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Novas tecnologias para estudar como as comunidades microbianas mudam ao longo do tempo, e quais grupos de organismos predominam sob condições ambientais particulares, têm oferecido cada vez mais oportunidades para antecipar resultados adversos dentro dos componentes do sistema e, assim, levar ao projeto de melhores sensores e testes para A monitorização eficaz das comunidades microbianas em culturas de peixes ou vegetais. Por exemplo, várias tecnologias 'ômicas' — metagenômica, metatranscriptomics, proteômica comunitária, metabolômica — estão cada vez mais permitindo aos pesquisadores estudar a diversidade de microbiota em sistemas RAS, biofiltros, hidropônicos e digestor de lamas, onde a amostragem inclui conjuntos microbianos inteiros em vez de um dado genoma. A análise da diversidade procariótica, em particular, tem sido muito ajudada nas últimas décadas por técnicas metagenômicas e metatranscrómicas. Em particular, a amplificação e a análise de sequência do gene 16S rRNA, com base na conservação intraespecífica de sequências genéticas neutras que acompanham operões ribossomais em ADN bacteriano, tem sido considerada o “padrão ouro” para a classificação taxonómica e identificação de espécies bacterianas. Tais dados também são utilizados em microbiologia para rastrear epidemias e distribuições geográficas e estudar populações bacterianas e filogenias (Bouchet et al. 2008). A metodologia pode ser intensiva em mão-de-obra e dispendiosa, mas os sistemas automatizados recentes, embora não necessariamente discriminatórios ao nível da espécie e da estirpe, oferecem oportunidades de aplicação em ambientes aquapônicos (Schmautz et al. 2017). Revisões recentes resumem as aplicações do 16S rRNA no que diz respeito à RAS (Martínez-Porchas e Vargas-Albores 2017; Munguia-Fragozo et al. 2015; Rurangwa e Verdegem 2015). Avanços na metagenômica de micróbios que não sejam bactérias encontradas em RAS e hidroponia dependem de metodologias semelhantes, mas utilizam 18S (eucariotas), 26S (fungos) e 16S em combinação com bibliotecas de clones RRRNA 26S (leveduras) para caracterizar essas microbiota (Martínez-Porchas e VargaSalbores 2017). Bibliotecas detalhadas de RNAs, por exemplo, também têm sido usadas em hidroponia para caracterizar comunidades microbianas na rizosfera (Oburger e Schmidt 2016). Tais bibliotecas podem ser particularmente úteis na aquapônica, uma vez que podem examinar a montagem de microrganismos como bactérias, archaea, protozoários e fungos e fornecer feedback sobre mudanças dentro do sistema.

O desenvolvimento do sequenciamento automatizado de próxima geração (NGS) também possibilitou a análise de dados de genomas de amostras populacionais (metagenômicas) que podem ser usadas para caracterizar microbiota, revelar alterações filogenéticas temporais e traçar patógenos. As aplicações em RAS incluem o rastreamento de certas cepas bacterianas entre peixes cultivados e a eliminação de populações que transportam cepas virulentas, preservando simultaneamente portadores de outras estirpes (revisão: (Bayliss et al. 2017). As abordagens metagenômicas podem ser independentes de cultura e amplificação, o que permite que espécies anteriormente não culturáveis sejam conhecidas e investigadas por seus possíveis efeitos (Martínez-Porchas e Vargas-Albores 2017). Técnicas de sequenciamento de próxima geração são comumente usadas em microbiologia vegetal juntamente com análises metatranscriptomics de acompanhamento. Um excelente exemplo é o primeiro estudo de plantas inteiras de comunidades microbianas na rizosfera, em que os exsudatos radiculares mostraram correlacionar-se com os estágios de desenvolvimento (Knief 2014).

A proteômica é mais útil ao estudar uma determinada espécie bacteriana ou estirpe sob condições ambientais específicas, a fim de descrever sua patogenicidade ou possível papel na simbiose. No entanto, há avanços na proteômica comunitária que se baseiam em estudos metagenômicos anteriores e utilizam várias técnicas bioquímicas para identificar, por exemplo, proteínas segregadas associadas a comunidades microbianas comensais ou simbióticas, e outras possibilidades abundam como a capacidade das tecnologias NGS avançar rapidamente (revisão: (Knief et al. 2011).

A metabolômica caracteriza as funções dos genes, mas as técnicas não são específicas do organismo ou dependentes da sequenciação e, portanto, podem revelar a ampla gama de metabolitos que são produtos finais da bioquímica celular em organismos, tecidos, células ou compartimentos celulares (dependendo de quais amostras são analisadas). No entanto, o conhecimento sobre o metaboloma de comunidades microbianas sob determinadas condições ambientais (microcosmos) revela muito sobre o ciclo biogeoquímico de nutrientes e os efeitos das perturbações. Esse conhecimento caracteriza várias vias metabólicas e a gama de metabolitos presentes nas amostras. Análises bioquímicas e estatísticas subsequentes podem apontar para estados fisiológicos que podem, por sua vez, ser correlacionados com parâmetros ambientais que podem não ser evidentes a partir de abordagens genômicas ou proteômicas. No entanto, combinar metabolômica com estudos de função gênica tem um enorme potencial no desenvolvimento da pesquisa aquapônica; ver revisão (van Dam e Bouwmeester 2016).


Aquaponics Food Production Systems

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