Entendiendo los Plásmidos y su Impacto en las Bacterias
Una mirada a cómo los plásmidos afectan el comportamiento bacteriano y la resistencia a los antibióticos.
― 8 minilectura
Tabla de contenidos
- El Rol de los Plásmidos
- Cómo Cambian los Plásmidos
- Investigando las Relaciones entre Plásmidos
- Métodos para Analizar Plásmidos
- Construyendo el Flujo de Trabajo Pling
- Pasos en el Flujo de Trabajo Pling
- Aplicaciones en Salud
- Importancia de un Análisis Preciso
- Desafíos en la Investigación de Plásmidos
- El Futuro de la Investigación en Plásmidos
- Conclusión
- Fuente original
- Enlaces de referencia
Las Bacterias son organismos vivos diminutos que se pueden encontrar casi en todos lados. Tienen su propio ADN, que lleva la información necesaria para que las bacterias funcionen y se reproduzcan. Este ADN está principalmente ubicado en una sola cadena larga llamada cromosoma. Sin embargo, muchas bacterias también tienen piezas adicionales de ADN pequeñas y circulares llamadas Plásmidos. Estos plásmidos pueden existir en cantidades que van de uno a varios y juegan varios roles en cómo se comportan las bacterias, especialmente en lo que respecta a su capacidad para resistir antibióticos y compartir Material Genético con otras bacterias.
El Rol de los Plásmidos
Los plásmidos son interesantes porque pueden replicarse de manera independiente del cromosoma. Esto significa que pueden ser transmitidos a nuevas generaciones de bacterias sin estar directamente vinculados al material genético principal. Mientras que el cromosoma generalmente contiene la información básica necesaria para la supervivencia, los plásmidos pueden proporcionar características extras, como resistencia a antibióticos, permitiendo que las bacterias se adapten rápidamente a nuevos desafíos.
Los plásmidos pueden moverse entre diferentes bacterias, que ni siquiera están estrechamente relacionadas. Esta capacidad de transferir material genético puede ocurrir a través de varios métodos. Por eso, los científicos ven los plásmidos de dos maneras principales: como herramientas adicionales para una línea bacteriana o como entidades separadas que pueden evolucionar de manera independiente.
Cómo Cambian los Plásmidos
Los plásmidos pueden cambiar con el tiempo a través de procesos como la adquisición o pérdida de genes y reorganización de su estructura. Estos cambios pueden ocurrir a tasas similares a las mutaciones regulares en el cromosoma. El estudio de estos cambios ayuda a los investigadores a entender cómo evolucionan y se adaptan los plásmidos, especialmente en respuesta a presiones ambientales como el uso de antibióticos.
Además, los plásmidos dentro de la misma célula bacteriana pueden interactuar entre sí, lo que puede llevar a la creación de nuevas formas de plásmidos. Esto significa que la identidad de un plásmido puede cambiar con el tiempo, dependiendo de los cambios genéticos que sufra.
Investigando las Relaciones entre Plásmidos
En estudios enfocados en la propagación de bacterias, como en hospitales, los investigadores observan de cerca las relaciones entre plásmidos de diferentes genomas bacterianos. El objetivo es determinar si las bacterias se propagan debido a su cromosoma o a sus plásmidos.
Para hacer esto, los científicos a menudo clasifican los plásmidos según genes específicos que indican sus capacidades de replicación u otras funciones. Sin embargo, este método puede ser limitado, ya que algunos plásmidos son difíciles de categorizar. Además, algunos plásmidos son muy diversos, lo que hace complicado trazar líneas claras entre diferentes tipos.
Debido a estos desafíos, los investigadores han desarrollado mejores formas de entender cómo se relacionan los plásmidos entre sí. Estos métodos incluyen comparar secuencias de plásmidos para encontrar similitudes y diferencias, o alinear sus estructuras para ver cuánto de uno se contiene en otro.
Métodos para Analizar Plásmidos
Uno de los enfoques más recientes para estudiar plásmidos involucra técnicas matemáticas y computacionales avanzadas que cuentan cuántos cambios han tenido lugar entre dos plásmidos. Este método ayuda a aclarar la distancia genética entre ellos.
