Metagenómica

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La metagenómica[1] es el estudio del conjunto de genomas de un determinado entorno (metagenoma) directamente a partir de muestras de ese ambiente, sin necesidad de aislar y cultivar esas especies.[2]

La metagenómica es una de las nuevas aplicaciones que han sido posibles con la aparición de las tecnologías para secuenciar el ADN a bajo costo.[3] [4] Estas nuevas tecnologías permiten reducir el costo de secuenciar el ADN a costos mucho menores que aquellos usando la tecnología basada en secuenciamiento Sanger[5] [6] [7] [8] [9] [10]

Etimología[editar]

El término "metagenómica" fue utilizado por primera vez por, entre otros, Jo Handlesman, Jon Clardly y Robert M. Goodman. Fue en 1998 cuando apareció por primera vez en una publicación científica.[7] El término metagenoma hacia referencia a un abordaje que pretendía analizar una colección de genes secuenciados de una muestra ambiental como si se tratara de un único genoma. Recientemente, Kevin Chen y Lior Pachter (investigadores de la Universidad de California, en Berkeley), definieron la metagenómica como "la aplicación de técnicas genómicas modernas para el estudio directo de comunidades de microorganismos en su entorno natural, evitando la necesidad de aislar y cultivar cada una de las especies que componen la comunidad".[8]

Secuenciación[editar]

La recuperación de secuencias de ADN mayores de unas pocas miles de pares de bases era muy difícil hasta la reciente llegada de avanzadas técnicas de Biología Molecular que permiten la construcción de genotecas de cromosomas artificiales bacterianos (BACs), que poseen numerosas ventajas como vectores, no presentes en los vectores de clonación disponibles hasta su aparición.[9]

"Secuenciación ambiental balística" (ESS, en inglés). (A) Recogida de muestras ambientales; (B) Filtrado de partículas, comúnmente por tamaño; (C) Lisis y extracción del ADN; (D) Clonación y construcción de la genoteca; (E) Secuenciación de los clones; (F) Ensamblaje de las secuencias en contigs y scaffolds.

"Metagenómica balística"[editar]

Los avances en Bioinformática, las mejoras en la amplificación del DNA, y el aumento de la capacidad de cómputo de los sistemas informáticos actuales han ayudado, en conjunto, al análisis de las secuencias de ADN obtenidas a partir de muestras ambientales, permitiendo la aplicación de la secuenciación balística a muestras metagenómicas. El abordaje balísitco sigue una serie de pasos básicos: fragmentación del ADN al azar en secuencias muy pequeñas, y ensamblaje por mapeo contra una secuencia consenso.

La metagenómica basada en balística permite la secuenciación directa de genomas microbianos casi completos, a partir de muestras ambientales.[10] En cada muestra ambiental existen una gran variedad de microorganismos en unas proporciones determinadas. Los organismos más abundantes estarán más representados en la información de secuencia obtenida. Se suelen requerir grandes muestras para asegurar una cobertura suficiente para resolver por completo los genomas de especies poco representadas en la comunidad. Por otra parte, la naturaleza aleatoria de la secuenciación por balística asegura que muchos de estos organismos, que pasarían desapercibidos si se usaran técnicas culturales clásicas, estarán representados al menos por pequeños fragmentos de secuencia.[10]

Véase también[editar]

Referencias[editar]

  1. Raúl de la Puente. Metagenómica. Esa valiosa desconocida Journal of Feelsynapsis (JoF). ISSN: 2254-3651. 2013.(12): 60-65
  2. http://www.oei.es/divulgacioncientifica/reportajes_416.htm
  3. Hall N (May 2007). «Advanced sequencing technologies and their wider impact in microbiology». J. Exp. Biol. 210 (Pt 9):  pp. 1518–25. doi:10.1242/jeb.001370. PMID 17449817. 
  4. Schuster, Stephan C. (2008). «Next-generation sequencing transforms today's biology». Nature methods (Nature Methods) 5 (1):  pp. 16–18. doi:10.1038/nmeth1156. PMID 18165802. 
  5. Stein RA (1 de septiembre de 2008). «Next-Generation Sequencing Update». Genetic Engineering & Biotechnology News 28 (15). http://www.genengnews.com/gen-articles/next-generation-sequencing-update/2584/. 
  6. Margulies M, Egholm M, Altman WE, et al. (September 2005). «Genome Sequencing in Open Microfabricated High Density Picoliter Reactors». Nature 437 (7057):  pp. 376–80. doi:10.1038/nature03959. PMID 16056220. Bibcode2005Natur.437..376M. 
  7. a b Handelsman, J.; Rondon, M. R.; Brady, S. F.; Clardy, J.; Goodman, R. M. (1998). «Molecular biological access to the chemistry of unknown soil microbes: A new frontier for natural products» (en inglés). Chemistry & Biology 5 (10):  pp. R245. doi:10.1016/S1074-5521(98)90108-9. 
  8. a b Chen, K.; Pachter, L. (2005). «Bioinformatics for Whole-Genome Shotgun Sequencing of Microbial Communities» (en inglés). PLoS Computational Biology 1 (2):  pp. e24. doi:10.1371/journal.pcbi.0010024. 
  9. a b Beja, O.; Suzuki, MT; Koonin, EV; Aravind, L; Hadd, A; Nguyen, LP; Villacorta, R; Amjadi, M et ál. (2000). «Construction and analysis of bacterial artificial chromosome libraries from a marine microbial assemblage». Environmental Microbiology 2 (5):  pp. 516–29. doi:10.1046/j.1462-2920.2000.00133.x. PMID 11233160. 
  10. a b c Tyson, GW; Chapman J, Hugenholtz P, Allen EE, Ram RJ, Richardson PM, Solovyev VV, Rubin EM, Rokhsar DS, Banfield JF (2004). «Insights into community structure and metabolism by reconstruction of microbial genomes from the environment». Nature 428 (6978):  pp. 37–43. doi:10.1038/nature02340. PMID 14961025. http://www.nature.com/nature/journal/v428/n6978/full/nature02340.html.