Estrategias estadísticas y de aprendizaje automático en genómica y proteómica funcional

El objetivo de este proyecto, enmarcado en el área de metodología de análisis en bioingeniería-biotecnología aplicadas al estudio del cancer, es el análisis y caracterización a través de perfiles de expresión de proteínas y genes de las vías metabolicas asociadas a progresión tumoral. Dicho estudio se llevará a cabo mediante la utilización de tecnologías de alto rendimiento. Las mismas permiten evaluar miles de genes/proteínas en forma simultánea, generando así una gran cantidad de datos de expresión. Se hipotetiza que para un análisis e interpretación de la información subyacente, caracterizada por su abundancia y complejidad, podría realizarse mediante técnicas estadístico-computacionales eficientes en el contexto de modelos mixtos y técnias de aprendizaje automático. Para que el análisis sea efectivo es necesario contemplar los efectos ocasionados por los diferentes factores experimentales ajenos al fenómeno biológico bajo estudio. Estos efectos pueden enmascarar la información subycente y así perder informacion relavante en el contexto de progresión tumoral. La identificación de estos efectos permitirá obtener, eficientemente, los perfiles de expresión molecular que podrían permitir el desarrollo de métodos de diagnóstico basados en ellos. Con este trabajo se espera poner a disposición de investigadores de nuestro medio, herramientas y procedimientos de análisis que maximicen la eficiencia en el uso de los recursos asignados a la masiva captura de datos genómicos/proteómicos que permitan extraer información biológica relevante pertinente al análisis, clasificación o predicción de cáncer, el diseño de tratamientos y terapias específicos y el mejoramiento de los métodos de detección como así tambien aportar al entendimieto de la progresión tumoral mediante análisis computacional intensivo

Desarrollos estadísticos para el procesamiento de información genómica masiva en agro-biotecnología. Statistical developments for processing massive genomic information in agro-biotechnology.

Nuevas biotecnologías, como los marcadores de la molécula de ADN, permiten caracterizar el genoma vegetal. El uso de la información genómica producida para cientos o miles de posiciones cromosómicas permite identificar genotipos superiores en menos tiempo que el requerido por la selección fenotípica tradicional. La mayoría de los caracteres de las especies vegetales cultivadas de importancia agronómica y económica, son controlados por poli-genes causantes de un fenotipo con variación continua, altamente afectados por el ambiente. Su herencia es compleja ya que resulta de la interacción entre genes, del mismo o distinto cromosoma, y de la interacción del genotipo con el ambiente, dificultando la selección. Estas biotecnologías producen bases de datos con gran cantidad de información y estructuras complejas de correlación que requieren de métodos y modelos biométricos específicos para su procesamiento. Los modelos estadísticos focalizados en explicar el fenotipo a partir de información genómica masiva requieren la estimación de un gran número de parámetros. No existen métodos, dentro de la estadística paramétrica capaces de abordar este problema eficientemente. Además los modelos deben contemplar no-aditividades (interacciones) entre efectos génicos y de éstos con el ambiente que son también dificiles de manejar desde la concepción paramétrica. Se hipotetiza que el análisis de la asociación entre caracteres fenotípicos y genotipos moleculares, caracterizados por abundante información genómica, podría realizarse eficientemente en el contexto de los modelos mixtos semiparamétricos y/o de métodos no-paramétricos basados en técnicas de aprendizaje automático. El objetivo de este proyecto es desarrollar nuevos métodos para análisis de datos que permitan el uso eficiente de información genómica masiva en evaluaciones genéticas de interés agro-biotecnológico. Los objetivos específicos incluyen la comparación, respecto a propiedades estadísticas y computacionales, de estrategias analíticas paramétricas con estrategias semiparamétricas y no-paramétricas. Se trabajará con aproximaciones por regresión del análisis de loci de caracteres cuantitativos bajo distintas estrategias y escenarios (reales y simulados) con distinto volúmenes de datos de marcadores moleculares. En el área paramétrica se pondrá especial énfasis en modelos mixtos, mientras que en el área no paramétrica se evaluarán algoritmos de redes neuronales, máquinas de soporte vectorial, filtros multivariados, suavizados del tipo LOESS y métodos basados en núcleos de reciente aparición. La propuesta semiparamétrica se basará en una estrategia de análisis en dos etapas orientadas a: 1) reducir la dimensionalidad de los datos genómicos y 2) modelar el fenotipo introduciendo sólo las señales moleculares más significativas. Con este trabajo se espera poner a disposición de investigadores de nuestro medio, nuevas herramientas y procedimientos de análisis que permitan maximizar la eficiencia en el uso de los recursos asignados a la masiva captura de datos genómicos y su aplicación en desarrollos agro-biotecnológicos.