La idea principal es tratar a los plásmidos como listas ordenadas de marcadores genéticos, como genes. Usando un método específico llamado el modelo de Doble Corte y Unión (DCJ), es posible describir cómo cambian los plásmidos a través de varias operaciones. Este modelo puede representar cambios importantes, como inversiones (donde un segmento cambia de dirección), translocaciones (donde una sección se mueve a otra parte) y otros cambios estructurales.
Al aplicar esta metodología, los investigadores pueden construir flujos de trabajo que analicen varios plásmidos a la vez, permitiéndoles determinar qué tan estrechamente relacionados están diferentes plásmidos. Esto es especialmente valioso para entender cómo los plásmidos podrían propagarse entre bacterias en entornos como hospitales.
Construyendo el Flujo de Trabajo Pling
El flujo de trabajo Pling es una nueva herramienta que utiliza el modelo DCJ para analizar plásmidos. Toma un conjunto de plásmidos y calcula la cantidad mínima de cambios estructurales necesarios para transformar un plásmido en otro. Esta distancia puede indicar qué tan estrechamente relacionados están dos plásmidos.
Pling trabaja primero identificando cualquier secuencia compartida entre los plásmidos. Una vez que encuentra estas similitudes, construye una red para visualizar cómo están conectados los plásmidos según su contenido genético. Esta red ayuda a los investigadores a identificar grupos de plásmidos relacionados y entender mejor sus relaciones.
Pasos en el Flujo de Trabajo Pling
El flujo de trabajo Pling implica varios pasos:
Datos de Entrada: Recolectar genomas de plásmidos completos que los investigadores quieren analizar.
Construcción de Red de Contención: Determinar qué plásmidos comparten secuencias y crear una red que conecte estos plásmidos según el intercambio de secuencias.
Identificación de Nodos Centrales: Encontrar plásmidos nodales que conectan otros plásmidos. Estos nodos a menudo pueden indicar la presencia de elementos transponibles, que pueden confundir el análisis.
Cálculo de Distancias: Usar el método DCJ para calcular cuán diferentes son pares de plásmidos según los cambios estructurales.
Detección de Comunidades: Finalmente, usar un algoritmo de red para agrupar los plásmidos en comunidades según su relación.
Aplicaciones en Salud
El flujo de trabajo Pling se ha aplicado a conjuntos de datos de hospitales para analizar la propagación de bacterias resistentes a antibióticos. Al estudiar las relaciones entre plásmidos en estos conjuntos de datos, los investigadores pueden identificar patrones de transmisión y entender cómo ciertos plásmidos contribuyen a la resistencia.
En un estudio que involucró bacterias de un hospital, los investigadores utilizaron Pling para agrupar plásmidos y analizar cuán estrechamente relacionados estaban. Pudieron encontrar grupos de plásmidos que tenían características genéticas similares y descubrir nuevos vínculos entre plásmidos que no se habían reconocido previamente.
Importancia de un Análisis Preciso
El análisis preciso de las relaciones entre plásmidos es crucial para entender la evolución bacteriana y posibles brotes. Al usar métodos como los de Pling, los investigadores pueden evitar confusiones que podrían surgir al observar únicamente secuencias genéticas compartidas, que a veces pueden malinterpretar las verdaderas relaciones entre plásmidos.
Desafíos en la Investigación de Plásmidos
Aunque el flujo de trabajo Pling muestra promesas, todavía hay desafíos en el estudio de plásmidos. Uno de los problemas más significativos es la calidad de las ensambladuras genómicas. Si el material genético no se representa con precisión, puede afectar el análisis de las distancias entre plásmidos.
Otro desafío es que la presencia de elementos altamente móviles, como los transposones, puede llevar a conexiones engañosas entre plásmidos. Al identificar y aislar los plásmidos nodales, Pling busca reducir el ruido de estos elementos, ayudando a aclarar las verdaderas relaciones.
