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Investigadores ceiA3, España construyen una base de datos de un molusco clave para estudiar la contaminación en zonas costeras

Pais: España

Fecha: 03 de Mayo del 2021

Investigadores ceiA3, España construyen una base de datos de un molusco clave para estudiar la contaminación en zonas costeras

La investigación, que ha identificado distintas proteínas asociadas a 174 procesos biológicos en un tipo de coquina, podría suponer un punto de inflexión en la detección temprana de contaminantes en ecosistemas costeros

 

La Scrobicularia plana es un tipo de coquina distribuido ampliamente por las costas y estuarios del norte de Europa, el Mediterráneo y África Occidental, y, al igual que otros moluscos, se utiliza como bioindicador para estudiar la contaminación en este tipo de ecosistemas debido a su capacidad para acumular metales pesados y contaminantes orgánicos.

 

Un nuevo trabajo de investigación ha conseguido identificar el transcriptoma y su proteoma asociado de este bivalvo, un hallazgo que podría suponer un salto importante en la detección temprana de contaminantes en zonas costeras. Si el genoma es el contenido de ADN que comprende la información genética esencial para la vida, el transcriptoma incluye sólo la información de los genes que se expresan, mientras que el proteoma es la totalidad de proteínas expresadas en el momento y condiciones específicas. Por ello, su reconstrucción es clave para comprender los efectos moleculares de la contaminación.

 

A raíz de este hallazgo, el estudio ha conseguido identificar proteínas asociadas a un total de 174 procesos biológicos. Entre ellos, diversas funciones moleculares relacionadas con mecanismos de respuesta al estrés que sufren estos organismos cuando se ven sometidos al efecto de la contaminación.

 

El trabajo ha partido de una colaboración del Instituto de Ciencias Marinas de Andalucía (ICMAN-CSIC), el grupo de ‘Biología Molecular de los Mecanismos de Respuesta a Estrés | BIO-187’ de la Universidad de Córdoba y el Servicio Central de Apoyo de la Investigación (SCAI) de la institución universitaria, quien se ha encargado del componente bio-informático, clave para la reconstrucción del transcriptoma. Tras aislar muestras de ARN de este molusco en condiciones controladas, explica la investigadora Carmen Michán, se han extraído pequeñas secuencias genéticas. El estudio ha conseguido combinar tres algoritmos matemáticos para poner en orden todos estos pequeños fragmentos, hasta reconstruir genes enteros y unir todas las piezas de este gran puzle biológico.

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