Bioinformatic study of the soil microbiome under different cropping systems
- Autores: Jessica Cuartero Moñino
- Directores de la Tesis: Margarita Ros Muñoz (dir. tes.), José Antonio Pascual Valero (codir. tes.), Juana María Vivo Molina (codir. tes.)
- Lectura: En la Universidad Politécnica de Cartagena ( España ) en 2022
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: Manuel Franco Nicolás (presid.), María del Mar Alguacil García (secret.), Camelia Algora Gallardo (voc.)
- Programa de doctorado: Programa de Doctorado en Técnicas Avanzadas en Investigación y Desarrollo Agrario y Alimentario por la Universidad Politécnica de Cartagena
- Materias:
- Enlaces
- Tesis en acceso abierto en: Repositorio Digital de la UPCT
- Resumen
Resumen de la tesis:
Mantener la producción o, incluso aumentarla, es uno de los retos de esta época, ya que la población aumenta cada día. Sin embargo, la producción está disminuyendo por muchas razones, siendo una de ellas la degradación del suelo. Hay muchos factores que provocan esta degradación de los suelos como: la erosión, la pérdida de materia orgánica, el viento, el agua y, muy especialmente, las prácticas agrarias intensivas, que incluyen el uso de: pesticidas, herbicidas y fertilizantes químicos. Para evitar este daño al suelo, están surgiendo propuestas más sostenibles. Para estudiar la calidad del suelo generalmente se determinan algunos parámetros fisicoquímicos, químicos y biológicos, aunque las nuevas técnicas moleculares (como la secuenciación de última generación), están ganando fuerza para evaluar la calidad del suelo, debido al papel crucial que juegan los microorganismos en mantener la salud del suelo, participando en los ciclos bioquímicos (como el ciclo del nitrógeno) y, en consecuencia, en la producción agraria. Actualmente están surgiendo herramientas computacionales para analizar esos datos y sus relaciones, a través de técnicas estadísticas multivariantes conducidas dentro del campo de la bioinformática. De hecho, existen diversos recursos bioinformáticos para profundizar en el estudio de la estructura microbiana, su funcionalidad y las interconexiones entre la comunidad microbiana así como las propiedades del suelo. Por lo tanto, el objetivo de esta tesis es evaluar la respuesta de los microorganismos del suelo a través del uso de herramientas bioinformáticas, su análisis estadístico y las relaciones de estos con los parámetros fisicoquímicos, físicos, químicos, biológicos y la producción de los cultivos bajo prácticas de cultivo sostenible.
Los tres trabajos que han sido publicados son:
a) Cambios en las comunidades bacterianas y fúngicas en sistemas de cultivo orgánico de largo plazo. Agriculture (https://doi.org/10.3390/agriculture11050445).
b) Cambio en las interacciones y especializaciones en las comunidades bacterianas del suelo tras una aplicación a largo plazo de compost, que incrementó la presencia de genes del ciclo del nitrógeno en el suelo. Agronomy (https://doi.org/10.3390/agronomy12020316).
c) Un año de cultivos asociados de melón:caupí mejora los nutrientes y cambia las comunidades microbianas del suelo. Agriculture, Ecosystems & Environment (https://doi.org/10.1016/j.agee.2022.107856) Las primeras dos publicaciones estudian el efecto de un experimento a largo plazo (10 años) donde dos cultivos orgánicos, uno con la adición de compost y té de compost y el otro con la adición de estiércol fresco, son comparados con el cultivo convencional. Para este propósito, las propiedades del suelo y las comunidades microbianas, determinadas a través de la secuenciación de los genes 16S e ITS, son estudiadas mediante el uso de técnicas estadísticas, tanto univariantes como multivariantes, y mediante el Análisis Discriminante Lineal por Efecto del Tamaño (LEfSe). Para profundizar en la funcionalidad, estructura y conexiones microbianas se aplican avanzados algoritmos bioinformáticos como la Investigación Filogenética de Comunidades por la Reconstrucción de Estados No observados (PICRUSt) y el Análisis de Redes Moleculares (MENA). Los resultados muestran como los dos sistemas sostenibles, en particular en el que se aplica el compost, produce un aumento del carbono orgánico total, nitrógeno total y algunos micronutrientes como boro o magnesio, comparado con el convencional. Con respecto a la comunidad microbiana, aunque la α-diversidad no detectó diferencias entre los sistemas de cultivo, la -diversidad y el algoritmo LEfSe son capaces de detectar cambios en las comunidades bacterianas y fúngicas, donde diferentes microorganismos se muestran asocidados a los diferentes cultivos realizados ejem. Haliangium, Wallemiales, Turicibacter, Pantoea o Pseudoalteromonas. La construcción de redes de coocurrencia y su posterior análisis, así como la predicción de una funcionalidad potencial, muestra como la incorporación de compost aumentó la modularidad, permitiendo que la comunidad hospedara un mayor número de nichos, lo que facilitaría la respuesta de la comunidad microbiana a cambios en factores externos. Además, la funcionalidad potencial revela como la aplicación de compost aumenta la fijación potencial de nitrógeno a través de los microorganismos, disminuyendo las emisiones de N2O y aumentando el secuestro potencial de carbono por parte de microorganismos autótrofos. La tercera publicación incluye el efecto, a corto plazo, de distintas distribuciones de cultivos asociados como melón (Cucumis melo) y caupí (Vigna unguiculata), en comparación con el monocultivo de melón y caupí, sobre las propiedades del suelo y la comunidad bacteriana obtenida a través de la amplificación del gen 16S rRNA. Los resultados obtenidos a través de los apropiados procedimientos estadísticos univariantes, multivariantes y el algoritmo LEfSe usando recursos computacionales, revelan como el sistema de cultivos asociados incrementa el nitrógeno total, el carbono orgánico total, el fósforo y la producción de melón en comparación con un sistema de monocultivo, pero también revela como el cultivo asociado cambia la población bacteriana y promueve el desarrollo de algunos microorganismos beneficiosos, como Pseudomonas, Bacillus, Sphingomonas y Strepmyces.
http://repositorio.bib.upct.es/dspace/