Defectos genéticos de la glicosilación proteica: estudio progresivo de la variabilidad genómica/fenómica e impacto médico transduccional en argentina.

Los glicanos constituyen compuestos formados por residuos de carbohidratos que otorgan propiedades específicas a las macromoléculas a las cuales se unen, permitiendo su normal funcionamiento. La alteración en su formación ocasiona un fenotipo muy variable, de clínica multisistémica y afectación neurológica severa. Los Desórdenes Congénitos de Glicosilación (CDG) son defectos en la síntesis de N- u O-glicanos unidos a proteínas, glicoesfingolípidos o glicofosfatidilinositoles. La caracterización de más de 49 clases de CDG ha contribuido enormemente a comprender mecanismos de glicosilación humanos. El objetivo principal es profundizar en el conocimiento de la glicobiología humana, orientado a responder hipótesis de biología molecular en estas patologías. A partir de la sospecha clínica, por manifestaciones fenotípicas frecuentes (convulsiones, retraso psicomotor, hipoplasia cerebelo, coagulopatías), la metodología diagnóstica se basa en detectar cambios bioquímicos en las glicoproteínas. La más utilizada, es el análisis de transferrina, mediante diferentes metodologías (Western blot, IEF, HPLC y MALDI-TOFF MS). Sin embargo, actualmente existe un número creciente de pacientes con alteraciones de glicosilación aún por dilucidar (CDG-x). Hemos detectado alteraciones de N-glicosilación (n: 7) en pacientes con PMM2-CDG y CDG-IIx y alteraciones de O-glicosilación (n: 41) denominada EXT1/EXT2-CDG u Osteocondromatosis Múltiple (MO). MO está ocasionada por alteración en la biosíntesis del heparán sulfato proteoglicano, debido a mutaciones en los genes que codifican glicosiltranferasas responsables de su elongación. Nuestro programa interdisciplinario de CDG en Argentina, se espera contribuya a la formación y consolidación de la red “CDGnet América Latina” fomentando el intercambio científico, las capacidades tecnológicas y el conocimiento de los últimos avances en Desórdenes Congénitos de Glicosilación.

Estrategias estadísticas y de aprendizaje automático en genómica y proteómica funcional.

El objetivo de este proyecto, enmarcado en el área de metodología de análisis en bioingeniería-biotecnología aplicadas al estudio del cáncer, es el análisis y caracterización a través de perfiles de expresión de proteínas y genes de las vías metabólicas asociadas a progresión tumoral. Dicho estudio se llevará a cabo mediante la utilización de tecnologías de alto rendimiento. Las mismas permiten evaluar miles de genes/proteínas en forma simultánea, generando así una gran cantidad de datos de expresión. Se hipotetiza que para un análisis e interpretación de la información subyacente, caracterizada por su abundancia y complejidad, podría realizarse mediante técnicas estadístico-computacionales eficientes en el contexto de modelos mixtos y técnicas de aprendizaje automático. Para que el análisis sea efectivo es necesario contemplar los efectos ocasionados por los diferentes factores experimentales ajenos al fenómeno biológico bajo estudio. Estos efectos pueden enmascarar la información subyacente y así perder informacion relevante en el contexto de progresión tumoral. La identificación de estos efectos permitirá obtener, eficientemente, los perfiles de expresión molecular que podrían permitir el desarrollo de métodos de diagnóstico basados en ellos. Con este trabajo se espera poner a disposición de investigadores de nuestro medio, herramientas y procedimientos de análisis que maximicen la eficiencia en el uso de los recursos asignados a la masiva captura de datos genómicos/proteómicos que permitan extraer información biológica relevante pertinente al análisis, clasificación o predicción de cáncer, el diseño de tratamientos y terapias específicos y el mejoramiento de los métodos de detección como así tambien aportar al entendimiento de la progresión tumoral mediante análisis computacional intensivo.

