Córdoba /
20 de abril de 2021

Todos los detalles de una coquina que actúa como bioindicador de la contaminación en zonas costeras

Fotografía ilustrativa de la noticia

Esta investigación del Instituto de Ciencias Marinas de Andalucía, el grupo de ‘Biología molecular de los mecanismos de respuesta a estrés’ y el Servicio Central de Apoyo de la Investigación (SCAI), ambos de la Universidad de Córdoba, 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.

Expertos que han participado en la creación de esta base de datos.

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, el grupo de ‘Biología molecular de los mecanismos de respuesta a estrés’ 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.

‘Scrobicularia plana’, este tipo de coquina sobre la que se ha creado la base de datos.

Esta herramienta informática proporciona una base de datos sólida para análisis biomoleculares y un faro en el que guiarse para futuros trabajos. Además, según subraya el profesor José Alhama, otro de los investigadores que ha participado en el estudio, «tener esta herramienta aumenta las probabilidades de éxito de nuevas investigaciones, no sólo en estudios con este bivalvo concreto sino en otros moluscos similares». Hasta la fecha, explica el investigador, no se había producido ningún estudio similar en organismos de este tipo. Ahora, este mapa de referencia podría ayudar a detectar mejor el efecto de la contaminación en ecosistemas marinos antes de que los daños sean irreparables.

El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación EPICS, financiado por el Ministerio de Economía y Competitividad dentro del Programa Estatal de I+D+i Orientada a los Retos de la Sociedad. Ref. CTM2016-75908-R.

Referencias bibliográficas: Francisco Amil-Ruiz, Ana María Herruzo-Ruiz, Carlos Fuentes-Almagro, Casimiro Baena-Angulo, José Manuel Jiménez-Pastor, Julián Blasco, José Alhamam Carmen Michán. Constructing a de novo transcriptome and a reference proteome for the bivalve Scrobicularia plana: Comparative analysis of different assembly strategies and proteomic analysis. Genomics Volume 113, Issue 3, May 2021, Pages 1543-1553. https://doi.org/10.1016/j.ygeno.2021.03.025


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