Aproximación ecológica y metagenómica a las interacciones biológicas del microbioma ambiental

Los microorganismos son extremadamente abundantes y cosmopolitas en la biosfera. Por sus altas tasas de crecimiento y alta relación superficie / volumen, son la superficie biológica más grande y más reactiva de la Tierra. Por lo tanto, la mayoría de las funciones de los ecosistemas están condicionadas por la actividad y la abundancia del componente microbiano. A nivel global, los microbios dominan los procesos relevantes en los ecosistemas acuáticos, como la producción primaria, la respiración y la génesis y degradación de las partículas. Asimismo, participan en la producción y degradación (mineralización) de la materia orgánica y son una parte esencial de los ciclos de nutrientes, constituyendo la base de la mayoría de las cadenas tróficas con interés comercial. Aunque pasan desapercibidos, su actividad contribuye de manera muy significativa a los fenómenos atmosféricos globales, con respuestas al cambio climático y al uso sostenible de los recursos naturales impredecibles y poco estudiadas. Dos de las tareas más desafiantes en la actualidad en ecología microbiana son (i) la caracterización de los genes con funciones desconocidas ampliamente presentes en las prospecciones metagenómicas y (ii) obtener información sobre las interacciones del microbioma in situ. En el presente proyecto se proponen enfoques computacionales que explotan la co-ocurrencia de genes con función conocida y desconocida y la co-ocurrencia ambiental de diferentes especies microbianas para generar hipótesis y priorizar objetivos de investigación futura con interés ecológico o biotecnológico. Inicialmente utilizaremos sistemas microbianos simplificados bien conocidos para probar el enfoque (lagos salinos con fuertes gradiente de salinidad) y, a continuación, nos centraremos en los lagos alpinos y las co-ocurrencias de los posibles grupos de parásitos archaea DPANN y parásitos microeucariotas recientemente descritos. También exploraremos el filtrado biótico de microbiomas a lo largo de especies hospedadoras de animales y plantas en gradientes climáticos y geográficos. El enfoque también se aplicará a las interacciones gen-gen en datasets metagenómicos para abordar la llamada «materia oscura biológica» utilizando co-ocurrencias no aleatorias con genes de función conocida.