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Le nuove tecnologie per studiare il modo in cui le comunità microbiche cambiano nel tempo e quali gruppi di organismi predominano in particolari condizioni ambientali, hanno sempre più offerto opportunità di anticipare gli esiti negativi all'interno dei componenti del sistema e quindi portare alla progettazione di sensori e test migliori per il monitoraggio efficace delle comunità microbiche nelle colture ittiche o vegetali. Ad esempio, varie tecnologie «omiche» — metagenomica, metatranscriptomica, proteomica comunitaria, metabolomica — stanno sempre più consentendo ai ricercatori di studiare la diversità del microbiota nei sistemi RAS, biofiltri, idroponica e digestori dei fanghi, dove il campionamento include interi assemblaggi microbici invece di un determinato genoma. L'analisi della diversità procariotica in particolare, è stata enormemente aiutata negli ultimi decenni da tecniche metagenomiche e metatranscriptomiche. In particolare, l'amplificazione e l'analisi di sequenza del gene 16S rRNA, basata sulla conservazione intraspecific di sequenze geniche neutre che affiancano gli operoni ribosomiali nel DNA batterico, è stata considerata la «gold standard» per la classificazione tassonomica e l'identificazione delle specie batteriche. Tali dati vengono utilizzati anche in microbiologia per monitorare epidemie e distribuzioni geografiche e studiare popolazioni batteriche e filogenie (Bouchet et al. 2008). La metodologia può essere ad alta intensità di manodopera e costosa, ma i recenti sistemi automatizzati, pur non necessariamente discriminatori a livello di specie e ceppo, offrono opportunità di applicazione in ambienti acquaponici (Schmautz et al. 2017). Recenti recensioni sintetizzano le applicazioni di 16S RRNA in quanto riguardano RAS (Martínez-Porchas e Vargas-Albores 2017; Munguia-Fragozo et al. 2015; Rurangwa e Verdegem 2015). I progressi nella metagenomica di microbi diversi dai batteri presenti in RAS e idroponica si basano su metodologie simili, ma usano 18S (eucarioti), 26S (funghi) e 16S in combinazione con le librerie di cloni 26S (lieviti) rRNA per caratterizzare questi microbiota (Martínez-Porchas e Vargasalbores 2017). Le librerie dettagliate di rRNA, ad esempio, sono state utilizzate anche in idroponica per caratterizzare le comunità microbiche nella rizosfera (Oburger e Schmidt 2016). Tali biblioteche possono essere particolarmente utili in acquaponica, dato che possono esaminare l'assemblaggio di microrganismi come batteri, archea, protozoi e funghi e fornire feedback sui cambiamenti all'interno del sistema.

Lo sviluppo del sequenziamento automatico di prossima generazione (NGS) ha anche consentito l'analisi dei dati dei genomi provenienti da campioni di popolazione (metagenomica) che possono essere utilizzati per caratterizzare il microbiota, rivelare cambiamenti filogenetici temporali-spaziali e tracciare agenti patogeni. Le applicazioni in RAS includono il tracciamento di alcuni ceppi batterici tra i pesci coltivati e l'eliminazione delle popolazioni che trasportano ceppi virulenti, preservando nel contempo i portatori di altri ceppi (recensione: (Bayliss et al. 2017). Gli approcci metagenomici possono essere indipendenti dalla cultura e dall'amplificazione, il che consente alle specie precedentemente inculturabili di diventare conosciute e studiate per i loro possibili effetti (Martínez-Porchas e Vargas-Albores 2017). Le tecniche di sequenziamento di nuova generazione sono comunemente utilizzate nella microbiologia vegetale insieme alle analisi metatranscriptomiche di follow-up. Un esempio eccellente è il primo studio completo delle comunità microbiche nella rizosfera, in cui gli essudati di radice sono stati mostrati correlati con gli stadi di sviluppo (Knief 2014).

La proteomica è particolarmente utile quando si studia una particolare specie batterica o ceppo in condizioni ambientali specifiche al fine di descriverne la patogenicità o il possibile ruolo nella simbiosi. Tuttavia, ci sono progressi nella proteomica comunitaria che si basano su precedenti studi metagenomici e utilizzano varie tecniche biochimiche per identificare, ad esempio, proteine secrete associate a comunità microbiche commensali o simbiotiche, e ulteriori possibilità abbondano man mano che la capacità delle tecnologie NGS avanzare rapidamente (recensione: (Knief et al. 2011).

La metabolomica caratterizza le funzioni dei geni, ma le tecniche non sono specifiche dell'organismo o dipendono dalla sequenza e possono quindi rivelare l'ampia gamma di metaboliti che sono prodotti finali della biochimica cellulare in organismi, tessuti, cellule o compartimenti cellulari (a seconda dei campioni analizzati). Tuttavia, la conoscenza del metaboloma delle comunità microbiche in particolari condizioni ambientali (microcosmi) rivela molto sul ciclo biogeochimico dei nutrienti e sugli effetti delle perturbazioni. Tale conoscenza caratterizza varie vie metaboliche e la gamma di metaboliti presenti nei campioni. Le successive analisi biochimiche e statistiche possono indicare stati fisiologici che possono a loro volta essere correlati con parametri ambientali che potrebbero non essere evidenti da approcci genomici o proteomici. Tuttavia, la combinazione di metabolomica con studi sulla funzione genica ha un enorme potenziale per promuovere la ricerca acquaponica; si veda la revisione (van Dam e Bouwmeester 2016).


Aquaponics Food Production Systems

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