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Las nuevas tecnologías para estudiar cómo cambian las comunidades microbianas con el tiempo, y qué grupos de organismos predominan en condiciones ambientales particulares, han ofrecido cada vez más oportunidades de anticipar resultados adversos dentro de los componentes del sistema y, por lo tanto, conducir al diseño de mejores sensores y pruebas para la vigilancia eficaz de las comunidades microbianas en los cultivos de peces o plantas. Por ejemplo, varias tecnologías «ómicas» (metagenómica, metatranscriptomía, proteómica comunitaria, metabolómica) están permitiendo cada vez más a los investigadores estudiar la diversidad de microbiota en RAS, biofiltros, hidroponía y sistemas digestores de lodos, donde el muestreo incluye conjuntos microbianos enteros en lugar de un genoma dado. El análisis de la diversidad procariótica en particular, ha sido enormemente ayudado en las últimas décadas por las técnicas metagenómicas y metatranscriptómicas. En particular, la amplificación y el análisis de secuencia del gen 16S rRNA, basado en la conservación intraespecífica de secuencias genéticas neutras que flanquean operones ribosomales en ADN bacteriano, se ha considerado el «estándar oro» para la clasificación taxonómica e identificación de especies bacterianas. Estos datos también se utilizan en microbiología para rastrear epidemias y distribuciones geográficas y estudiar poblaciones bacterianas y filogenías (Bouchet et al. 2008). La metodología puede ser intensiva en mano de obra y costosa, pero los sistemas automatizados recientes, aunque no necesariamente discriminatorios a nivel de especies y cepas, ofrecen oportunidades de aplicación en entornos acuapónicos (Schmautz et al. 2017). Las revisiones recientes resumen las aplicaciones del ARN 16S en relación con RAS (Martínez-Porchas y Vargas-Albores 2017; Munguia-Fragozo et al. 2015; Rurangwa y Verdegem 2015). Los avances en la metagenómica de microbios distintos de las bacterias encontradas en RAS e hidroponía se basan en metodologías similares, pero utilizan 18S (eucariotas), 26S (hongos) y 16S en combinación con 26S (levaduras) rRNA para caracterizar estas microbiotas (Martínez-Porchas y Vargasalbores 2017). Por ejemplo, se han utilizado bibliotecas detalladas de ARN en hidroponía para caracterizar comunidades microbianas en la rizosfera (Oburger y Schmidt 2016). Estas bibliotecas pueden ser particularmente útiles en acuapónica, dado que pueden examinar el ensamblaje de microorganismos como bacterias, arqueas, protozoos y hongos y proporcionar información sobre los cambios dentro del sistema.

El desarrollo de la secuenciación automatizada de próxima generación (NGS) también ha permitido el análisis de datos de genomas procedentes de muestras poblacionales (metagenómica) que pueden utilizarse para caracterizar la microbiota, revelar cambios filogenéticos temporales espaciales y traza patógenos. Las aplicaciones en RAS incluyen el seguimiento de ciertas cepas bacterianas entre peces cultivados y la eliminación de poblaciones que portan cepas virulentas, preservando al mismo tiempo los portadores de otras cepas (revisión: (Bayliss et al. 2017). Los enfoques metagenómicos pueden ser independientes de la cultura y la amplificación, lo que permite conocer e investigar especies previamente inculturables por sus posibles efectos (Martínez-Porchas y Vargas-Albores 2017). Las técnicas de secuenciación de próxima generación se utilizan comúnmente en microbiología vegetal junto con los análisis metatranscriptomicos de seguimiento. Un ejemplo excelente es el primer estudio de plantas enteras de comunidades microbianas en la rizosfera, en el que se demostró que los exudados radiculares se correlacionaban con las etapas de desarrollo (Knief 2014).

La proteómica es más útil cuando se estudia una especie o cepa bacteriana en particular bajo condiciones ambientales específicas para describir su patogenicidad o su posible papel en la simbiosis. Sin embargo, hay avances en la proteómica comunitaria que se basan en estudios metagenómicos previos y utilizan diversas técnicas bioquímicas para identificar, por ejemplo, proteínas secretadas asociadas con comunidades microbianas comensales o simbióticas, y abundan otras posibilidades a medida que la capacidad de las tecnologías NGS avanzar rápidamente (revisión: (Knief et al. 2011).

La metabolómica caracteriza las funciones de los genes, pero las técnicas no son específicas del organismo ni dependientes de la secuencia y, por lo tanto, pueden revelar la amplia gama de metabolitos que son productos finales de la bioquímica celular en organismos, tejidos, células o compartimentos celulares (dependiendo de las muestras que se analicen). Sin embargo, el conocimiento sobre el metaboloma de las comunidades microbianas bajo condiciones ambientales particulares (microcosmos) revela mucho sobre el ciclo biogeoquímico de los nutrientes y los efectos de las perturbaciones. Tal conocimiento caracteriza diversas vías metabólicas y el rango de metabolitos presentes en las muestras. Los análisis bioquímicos y estadísticos posteriores pueden apuntar a estados fisiológicos que a su vez pueden correlacionarse con parámetros ambientales que pueden no ser evidentes a partir de enfoques genómicos o proteómicos. Sin embargo, la combinación de metabolómica con estudios de función génica tiene un enorme potencial para impulsar la investigación acuapónica; ver revisión (van Dam y Bouwmeester 2016).


Aquaponics Food Production Systems

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