Revolucionando la investigación en biodiversidad con eDNA

El Metabarcoding es un método moderno que se usa para estudiar la biodiversidad, sobre todo la variedad de vida que se encuentra en diferentes hábitats. En las dos últimas décadas, se ha convertido en una herramienta favorita para los investigadores porque les permite recopilar datos sin los sesgos que los métodos tradicionales pueden introducir. La muestreo tradicional a menudo implica recolectar muestras físicamente, lo que puede hacer que se pierdan muchos organismos, especialmente los más pequeños. El metabarcoding permite a los científicos recolectar y analizar ADN ambiental (eDNA), lo que significa que pueden detectar organismos simplemente muestreando el entorno en lugar de necesitarlos atrapar primero.

Esta innovación es como poder averiguar qué hay dentro de una caja sin abrirla. Solo miras el polvo en la parte superior para deducir qué había adentro. En este caso, en lugar de polvo, los científicos están mirando material genético flotando en el suelo o el agua.

#¿Por qué es importante el eDNA?

El ADN ambiental es el material genético que los organismos dejan en su entorno. Puede ser células de piel, pelo, heces o incluso pedacitos de ADN que se sueltan en el ambiente. Los investigadores pueden recolectar muestras de lugares como ríos, lagos o suelo de bosques, y luego pueden analizar este ADN para averiguar qué especies están presentes. Este método es especialmente útil para criaturas difíciles de encontrar, como insectos o microbios, que podrían pasarse por alto con métodos de muestreo tradicionales.

Imagina tratar de contar todos los peces en un gran lago sacándolos uno por uno. Te llevaría una eternidad, y probablemente perderías muchos peces que nadan lejos. Pero si pudieras simplemente tomar un cucharón de agua y buscar ADN de peces, tendrías una imagen mucho más clara de lo que vive ahí.

#Genes ribosomales y su papel

Un método popular de analizar eDNA es mirar los genes ribosomales como el gen 18S rRNA. Estos genes se encuentran en todos los seres vivos y son piezas clave en cómo funcionan las células. El gen 18S es especialmente útil porque tiene regiones que son muy similares entre especies, así como regiones que son más variadas, ayudando a los científicos a identificar relaciones entre diferentes tipos de organismos.

Sin embargo, el gen 18S tiene algunas desventajas. Puede ser un poco demasiado "seguro" cuando se trata de identificar especies estrechamente relacionadas. Piensa en tratar de diferenciar a dos gemelos idénticos—a veces, simplemente no puedes hacerlo. Para sortear esto, los científicos han recurrido a otras regiones de los genes ribosomales o incluso a diferentes tipos de genes que podrían ofrecer distinciones más claras entre especies.

#La búsqueda de mejores marcadores

Una alternativa al gen 18S es la región del espaciador transcrito interno (ITS) de los genes ribosomales o genes como el subunidad I de la citocromo oxidasa (COI). El Gen COI se ha vuelto bastante popular como el "código de barras" para identificar animales, especialmente animales con gran movilidad, como peces o insectos.

Existen muchas bases de datos que compilan estos "códigos de barras" genéticos para ayudar a los investigadores. Sin embargo, muchas de estas bases de datos se enfocan principalmente en ciertos grupos, como animales, y pueden pasar por alto otros grupos importantes, como hongos o pequeñas criaturas del océano.

Imagina entrar a una biblioteca donde la mayoría de los libros son sobre gatos, y tú buscas una historia de ranas. ¡Te quedarías sin suerte! Lo mismo pasa cuando los investigadores intentan encontrar datos genéticos para ciertos grupos de organismos—puede ser difícil cuando las bases de datos no son completas.

#La necesidad de una nueva base de datos

Reconociendo las lagunas en las bases de datos existentes, los investigadores se propusieron crear una nueva enfocada en el gen COI, que abarca una amplia variedad de organismos. Esta nueva base de datos tenía como objetivo incluir una mayor variedad de formas de vida, especialmente de grupos que podrían no haber recibido suficiente atención en investigaciones anteriores.

Se arremangaron y reunieron todos los datos de COI disponibles de varias fuentes. Estos datos provinieron de bases de datos de acceso abierto y requirieron un meticuloso proceso de limpieza para asegurar que todo fuera preciso. El resultado fue una colección de información bien organizada que permitiría a los científicos identificar un mayor número de especies usando metabarcoding.

#Limpieza de los datos

Construir una base de datos no es tan simple como tirar todos tus datos en una olla grande y mezclar. Se requiere un cuidado meticuloso para un resultado exitoso. Mientras compilaron los datos, los investigadores necesitaban eliminar duplicados, eliminar secuencias que eran demasiado cortas o largas, y asegurarse de que la información fuera lo más limpia y precisa posible.

Esto era como hacer un batido bien mezclado; si accidentalmente tiras un viejo plátano o trozos de hielo que nunca se mezclaron, no querrías servir eso a tus invitados, ¿verdad? El mismo principio se aplica a una base de datos científica. Cada secuencia fue revisada y verificada para asegurarse de que fuera útil para estudios taxonómicos.