Métodos estadístico-computacionales para la caracterización de patrones de expresión de proteínas en 2D-DIGE

El volumen de datos provenientes de experimentos basados en genómica y poteómica es grande y de estructura compleja. Solo a través de un análisis bioinformático/bioestadístico eficiente es posible identificar y caracterizar perfiles de expresión de genes y proteínas que se expresan en forma diferencial bajo distintas condiciones experimentales (CE). El objetivo principal es extender las capacidades computacionales y analíticos de los softwares disponibles de análisis de este tipo de datos, en especial para aquellos aplicables a datos de electroforésis bidimensional diferencial (2D-DIGE). En DIGE el método estadístico más usado es la prueba t de Student cuya aplicación presupone una única fuente de variación y el cumplimiento de ciertos supuestos distribucionales de los datos (como independencia y homogeneidad de varianzas), los cuales no siempre se cumplen en la práctica, pudiendo conllevar a errores en las estimaciones e inferencias de los efectos de interés. Los modelos Generalizados lineales mixtos (GLMM) permiten no solo incorporar los efectos que, se asume, afectan la variación de la respuesta sino que también modelan estructuras de covarianzas y de correlaciones más afines a las que se presentan en la realidad, liberando del supuesto de independencia y de normalidad. Estos modelos, más complejos en esencia, simplificará el análisis debido a la modelización directa de los datos crudos sin la aplicación de transformaciones para lograr distribuciones más simétricas. Produciendo también a una estimación estadísticamente más eficiente de los efectos presentes y por tanto a una detección más certera de los genes/ proteínas involucrados en procesos biológicos de interés. La característica relevante de esta tecnología es que no se conoce a priori cuáles son las proteínas presentes. Estas son identificadas mediante otras técnicas más costosas una vez que se detectó un conjunto de manchas diferenciales sobre los geles 2DE. Por ende disminuir los falsos positivos es fundamental en la identificación de tales manchas ya que inducen a resultados erróneas y asociaciones biológica ficticias. Esto no solo se logrará mediante el desarrollo de técnicas de normalización que incorporen explícitamente las CE, sino también con el desarrollo de métodos que permitan salirse del supuesto de gaussianidad y evaluar otros supuestos distribucionales más adecuados para este tipo de datos. También, se desarrollarán técnicas de aprendizaje automática que mediante optimización de funciones de costo específicas nos permitan identificar el subconjunto de proteínas con mayor potencialidad diagnóstica. Este proyecto tiene una alta componente estadístico/bioinformática, pero creemos que es el campo de aplicación, es decir la genómica y la proteómica, los que mas se beneficiarán con los resultados esperados. Para tal fin se utilizarán diversas bases de datos de distintos experimentos provistos por distintos centros de investigación nacionales e internacionales

Consecuencias del metabolismo de colina en Pseudomonas aeruginosa : Respuestas adaptativas en microorganismos

Objetivos Generales: Mediante el abordaje experimental desde el punto de vista fisiológico, bioquímico y molecular se pretende conocer la respuesta adaptativa de P. aeruginosa frente a diferentes estímulos ambientales tales como osmolaridad, pH y distintos tipos de ayuno nutricional. Objetivos Específicos: Aspectos Bioquímicos a) Se continuarán los estudios de las propiedades cinéticas y fisicoquímicas de la fosforilcolina fosfatasa de P. aeruginosa. b) Se caracterizarán los sistemas de transporte en P. aeruginosa para: compuestos de amonio cuaternario (colina, betaína, carnitina, N-trimetillisina); aminoácidos básicos (lisina, arginina) y ácidos (glutámico); poliaminas y Pi. Se tratará de establecer la presencia o ausencia de proteínas unidoras periplásmicas para estos compuestos. c) Se tratará de establecer la relación entre el metabolismo de colina y otros compuestos de amonio cuaternario con el metabolismo del ácido glutámico y trealosa en P. aeruginosa crecidas en medios iso e hiperosmolares obtenidos con soluciones salinas y solutos no ionizables. d) Se tratará de establecer en P. aeruginosa el recambio o destino metabólico del Pi y colina que se produce cuando la bacteria se enfrenta a diferentes situaciones nutricionales y otros tipos de estímulos tales como pHs extremos y distinta osmolaridad, tanto a nivel de proteínas periplásmicas, citosólicas, de membranas interna y citosólica, fosfolípidos, glucofosfolípidos, glucolípidos y lipopolisacáridos (LPS) y compuestos fosforilados de bajo peso molecular, ej. acetilfosfato, alarmonas, etc. Aspectos Genéticos y Moleculares a) Se obtendrán mutantes de P. aeruginosa con fenotipos característicos relacionados con los puntos anteriores. (...) b) Se construirá la librería genómica de P. aeruginosa en cósmido, plásmido y cDNA. Posteriormente se pretende la identificación, clonado y secuenciación de los genes relacionados con: 1) La síntesis de la fosfatasa ácida, colinesterasa y PLC. 2) El transporte de compuestos de amonio cuaternario, teniendo en cuanta que, al menos para colina, existen dos componententes, uno de alta y otro de baja afinidad. 3) La síntesis de las enzimas responsables de la oxidación de colina hasta betaína, vía la formación de aldehído de betaína. (...) 4) La síntesis de las enzimas responsables de la degradación de betaína hasta glicina. (...) 5) La síntesis de las enzimas responsables del metabolismo de carnitina en condiciones de alta y baja osmolaridad. (...) 6) La adaptabilidad de la bacteria al pH en condiciones de baja osmolaridad. (...)

