajo de la superficie del océano y en tierra, los microbios son las fuerzas diminutas pero poderosas que regulan gran parte de los ciclos biogeoquímicos del planeta. Para comprender mejor sus funciones, los científicos trabajan para identificar estos microbios y determinar sus contribuciones individuales.Los avances en las tecnologías de secuenciación han permitido a los investigadores acceder a los genomas de miles de microbios y ponerlos a disposición del público, no se ha producido un cambio similar con la tarea de asignar funciones a los genes descubiertos.
Para ayudar a superar este cuello de botella, los científicos del Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley Berkeley Lab, incluidos los investigadores del Instituto Conjunto del Genoma JGI del Departamento de Energía de los EE. UU. DOE, han desarrollado un flujo de trabajo que permite el genoma a gran escala.ensayos de importancia genética en muchas afecciones. El estudio, "Fenotipos mutantes para miles de genes bacterianos de función desconocida", ha sido publicado en la revista Naturaleza y es, con mucho, el mayor estudio genómico funcional de bacterias que se haya publicado.
"Este es el primer esfuerzo experimental sistemático realmente grande para tratar de asignar funciones a genes bacterianos de función desconocida", dijo el autor principal del estudio y biólogo Adam Deutschbauer del Área de Biociencias de Berkeley Lab. "Estamos abordando el problema de que la biología está en alza".en contra y reconoce: es muy fácil secuenciar, pero actualmente no podemos asignar funciones confiables para la mayoría de los genes identificados por secuenciación. Nuestros datos experimentales proporcionan un ancla que otros investigadores podrían usar para hacer una inferencia más informada sobre la función de las proteínas ".
Probado en casi tres docenas de bacterias de diversos géneros, el flujo de trabajo combinó genética de alto rendimiento y genómica comparativa para identificar fenotipos mutantes para miles de genes con funciones previamente desconocidas.
Tecnología para comprender el potencial genético de la Tierra
El equipo trabajó con 32 bacterias, incluidas las bacterias promotoras del crecimiento de las plantas y una cianobacteria relevante para la producción de biocombustibles, así como las bacterias involucradas en la bioremediación. "Por lo general, los investigadores trabajan en el análisis funcional de genomas individuales, de un número limitado de 'caballos de batalla'"bacterias", dijo el científico de JGI Matt Blow, coautor del estudio correspondiente. "Esto se debe a la capacidad limitada de los enfoques de análisis funcional en comparación con la secuenciación de alto rendimiento. Aquí, usted tiene datos de 32 bacterias diferentes a la vez, capturando másdiversidad microbiana "
Para generar de manera más eficiente bibliotecas mutantes para cada bacteria, el equipo refinó un enfoque de secuenciación de códigos de barras de ADN conocido como RB-TnSeq secuenciación de transposones aleatoriamente codificada por barras. "Las implicaciones de este trabajo son que podría escalarse con la adecuadainversión y coordinación, en combinación con otros métodos, para tener un beneficio sustancial para comprender el potencial genético de la Tierra ", dijo Adam Arkin, científico principal de la facultad y co-autor correspondiente.
"La tecnología detrás de este proyecto fue desarrollada para dilucidar las funciones genéticas de todos los organismos que estamos recolectando en el campo y para comprender la importancia de la aptitud del organismo en diversos entornos", agregó, hablando como codirector de Berkeley Lab [ENIGMAÁrea de Enfoque Científico], el programa de biología ambiental más grande y de mayor duración de la Oficina de Ciencia del DOE. "Creemos que para comprender los medios, dados los datos apropiados, debe poder predecir, controlar y diseñar comportamientos en el sistema de interés."
Los fenotipos conservados sugieren asociaciones funcionales
Deutschbauer señaló que el gran conjunto de datos resultante permitió al equipo obtener información de fenotipos conservados en todos los organismos, y también buscar patrones de co-aptitud entre los genes, casos en los que dos genes tenían patrones similares de fenotipos en todas las condiciones, una correlacióneso sugirió que podrían ser parte de la misma vía. Por ejemplo, descubrieron que los genes con el dominio de proteína no caracterizada UPF0126 eran importantes para el crecimiento en glicina en 11 bacterias diferentes, lo que sugiere que este dominio de proteína está involucrado en el transporte de glicina a través de la membrana celular.El estudio de tales asociaciones conservadas, agregó, demuestra el valor en la identificación de fenotipos para genes homólogos en múltiples especies bacterianas.
"Un estudio comparativo de genómica funcional de bacterias no era realmente posible antes porque los grandes conjuntos de datos genéticos solo estaban disponibles para unas pocas bacterias, y los que existían no se generaban típicamente con la misma tecnología, la misma metodología o los mismos metadatos, por lo que es difícil hacer comparaciones ", dijo." Aunque estudiamos experimentalmente un número relativamente pequeño de bacterias en comparación con la diversidad presente en la naturaleza, nuestros datos son relevantes para todas las bacterias. Por ejemplo, alrededor del 12 por ciento de todas las proteínas no caracterizadasa través de las bacterias tienen una proteína homóloga con una asociación fenotípica funcional en nuestro conjunto de datos ".
El conjunto de datos es de acceso público para análisis comparativos en fit.genomics.lbl.gov , un banco de trabajo web desarrollado por Morgan Price, autor principal del estudio, que también ha desarrollado herramientas poderosas como PaperBlast para ayudar a interpretar los resultados.
Arkin también ve beneficios futuros para integrar este conjunto de datos en sistemas como el [sistema IMG / M] de JGI y la [Base de conocimiento de biología de sistemas DOE KBase], el primer sistema bioinformático a gran escala que permite a los usuarios cargar, analizar,y compartir información dentro de un único entorno integrado.
"Estos conjuntos de datos brindan una oportunidad fantástica para que las innovaciones en la ciencia de datos predigan la función biológica", dijo Arkin, quien es el CEO de KBase y el investigador principal principal. "En KBase, ya estamos trabajando con JGI para integrar datos como este junto conrelaciones filogenéticas, de homología y de similitud química para propagar esta información a través del árbol de la vida y proyectar, por ejemplo, modelos metabólicos mejorados para organismos y comunidades para que podamos predecir las condiciones que más impactan el crecimiento ".
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por DOE / Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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