Desarrollo de técnicas bioinformáticas para el análisis de datos de secuenciación masiva en sistemática y genómica evolutiva: Aplicación en el análisis del sistema quimiosensorial en artrópodos

• Autores: Cristina Frías López
• Directores de la Tesis: Julio Antonio Rozas Liras (dir. tes.), Miquel Àngel Arnedo Lombarte (dir. tes.)
• Lectura: En la Universitat de Barcelona ( España ) en 2019
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: Josep Francesc Abril Ferrando (presid.), Pablo Librado Sanz (secret.), Jesús Lozano Fernández (voc.)
• Programa de doctorado: Programa de Doctorado en Genética por la Universidad de Barcelona
• Materias:
  • Ciencias de la vida
    • Biología animal (zoología)
      • Invertebrados
    • Genética
      • Genética de poblaciones
    • Biología molecular
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: TESEO
• Resumen

  • Las tecnologías de secuenciación de próxima generación (NGS) proporcionan datos potentes para investigar cuestiones biológicas y evolutivas fundamentales, como estudios relacionados con la genómica evolutiva de la adaptación y la filogenética. Actualmente, es posible llevar a cabo proyectos genómicos complejos analizando genomas completos y / o transcriptomas, incluso de organismos no modelo. En esta tesis, hemos realizado dos estudios complementarios utilizando datos NGS. En primer lugar, hemos analizado el transcriptoma (RNAseq) de los principales órganos quimiosensoriales del quelicerado Macrothele calpeiana, Walckenaer, 1805, la única araña protegida en Europa, para investigar el origen y la evolución del sistema quimiosensorial (SQ) en los artrópodos. El SQ es un proceso fisiológico esencial para la supervivencia de los organismos, y está involucrado en procesos biológicos vitales, como la detección de alimentos, parejas o depredadores y sitios de ovoposición. Este sistema, está relativamente bien caracterizado en hexápodos, pero existen pocos estudios en otros linajes de artrópodos. El análisis de nuestro transcriptoma permitió detectar algunos genes expresados en los supuestos órganos quimiosensoriales de los quelicerados, como cinco NPC2 y dos IR. Además, también detectamos 29 tránscritos adicionales después de incluir en los perfiles de HMM nuevos miembros del SQ de genomas de artrópodos recientemente disponibles, como algunos genes de las familias de los SNMP, ENaC, TRP, GR y una OBP-like. Desafortunadamente, muchos de ellos eran fragmentos parciales. En segundo lugar, también hemos desarrollado algunas herramientas bioinformáticas para analizar datos de RNAseq y desarrollar marcadores moleculares. Los investigadores interesados en la aplicación biológica de datos NGS pueden carecer de la experiencia bioinformática requerida para el tratamiento de la gran cantidad de datos generados. En este contexto, principalmente, es necesario el desarrollo de herramientas fáciles de usar para realizar todos los procesos relacionados con el procesamiento básico de datos NGS y la integración de utilidades para realizar análisis posteriores. En esta tesis, hemos desarrollado dos herramientas bioinformáticas con interfaz gráfica, que permite realizar todos los procesos comunes del procesamiento de datos NGS y algunos de los principales análisis posteriores: i) TRUFA (TRanscriptome User-Friendly Analysis), que permite analizar datos RNAseq de organismos que no modelos, incluyendo la anotación funcional y el análisis de expresión génica diferencial; y ii) DOMINO (Development Of Molecular markers In Non-model Organisms), que permite identificar y seleccionar marcadores moleculares apropiados para análisis de biología evolutiva. Estas herramientas han sido validadas utilizando simulaciones por ordenador y datos experimentales, principalmente de arañas.