Sistemática filogenética y biología reproductiva con énfasis en solanum y capsicum (solanaceae). Systematics, phylogeny and reproductive biology with emphasis in solanum and capsicum (solanaceae).

Muchas respuestas a preguntas básicas sobre relaciones evolutivas, ubicación sistemática y evolución de caracteres morfológicos y ecológicos pueden ser obtenidas a través de las reconstrucciones filogenéticas. Sobre este contexto se pretende encarar en este proyecto estudios de filogenia molecular, revisiones sistemáticas, biología reproductiva y citogenética en Solanáceas americanas. Se intentará resolver la delimitación específica de Solanum sect. Solanum y Geminata, y Capsicum, y establecer relaciones filogenéticas en estos grupos. Se harán revisiones analizándose caracteres vegetativos y reproductivos críticos para evaluar su variabilidad y definir su valor taxonómico; para los estudios moleculares se utilizarán los marcadores ndhF, trnT-L, trnL-F y waxy. En base a los resultados se propondrán agrupamientos y relaciones de parentesco. Además, se hará un estudio cariosistemático para caracterizar y circunscribir especies en Solanum y miembros de la tribu Physaleae, y hasta variedades y/o cultivares en Capsicum, mediante técnicas clásicas y de bandeos de fluorescencia y AgNOR e hibridación in situ fluorescente (FISH). A nivel reproductivo, se estudiará la ecofisiología en las estructuras masculinas y su incidencia en la fructificación en Capscium baccatum. El desarrollo de esta temática comprende experiencias in vivo (a campo y en laboratorio) así como estudios histológicos y químicos.Se espera avanzar en la resolución de algunos problemas: 1) la complicada delimitación de especies de los taxones en estudio; 2) las relaciones filogenéticas en algunos de ellos; 3) la falta de conocimiento de la organización genómica; 4) el origen de las especies cultivadas de Capsicum. En cuanto a la biología reproductiva, para C. baccatum se pretende avanzar en el conocimiento de variables de relevancia en la reproducción, en especial los efectos del ambiente.

Métodos estadístico-computacionales para la caracterización de patrones de expresión de proteínas en 2D-DIGE.