#Agregando más ingredientes

Después de curar las secuencias de genes COI, los investigadores las combinaron con datos genéticos de genomas mitocondriales completos. Los genomas mitocondriales son básicamente las centrales eléctricas de las células y contienen ADN vital que informa muchos aspectos de la biología de un organismo. Los investigadores aseguraron que todo estuviera correctamente etiquetado. Esto no fue tarea fácil, especialmente ya que algunas secuencias tenían partes que estaban mal etiquetadas o incluso contaminaciones de otros organismos.

Para verificar la integridad de sus secuencias recolectadas, realizaron experimentos usando la Reacción en Cadena de la Polimerasa (PCR). Este es un método que permite a los científicos amplificar pequeñas cantidades de ADN, haciéndolo más fácil de trabajar. Así como tomar un eco de un sonido para escucharlo más claramente, PCR ayuda a hacer que fragmentos de ADN pequeños y difíciles de detectar sean mucho más notorios.

#Creando una base de datos fácil de usar

Con los datos limpios y organizados, el siguiente paso fue presentarlos de una manera fácil de usar. Desarrollaron una nueva base de datos taxonómica que permitiría a los investigadores encontrar, acceder y usar la información fácilmente. Esto se hizo creando categorías estandarizadas que ayudarían a asegurar que cada pieza de datos encajara bien en su lugar designado, como una despensa bien organizada.

Crear una taxonomía estandarizada es vital porque permite a los investigadores comunicarse de manera efectiva sobre sus hallazgos. Por ejemplo, si una persona dice "manzana roja" y otra dice "manzana que es roja", ambas se refieren a lo mismo, pero la redacción podría confundir las discusiones. Tener un estándar hace que todos estén en la misma página.

#Probando la base de datos

Una vez que todo estuvo configurado, era hora de probar la efectividad de la base de datos. Los investigadores revisaron 15 estudios diferentes que usaron metabarcoding de COI, analizando qué tan bien la nueva base de datos podía identificar organismos a partir de las muestras de eDNA.

Comprender esta enorme cantidad de datos no fue tarea sencilla. Para visualizar los resultados, crearon árboles filogenéticos para ayudar a ilustrar las relaciones entre diferentes especies identificadas a través de su trabajo. Esta fue una manera de ver cómo el ADN se tradujo en qué organismos estaban presentes en cada estudio, como si trazaran un árbol genealógico.

#¿Qué encontraron?

Cuando los investigadores se sumergieron en sus datos y aplicaron la nueva base de datos, fueron recompensados con una emocionante variedad de hallazgos. Usando la base de datos eKOI actualizada, pudieron identificar muchos organismos, incluidos algunos que se habían pasado por alto antes.

Entre los hallazgos estaban grupos previamente subrepresentados como los coanoflagelados y Picozoa. En pocas palabras, estos eran pequeños protistas que se habían escapado de estudios anteriores. Tener una base de datos más amplia ayudó a los investigadores a iluminar estos organismos pasados por alto, pintando un cuadro más claro de la diversidad ecológica que existe en el mundo.

#Los beneficios de eKOI

La base de datos eKOI destaca porque mejora la investigación sobre organismos eucariotas. Con secuencias más precisamente curadas, los investigadores pueden hacer mejores asignaciones taxonómicas, especialmente para grupos que habían sido difíciles de identificar correctamente.

Aquí tienes un poco de humor: si esta base de datos fuera un restaurante, podrías decir que ofrece un menú de buffet en lugar de solo hamburguesas. Tienes la oportunidad de probar una mayor variedad de platos en lugar de conformarte con solo una o dos opciones.

Al cerrar las brechas en las bases de datos existentes y proporcionar un enfoque más inclusivo para la investigación de eDNA, eKOI permite que más científicos estudien la vasta gama de formas de vida—especialmente las pequeñas, que a menudo se ignoran.

#Aplicaciones futuras

¿Qué sigue? Bueno, la base de datos eKOI abre muchas posibilidades para futuras investigaciones. Puede ayudar en el desarrollo de cebadores específicos dirigidos a diferentes taxa, similar a lo que se ha hecho con los genes ribosomales. Esto significa que los investigadores pueden diseñar nuevas herramientas para enfocarse en organismos específicos y profundizar aún más en su comprensión.

Piensa en esto como si estuvieras configurando una trampa de cebo especial para ciertos peces en lugar de solo lanzar una red y esperar lo mejor. La especificidad permite estudios más precisos que pueden proporcionar valiosos conocimientos sobre el ecosistema, incluyendo cómo las poblaciones interactúan, evolucionan y responden a los cambios ambientales.

#Reflexiones finales

La base de datos eKOI contribuye significativamente al campo de la investigación sobre biodiversidad. Al proporcionar un recurso robusto y completo para asignaciones taxonómicas usando el gen COI, los investigadores pueden superar sus límites en términos de entender la diversidad de vida que existe en nuestro mundo.

En resumen, piensa en la base de datos eKOI como una guía confiable en un inmenso bosque de biodiversidad, ayudando a los científicos a navegar por caminos desconocidos y descubrir las gemas ocultas de la vida eucariota. Esta nueva herramienta puede empujar los límites de cómo estudiamos y entendemos la vida en la Tierra, guiándonos hacia el descubrimiento de los misterios justo bajo nuestras narices—o, mejor dicho, debajo de los lagos, en el suelo y en las profundidades de nuestros océanos.