Artículo de método

Los análisis multidirigidos son fundamentales para los estudios de ecología microbiana

15 de septiembre de 2022

En este artículo

Resumen

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ARTÍCULOS DISCUTIDOS:

Yarimizu, K. et al. Un procedimiento estandarizado para el monitoreo de floraciones de algas nocivas en Chile mediante análisis de metabarcode. Revista de Experimentos Visualizados. (174), E62967 (2021).

Pioli, R., Stocker, R., Isa, L., Secchi, E. Modelado de microorganismos y micropartículas mediante ensamblaje secuencial asistido por capilaridad. Revista de Experimentos Visualizados. (177), E63131 (2021).

Masters-Clark, E., Clark, A. J., Stanley, C. E. Herramientas microfluídicas para sondear las interacciones fúngico-microbianas a nivel celular. Revista de Experimentos Visualizados. (184), E63917 (2022).

Vieira, J. et al. Diseño y desarrollo de un modelo para estudiar el efecto del oxígeno suplementario en el microbioma de las vías respiratorias de fibrosis quística. Revista de Experimentos Visualizados. (174), E62888 (2021).

Berni, M., Pongolini, S., Tambassi, M. Análisis automatizado de fenotipos intracelulares de Salmonella utilizando ImageJ. Revista de Experimentos Visualizados. (186), E64263 (2022).

Editorial

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La comprensión actual de las funciones de los microorganismos en la naturaleza, en la salud y en la enfermedad todavía se basa principalmente en estudios con cultivos puros. Sin embargo, esta área de investigación es mucho más compleja, ya que la mayoría de las bacterias no se pueden cultivar en condiciones de laboratorio, lo que nos lleva a la cuestión filosófica de cómo descubrir las funciones microbianas si ni siquiera conocemos los requisitos de crecimiento de una gran parte de la microbiota natural. La recuperación de microorganismos de ambientes complejos (es decir, suelo, esputo, matrices alimentarias) depende en gran medida del conocimiento de factores abióticos como la humedad, la actividad del agua, el pH, la salinidad, la composición de la atmósfera, la temperatura y las fuentes de nutrientes 1,2. Además, en matrices complejas, las interacciones microbianas (es decir, competencia, antagonismo) también son de importancia clave. Por lo tanto, los modelos más robustos para los estudios de ecología microbiana deben considerar factores abióticos y bióticos para imitar mejor a las comunidades autóctonas.

El avance de las tecnologías basadas en ómicas, como la metataxonómica, la metagenómica, la metatranscriptómica, la metametabolómica y la secuenciación de genes unicelulares de las comunidades microbianas, ha proporcionado una descripción más profunda de los rasgos metabólicos y taxonómicos de los ecosistemas microbianos, generando datos sobre la microbiota cultivable y no cultivable 1,3. Además, estas nuevas técnicas también arrojan luz sobre las complejas relaciones entre los microorganismos de los microbiomas alimentarios, humanos, animales, del suelo y vegetales. Paralelamente, otro paradigma interesante en ecología microbiana es la culturomica, un término introducido por Lagier et al.4, que representa la recuperación de especies bacterianas del intestino humano que antes se pasaban por alto utilizando métodos de cultivo de alto rendimiento e identificación taxonómica por espectrometría de masas MALDI-TOF 4,5. Básicamente, con este enfoque, las muestras se dividen y procesan en diferentes medios de cultivo y se incuban en diferentes condiciones de temperatura, presión u otros factores abióticos para aumentar la probabilidad de aislar bacterias de muestras complejas5. En general, los métodos basados en ómicas y la culturomica permiten acceder a la información sobre los factores abióticos y bióticos que necesitan las bacterias para imitar sus ecosistemas originales en condiciones de laboratorio.

En esta colección de métodos, se presentan contribuciones de diferentes grupos de investigación de diversos países que informan sobre el avance de los estudios de ecología microbiana relacionados con los métodos basados en ómicas y la culturomica. Los estudios sobre el uso de la metataxonomía (también conocida como metacódigo de barras) son fundamentales para monitorear entornos complejos y ensamblar perfiles microbianos cultivables e incultivables en diversos nichos ecológicos. Yarimizu et al.6 proporcionan una metodología sólida para evaluar las floraciones de algas en los ecosistemas marinos y abordan un asunto importante en ecología microbiana al describir un muestreo adecuado y una estrategia para el análisis de datos para que los estudios sean reproducibles. Combinando técnicas de microscopía y fisicoquímica, los autores validan un método para examinar muestras de agua de mar para detectar posibles especies de algas involucradas con pérdidas económicas en la acuicultura de productos pesqueros comerciales.

Otra preocupación fundamental en ecología es la compartimentación de los microbios (es decir, su distribución de ensamblaje). Pioli et al.7 presentan una plataforma microfluídica construida geométricamente sobre la base de una matriz polimérica de polidimetilsiloxano (PDMS) para atrapar bacterias, utilizando Escherichia coli como ejemplo. Los autores muestran que la dinámica espacial en condiciones controladas ayuda a comprender las interacciones microbianas y la fisiología de un solo microorganismo. Además, Masters-Clark et al.8 también muestran la aplicación de una plataforma de microfluidos basada en PDMS para estudiar las interacciones fúngico-fúngico y fúngico-bacteriano en un ambiente controlado. Las principales diferencias entre los protocolos residen en el diseño de los canales para acomodar a los microorganismos, considerando que para reproducir la geometría del suelo y evitar el crecimiento extremo de hongos en la matriz, los canales deben ser evaluados cuidadosamente en el protocolo de Master-Clark et al.6 , mientras que en el protocolo de Pioli et al.5, se propone el uso de patrones coloidales para calibrar y generar patrones multimateriales complejos en el diseño de matrices microfluídicas. Estos estudios proporcionan protocolos elegantes para diseñar experimentos para modelar los nichos ecológicos efectivos y fundamentales, que significan la viabilidad de un organismo en contacto con otros organismos en situaciones de la vida real y el potencial biótico de un organismo en condiciones ideales para crecer, respectivamente9.