El volumen de datos provenientes de experimentos basados en genómica y poteómica es grande y de estructura compleja. Solo a través de un análisis bioinformático/bioestadístico eficiente es posible identificar y caracterizar perfiles de expresión de genes y proteínas que se expresan en forma diferencial bajo distintas condiciones experimentales (CE). El objetivo principal es extender las capacidades computacionales y analíticos de los softwares disponibles de análisis de este tipo de datos, en especial para aquellos aplicables a datos de electroforésis bidimensional diferencial (2D-DIGE). En DIGE el método estadístico más usado es la prueba t de Student cuya aplicación presupone una única fuente de variación y el cumplimiento de ciertos supuestos distribucionales de los datos (como independencia y homogeneidad de varianzas), los cuales no siempre se cumplen en la práctica, pudiendo conllevar a errores en las estimaciones e inferencias de los efectos de interés. Los modelos Generalizados lineales mixtos (GLMM) permiten no solo incorporar los efectos que, se asume, afectan la variación de la respuesta sino que también modelan estructuras de covarianzas y de correlaciones más afines a las que se presentan en la realidad, liberando del supuesto de independencia y de normalidad. Estos modelos, más complejos en esencia, simplificarán el análisis debido a la modelización directa de los datos crudos sin la aplicación de transformaciones para lograr distribuciones más simétricas,produciendo también a una estimación estadísticamente más eficiente de los efectos presentes y por tanto a una detección más certera de los genes/proteínas involucrados en procesos biológicos de interés. La característica relevante de esta tecnología es que no se conoce a priori cuáles son las proteínas presentes. Estas son identificadas mediante otras técnicas más costosas una vez que se detectó un conjunto de manchas diferenciales sobre los geles 2DE. Por ende disminuir los falsos positivos es fundamental en la identificación de tales manchas ya que inducen a resultados erróneas y asociaciones biológica ficticias. Esto no solo se logrará mediante el desarrollo de técnicas de normalización que incorporen explícitamente las CE, sino también con el desarrollo de métodos que permitan salirse del supuesto de gaussianidad y evaluar otros supuestos distribucionales más adecuados para este tipo de datos. También, se desarrollarán técnicas de aprendizaje automática que mediante optimización de funciones de costo específicas nos permitan identificar el subconjunto de proteínas con mayor potencialidad diagnóstica. Este proyecto tiene un alto componente estadístico/bioinformática, pero creemos que es el campo de aplicación, es decir la genómica y la proteómica, los que más se beneficiarán con los resultados esperados. Para tal fin se utilizarán diversas bases de datos de distintos experimentos provistos por distintos centros de investigación nacionales e internacionales.

Citogenética y filogenia en especies silvestres y cultivadas de ajíes (Capsicum - Solanaceae)

En Capsicum se han realizado análisis citogenéticos mediante diversas técnicas que han contribuido a caracterizar un número importante de especies y a establecer relaciones entre las mismas. No obstante los progresos realizados a la fecha en este aspecto, todavía quedan grupos con límites aún discutidos y otros poco conocidos. A través de este proyecto se propone ampliar los estudios de citogenética y biología molecular en el género con diversos objetivos. En forma general, acrecentar el conocimiento de la organización genómica, las relaciones filogenéticas y la evolución cromosómica en Capsicum. Respecto a los taxones cultivados, se intentará esclarecer si los tres miembros del complejo C. annuum (C. annuum, C. chinense, C. frutescens) constituyen especies diferentes o se trata de taxones co-específicos. En cuanto a las especies silvestres, se obtendrá información citogenética de C. geminifolium, C. lanceolatum y C. lycianthoides, a fin de caracterizarlas y determinar su validez taxonómica. Así mismo, considerando estas especies y otras menos conocidas como C. coccineum, C. cornutum, C. dimorphum y C. mirabile, se intentará definir relaciones interespecíficas y clados infragenéricos. Este estudio comprenderá aspectos tales como análisis cromosómico con métodos de bandeos (de fluorescencia y AgNOR), mapeo de secuencias del DNA (genes ribosómicos) mediante hibridación in situ fluorescente (FISH), análisis estructural de la heterocromatina, evaluación de la variabilidad intra - e interespecífica usando marcadores moleculares “microsatélites”, análisis filogenético utilizando marcadores nucleares y cloroplastidiales. La información obtenida puede, además, ser una herramienta básica aplicable al mejoramiento genético de las especies cultivadas (variedades de ajíes y pimientos comerciales) y a la conservación de los recursos genéticos silvestres.

AGUAS DEL RÍO SUQUÍA: MONITOREO Y EVALUACIÓN DE RIESGO DE TRANSMISIÓN HÍDRICA DE VIRUS ENTÉRICOS CON IMPACTO EN SALUD HUMANA.

