Biogeoquímica del océano modelada con genómica basada en rasgos emergentes

Área de la Ciencia:

• Ecología microbiana marina
• Biología computacional
• Modelado genómico y transcriptómico

Sus antecedentes:

• Los modelos de ecosistemas marinos integran cada vez más los datos genómicos sobre las vías metabólicas.
• Existe una brecha en la comparación directa de estos modelos con datos metagenómicos y metatranscriptómicos empíricos.
• Simular el montaje y la función de la comunidad microbiana desde los primeros principios es un desafío.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar un nuevo modelo que simule metagenomas y metatranscriptomas para una comparación directa con datos de observación.
• Investigar los impulsores del ensamblaje de la comunidad microbiana y los gradientes biogeoquímicos en un ecosistema marino modelo.
• Evaluar el papel de la distribución de la función génica frente a la composición de la comunidad en la configuración de las propiedades del ecosistema.

Principales métodos:

• Desarrolló un modelo computacional para simular directamente metagenomas y metatranscriptomas.
• Los genes asignados al azar para funciones especializadas para modelar microbios dentro de una comunidad de 68 especies.
• Dinámica ecológica simulada en un Océano Atlántico virtual, incluido el reemplazo de organismos basado en la aptitud.

Principales resultados:

• El modelo se autoorganizó para generar genomas y transcriptomas comunitarios emergentes.
• Las simulaciones produjeron consistentemente gradientes verticales y horizontales realistas de nutrientes, genomas y transcriptomas.
• Estos patrones realistas surgieron independientemente de la distribución inicial de las funciones genéticas entre los microbios.

Conclusiones:

• La biblioteca colectiva de funciones génicas dentro de una comunidad microbiana es un impulsor principal de su ensamblaje y función biogeoquímica.
• El repertorio genético a nivel comunitario, no la distribución específica entre los organismos, dicta la estructura y los gradientes del ecosistema.
• Este enfoque de modelado proporciona un marco para vincular el potencial genómico con la función del ecosistema en entornos marinos.