El Futuro de la Investigación en Plásmidos
Mirando hacia el futuro, el estudio de los plásmidos continuará evolucionando a medida que surjan nuevas técnicas y tecnologías. Con la creciente capacidad de ensamblar genomas completos de manera precisa, herramientas como Pling se volverán aún más valiosas para estudios epidemiológicos y para entender la evolución de plásmidos.
Al integrar diferentes métodos para analizar la distancia genética y la estructura de comunidades, los investigadores podrán capturar las complejidades de los plásmidos y su papel dentro de las poblaciones bacterianas. Esto mejorará nuestra comprensión de cómo las bacterias se adaptan, se propagan y cómo podemos combatir la resistencia a antibióticos de manera efectiva.
Conclusión
En resumen, los plásmidos juegan un papel vital en el comportamiento y la evolución de las bacterias. A medida que los investigadores desarrollen mejores herramientas para analizar plásmidos, obtendremos una comprensión más profunda de sus relaciones y cómo contribuyen a importantes desafíos de salud pública. El flujo de trabajo Pling es un paso significativo hacia adelante en este área, proporcionando un marco para entender el complejo mundo de los plásmidos y sus interacciones dentro de las comunidades bacterianas.
Título: Applying rearrangement distances to enable plasmid epidemiology with pling
Resumen: Plasmids are a key vector of antibiotic resistance, but the current bioinformatics toolkit is not well suited to tracking them. The rapid structural changes seen in plasmid genomes present considerable challenges to evolutionary and epidemiological analysis. Typical approaches are either low resolution (replicon typing) or use shared k-mer content to define a genetic distance. However this distance can both overestimate plasmid relatedness by ignoring rearrangements, and underestimate by over-penalising gene gain/loss. Therefore a model is needed which captures the key components of how plasmid genomes evolve structurally - through gene/block gain or loss, and rearrangement. A secondary requirement is to prevent promiscuous transposable elements (TEs) leading to over-clustering of unrelated plasmids. We choose the "Double Cut and Join Indel" model, in which plasmids are studied at a coarse level, as a sequence of signed integers (representing genes or aligned blocks), and the distance between two plasmids is the minimum number of rearrangement events or indels needed to transform one into the other. We show how this gives much more meaningful distances between plasmids. We introduce a software workflow pling (https://github.com/iqbal-lab-org/pling), which uses the DCJ-Indel model, to calculate distances between plasmids and then cluster them. In our approach, we combine containment distances and DCJ-Indel distances to build a TE-aware plasmid network. We demonstrate superior performance and interpretability to other plasmid clustering tools on the "Russian Doll" dataset and a hospital transmission dataset. Impact statementStudying plasmid transmission is a necessary component of understanding antibiotic resistance spread, but identifying recently related plasmids is difficult and often requires manual curation. Pling simplifies this by leveraging a combination of containment distances and rearrangement distances to cluster plasmids. The outcome are clusters of recently related plasmids with a clear backbone and relatively large core genomes, in contrast to other tools which sometimes overcluster. Additionally the network constructed by pling provides a framework with which to spot evolutionary events, such as potential fusions of plasmids and spread of transposable elements. Data summarySupplementary information and figures are available as an additional PDF. The tool presented in this paper is available under https://github.com/iqbal-lab-org/pling. Additional computational analysis and scripts are described and provided under https://github.com/babayagaofficial/pling_paper_analyses. The sequence data used can be found under BioProject no. PRJNA246471 in the National Center for Biotechnology Information for the "Russian doll" dataset (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA246471), and under Project no. PRJEB31034 in European Nucleotide Archive for the "Addenbrookes" dataset (https://www.ebi.ac.uk/ena/browser/view/PRJEB30134). All other genome sequences used were sourced from PLSDB (https://ccb-microbe.cs.uni-saarland.de/plsdb/), and lists of accession numbers can be found in the additional analysis github.
Autores: Zamin Iqbal, D. Frolova, L. Lima, L. Roberts, L. Bohnenkamper, R. Wittler, J. Stoye
Última actualización: 2024-06-12 00:00:00
Idioma: English
Fuente URL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.06.12.598623
Fuente PDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.06.12.598623.full.pdf
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