El agua es una fuente importante de diseminación de agentes virales que se transmiten por vía fecal-oral y que genéricamente se denominan virus entéricos. Nuestro país constituye una zona endémica para algunos de estos virus (hepatitis A (HAV), rotavirus, adenovirus, astrovirus, norovirus, enterovirus no polio) y por lo tanto la excreción fecal de estos virus puede considerarse permanente. Asimismo, los individuos infectados con virus entéricos emergentes, como es el virus de hepatitis E (HEV) y picobirnavirus, también los eliminan por materia fecal. De este modo, las aguas residuales constituyen una matriz hídrica con alta carga viral. En las últimas décadas se ha incrementado la fragilidad de los sistemas hídricos, reflejada en las dificultades para la evacuación de aguas residuales y la contaminación de espacios acuáticos destinados a recreación. En este marco, se vería favorecida la diseminación de virus entéricos en matrices acuosas superficiales, constituyendo éstas aguas un riesgo de infección para la población expuesta. La legislación vigente establece, para el control de la contaminación microbiana de las aguas, el uso de indicadores estándares bacterianos. Sin embargo, recientes estudios han demostrado que estos indicadores no revelan satisfactoriamente la calidad viral de las aguas, por lo que el monitoreo específico de los virus humanos en aguas superficiales cobra particular importancia. El objetivo general: llevar adelante un proyecto de desarrollo y transferencia de tecnologías, basado en una gestión integrada en red de investigación, para la recuperación, identificación, cuantificación y caracterización molecular de virus responsables de enfermedades de transmisión hídrica con impacto en la salud pública, en aguas del Río Suquía de la Provincia de Córdoba. Los objetivos específicos planteados son: -Implementar metodologías para concentración de virus a partir de muestras de aguas y para la extracción de los ácidos nucleicos de los concentrados.-Desarrollar e Implementar métodos moleculares para detección de rotavirus, norovirus, astrovirus, enterovirus, HAV, HEV, picovirnavirus y poliomavirus en aguas del río Suquía.-Caracterizar molecularmente los aislamientos virales (secuenciamiento y análisis filogenéticos).-Cuantificar rotavirus y enterovirus viable en las aguas analizadas.-Determinar la correlación genómica/serológica y las relaciones filogenéticas entre los virus detectados en aguas del Río, en cloacas (circulación poblacional de virus) y en población humana y animal, específicamente para HEV.-Evaluar la correlación entre los parámetros fisicoquímicos y bacteriológicos utilizados como indicadores de la calidad de agua y la detección cualitativa y cuantitativa viral. -Confeccionar mapas que reflejen la contaminación viral estacional del Río Suquía. -Evaluar el riesgo de transmisión hídrica de virus entéricos a población expuesta.-Consolidar la red de investigación a través de la formación de recursos humanos y la divulgación de las actividades y resultados obtenidos. Resultados esperados: Se pretende como producto del desarrollo de este proyecto describir la calidad virológica de las aguas del Río Suquía y arribar a una propuesta para el monitoreo viral de aguas superficiales y la evaluación de riesgo de transmisión hídrica de virus entéricos a población expuesta. Importancia del proyecto: Aportar información a los programas sanitarios de la región sobre la situación de contaminación viral del Río Suquía, a fin de reforzar el sistema de saneamiento ambiental, mejorar el diagnóstico de calidad microbiológica de aguas superficiales e impulsar a programas de control para atenuar la diseminación de virus entéricos en nuestro medio. Los datos sobre el virus HEV serán los primeros disponibles para la región.

Integración de tecnologías de alto rendimiento, información clínica y funcional para el estudio funcional de cáncer de mama.

El objetivo general de este proyecto es contribuir al desarrollo de metodologías bioinformáticas que integren la información sobre niveles de expresión de genes obtenida mediante el uso de tecnologías de alto rendimiento en proteómica, microarreglos de ADN y/o secuenciamiento de nueva generación, junto con información clínica y funcional, a los efectos de mejorar la comprensión del fenómeno biológico bajo estudio. Como modelo de trabajo utilizaremos el cáncer de mama; sin embargo, las herramientas resultantes serán de aplicación más general. El proyecto consta de dos objetivos específicos: 1. Integrar información de expresión genómica, clínica y ontológica, para establecer si existen características funcionales que distinguen los diferentes tipos moleculares definidos para el cáncer de mama, y que puedan ser determinables utilizando las variables mencionadas. Los algoritmos de integración de los datos se desarrollarán en forma independiente de la plataforma tecnológica y población bajo estudio, utilizando información disponible en repositorios de libre acceso. 2. Aplicar la metodología de integración surgida del objetivo 1 para caracterizar los diferentes tipos de cáncer de mama de la población argentina, utilizando datos clínicos e información de diferentes tecnologías de alto rendimiento (proteómica, transcriptómica y genómica).

