Mecanismos bacterianos

Examen predoctoral[pic 1][pic 2]

Ana Luisa Vargas Aguilar

Patrones de pérdida/ganancia de los reguladores transcripcionales de respuesta  de presencia variable en las especies core del clado harveyi de familia Vibrionacea

Introducción

La especiación bacteriana es producto del balance de eventos de  pérdida y ganancia génica en una escala de tiempo en la que la mayoría de los genes afectados son componentes de sistemas transductores de señales implicados en la regulación de expresión génica (Shaapiro &Polz, 2015; McAdams et al., 2004), pues las bacterias muestran resiliencia a estos cambios debido a que son capaces de reajustar sus redes transcripcionales para aminorar el efecto del cambio (Perez & Groisman, 2009). En Vibrios se ha observado que durante sus procesos de especiación dominada por eventos de ganancia génica, los grupos genéticos que experimentan mayores cambios son los involucrados en con sistemas transductores de señales y regulación transcripcional (Lin et  al., 2018). En este sentido, hemos identificado que los de reguladores transcripcionales (TRR) de respuesta, los transductores de señalización más abundante en sistema de dos componentes (TCS); están en un arreglo particular entre especies filogenéticamente muy cercanas como las del clado harveyi y además son de presencia variable entre cepas de una misma especie;  sin embargo se desconocen los eventos asociados a esta variabilidad. En este trabajo se indentificaron los patrones asociados a los genes TRR de presencia variable en las especies core del clado como una primera aproximación eventos que originan los patrones TRR por especie.

Metodología

En respuesta al planteamiento predoctoral se han seleccionado las especies del core harveyi,  Vibrio  harveyi, V. rotiferianus, V. campbellii, V. jasicida y V. owensii; dado que son el grupo más amplio del clado y con más TRR de presencia variable intra-especie.

El análisis de pérdida/ganancia génica se hizo mediante el servidor web “Gloome: gain loss mapping engine”, que utiliza un método para el análisis evolutivo de patrones filogenéticos bajo el principio de máxima parsimonia, en el cual la dínamica de ganancia (0->1) y pérdida (1->0) se asumen como eventos que siguen proceso markoviano continuo a través del tiempo. El programa tiene tres modelos evolutivos, para nuestro análisis hemos seleccionado el modelo evolutivo simple (equal gain and loss), que considera que la probabilidad de ocurrencia de ambos eventos a través de una rama es igual (Cohen et al., 2010).

 Para el análisis se construyó una base datos en formato binario (presencia “1”, ausencia “0”), en la que se representan 15 genes tipo TRR clasificados como de presencia variable intra e inter-especie en 53 cepas de las especies del core harveyi; 8 de ellos del tipo OmpR, 4 NarL y 3 NtrC.

Resultados y discusiones

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Figura 1. Los gráficos A y B muestran la suma de los eventos esperados en pérdida y ganancia génica por TRRv con sus respectivos valores de probabilidades.

En la figura 1 podemos observar que solamente el 86% de los TRRv  mostraron un patrón eventos dominante dado las diferencias de sus probabilidades de ocurrencia, pues el 14% correspondiente a las proteínas NtrC8 y NtrC9 mostraron P< 0.40 con diferencias menores a 0.10. Los resultados evidencian que no existe una dominancia marcada por los eventos atribuídos a la variabilidad de los TRR intra e inter-especie, pues el 47% TRRv cumplen  con el patrón de ganancia (P  gain > P loss)  con una P promedio de 0.92 y 40% con el de pérdida (gain < P loss) con una P promedio de 0.82. La dinámica de estas proteínas a través de las especies core no refleja a el patrón  evolutivo de sus especies dominada por los eventos de ganancia (Lin et al., 2017), debido  a que la variabilidad génica observada entre los TRR de las especie del core son pequeños cambios evolutivos a escala micro que una escala de tiempo mayor pueden llevar a contribuir a el surgimiento de nuevas especies; pues el concepto especie bacteriana comprende a un conjunto a los patrones filéticos genómicos globales (Shapiro et al., 2015).

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