Otra forma de caracterizar las funciones microbianas de los microbiomas, así como de imitar complejos microbianos en condiciones de laboratorio, es mediante el desarrollo de matrices sintéticas. En este contexto, Vieira et al.10 proponen un método novedoso para simular el esputo de pacientes con fibrosis quística, con el objetivo de predecir los efectos de la oxigenación en la composición microbiana y los resultados clínicos de los pacientes afectados.

Finalmente, el artículo de Berni et al.15 muestra que la aplicación de software de procesamiento de imágenes dedicado con scripts específicos puede ser útil para evaluar las interacciones bacterianas y eucariotas de célula a célula 11,12,13,14. Estos autores describen un protocolo basado en una cepa de Salmonella que lleva un plásmido indicador de fluorescencia para describir el comportamiento patógeno bacteriano en contacto con las células epiteliales y mostrar cómo se acumula e hiperreplica en el entorno citosólico.

Como editores invitados, nos complace que, a través de esta colección, hayamos compartido protocolos muy exitosos para explorar los paradigmas y necesidades actuales de la ecología microbiana, recordándonos que un solo método no es suficiente para acceder a la multitud de información en el mundo microbiano y que es necesario utilizar tantos protocolos como sea posible para responder preguntas ecológicas.

Divulgaciones

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Los autores no tienen nada que revelar.

Agradecimientos

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O.G.G.A. agradece a la FAPESP por las becas de doctorado (Procesos # 17/13759-6 y # 18/26719-5). La E.C.P.D.M. agradece una Beca de Investigación del CNPq (PQ-2, Proc. # 306330/2019-9). Este estudio fue financiado en parte por la Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior – Brasil (CAPES) – Código de Finanzas 001.

Referencias

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  1. Almeida, O. G. G., De Martinis, E. C. P. Bioinformatics tools to assess metagenomic data for applied microbiology. Applied Microbiology and Biotechnology. 103 (1), 69-82 (2019).
  2. Bottos, E. M., et al. Abiotic factors influence patterns of bacterial diversity and community composition in the Dry Valleys of Antarctica. FEMS Microbiology Ecology. 96 (5), 1-12 (2020).
  3. Sharma, A., Vashistt, J., Shrivastava, R. Next-Generation Omics Technologies to Explore Microbial Diversity. Microbes in Land Use Change Management. Singh, J. S., Tiwari, S., Singh, C., Sing, A. K. , Elsevier Science. (2021).
  4. Lagier, J. C., et al. Microbial culturomics: Paradigm shift in the human gut microbiome study. Clinical Microbiology and Infection. 18 (12), 1185-1193 (2012).
  5. Lagier, J. C., et al. Culturing the human microbiota and culturomics. Nature Reviews Microbiology. 16 (9), 540-550 (2018).
  6. Yarimizu, K., et al. A standardized procedure for monitoring harmful algal blooms in Chile by metabarcoding analysis. Journal of Visualized Experiments. (174), e62967(2021).
  7. Pioli, R., Stocker, R., Isa, L., Secchi, E. Patterning of microorganisms and microparticles through sequential capillarity-assisted assembly. Journal of Visualized Experiments. (177), e63131(2021).
  8. Masters-Clark, E., Clark, A. J., Stanley, C. E. Microfluidic tools for probing fungal-microbial interactions at the cellular level. Journal of Visualized Experiments. (184), e63917(2022).
  9. Peterson, A. T., Soberón, J. Integrating fundamental concepts of ecology, biogeography, and sampling into effective ecological niche modeling and species distribution modeling. Plant Biosystems. 146 (4), 789-796 (2012).
  10. Vieira, J., et al. Design and development of a model to study the effect of supplemental oxygen on the cystic fibrosis airway microbiome. Journal of Visualized Experiments. (174), e62888(2021).
  11. Sansonetti, P. Host-pathogen interactions: The seduction of molecular cross talk. Gut. 50, Suppl. 3 2-8 (2002).
  12. Garai, P., Gnanadhas, D. P., Chakravortty, D. Salmonella enterica serovars Typhimurium and Typhi as model organisms: Revealing paradigm of host-pathogen interactions. Virulence. 3 (4), 377-388 (2012).
  13. Braga, R. M., Dourado, M. N., Araújo, W. L. Microbial interactions: Ecology in a molecular perspective. Brazilian Journal of Microbiology. 47, Suppl. 1 86-98 (2016).
  14. Mondino, S., Schmidt, S., Buchrieser, C. Molecular mimicry: A paradigm of host-microbe coevolution illustrated by Legionella. mBio. 11, 01201-01220 (2020).
  15. Berni, M., Pongolini, S., Tambassi, M. Automated analysis of intracellular phenotypes of Salmonella using ImageJ. Journal of Visualized Experiments. (186), e64263(2022).

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Harmful Algal BloomsMetabarcoding AnalysisMicroorganismsMicroparticlesCapillarity assisted AssemblyMicrofluidic ToolsFungal microbial InteractionsCystic Fibrosis Airway MicrobiomeIntracellular PhenotypesSalmonellaAutomated Analysis

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