Patrones de dispersión de una nueva enfermedad viral en el cultivo de maíz, en Argentina

El maíz es uno de los principales cereales, ubicándose tercero en el ranking de producción mundial. Las enfermedades virales en el cultivo de maíz son factores importantes de pérdidas en la producción, en el mundo. Se ha citado mundialmente la presencia de varios rhabdovirus en maíz, aunque ninguno en Argentina. Maize mosaic virus (MMV) es el más importante debido a las pérdidas que ocasiona. Durante 2006/07 se detectó en trigo Argentina, un Cytorhabdovirus denominado Cereal Rhabdovirus caracterizado serológicamente como Barley yellow striate mosaic virus (BYSMV). Desde 2000/01 hasta la actualidad, se observan plantas de maíz con achaparramiento, esterilidad y estriado amarillo en hojas, en localidades de Córdoba y Santa Fe. Se observaron al microscopio electrónico partículas de rhabdovirus en el citoplasma de las células. Pruebas serológicas para MMV resultaron negativas. Esta virosis fue transmitida a plantas de maíz sanas por el delfácido Peregrinus maidis. Se amplificó un segmento del gen de la polimerasa L de rhabdovirus, mediante RT-PCR con iniciadores degenerados y se obtuvieron las relaciones filogenéticas con otros rhabdovirus, confirmando que se trata de un miembro del género Cytorhabdovirus. Se trataría de un virus nuevo, de la familia Rhabdoviridae presente en diversas localidades del área maicera argentina. El objetivo de este proyecto es estudiar la epidemiología de este virus, mediante la reconstrucción de su historia demográfica y patrones espacio-temporales, utilizando análisis de coalescencia y filogeografía. Se busca: Determinar la secuencia genómica completa del virus en estudio; Obtener iniciadores específicos para el gen de la nucleocápside; Obtener las secuencias nucleotídicas del gen de la nucleocápside viral de aislamientos de diferentes localidades del área maicera argentina; Analizar los patrones filogeográficos de dichos aislamientos. Materiales y métodos. Recolección de material enfermo. Se colectarán plantas de maíz con sintomatología de estriado amarillo, en distintas localidades de Córdoba y Santa Fe. Secuenciación del genoma completo viral. Se purificará el virus en estudio a partir de tejido enfermo (Creamer, 1992). Se extraerá ARN total y se lo enviará al servicio de pirosecuenciación (INDEAR, Argentina). Las secuencias obtenidas serán analizadas utilizando software específico (Lasergene 10, DNASTAR, entre otros). Diseño de iniciadores específicos para el gen de la proteína N viral. Serán diseñados a partir de la secuencia del genoma completo del virus. Determinación de patrones filogeográficos. Se extraerá ARN total de plantas sintomáticas de distintas localidades argentinas. Se amplificará el gen N de cada uno de los aislamientos, se clonarán y secuenciarán estos fragmentos y se alinearán las secuencias obtenidas. Se reconstruirá la filogenia mediante metodología Bayesiana y se realizará un análisis de coalescencia. Finalmente se analizará el patrón filogeográfico del rhabdovirus en estudio. Con el presente trabajo se espera avanzar en el conocimiento de este nuevo virus que afecta cultivos de maíz en Argentina. Se pretende obtener la secuencia genómica completa viral, lo que significará un avance en la caracterización e identificación del mismo. Se busca conocer sus patrones de dispersión espacio-temporales, para comprender los orígenes y posible evolución hacia otras regiones del país. El análisis de secuencias genómicas, brinda una herramienta rápida y de menor esfuerzo de muestreo en el estudio epidemiológico de las poblaciones. El conocimiento de la distribución actual e histórica de este nuevo virus sería crucial para futuros planes de manejo de la enfermedad. El tema de investigación se lleva a cabo en el marco de una tesis doctoral con el apoyo de una beca de formación de CONICET. La transferencia es constante a traves del contacto con productores y asesores agrícolas y mediante la realización de jornadas, charlas, cursos y publicaciones periódicas en medios de difusión.