Cuantificación de la expresión del gen amo-A en poblaciones bacterianas y archaeales presentes en muestras de suelos de un lote arrocero caracterizado por ambientes

Quantification of the expression of the amo-A gene in bacterial and archaeal populations present in soil samples from a rice field characterized by environments

El ciclo del nitrógeno representa uno de los procesos biogeoquímicos más importantes para los ecosistemas terrestres y acuáticos. Las comunidades microbianas desempeñan un papel crucial en los procesos de transformación del nitrógeno en el suelo, ya que participan en diversas etapas como la nitrificación, de gran importancia para la producción agrícola. Dentro de los marcadores moleculares más utilizados para evaluar la actividad de poblaciones microbianas oxidantes de amonio se han considerado ampliamente los genes que codifican enzimas claves como la subunidad A de la actividad amonio monooxigenasa (AMO). Sin embargo, no se comprende completamente si la expresión de esta enzima tiene relación directa con el rendimiento de los cultivos. En este contexto, se evaluó la expresión del gen amo-A de comunidades bacterianas y archaeales presentes en un lote arrocero previamente caracterizado por ambientes. Para cuantificar la abundancia de arqueas y bacterias oxidantes de amonio, (AOA y AOB, respectivamente) se emplearon las técnicas de PCR en tiempo real (RT-qPCR) y PCR digital (RT-dPCR). En este trabajo se encontró a través del análisis de datos metagenómicos que hubo una mayor presencia de AOB en las muestras de suelo rizosférico mientras que las AOA fueron predominantes en las muestras de suelo de soporte “bulk”, sin embargo, no se detectó la expresión del gen amo-A asociada a la comunidad de bacterias en las muestras de suelo analizadas. Por otra parte, no se presentaron diferencias entre los transcritos del gen amo-A asociados a la comunidad de AOA de los ambientes caracterizados. Además, la expresión de transcritos no estuvo relacionada con alguna de las propiedades químicas evaluadas. Finalmente, las estrategias de cuantificación para RT-qPCR (plásmido y templete) resultaron ser homólogas y funcionales para identificar la expresión del gen amo-A de AOA, mientras que la técnica de RT-dPCR fue más precisa para el análisis de la comunidad de AOB y AOA.

The nitrogen cycle represents one the most important biogeochemical process for terrestrial and aquatic ecosystems. Microbial communities play a crucial role in the processes of transformation of soil nitrogen in the, since they participate in various stages such as nitrification, which is of great importance for agricultural production. Among the most used molecular markers to assess ammonium oxidizing microbial populations activity have been considered widely the genes encoding key enzymes such as ammonium monooxygenase (AMO) subunit A. However, it is not fully understood whether the expression of this enzyme is directly related to the crop yield. In this context, this research work evaluated the expression of the amo-A gene of bacterial and archaeal communities present in a rice field previously characterized by environments. Real-time PCR (RT-qPCR) and digital PCR (RT-dPCR) techniques were used to quantify the abundance of archaea and ammonium-oxidizing bacteria (AOA and AOB, respectively). In this work it was found that in the analysis of metagenomic data there was a greater presence of AOB in rhizospheric soil samples while AOA were predominant in bulk soil samples, however, the expression of the amo-A gene was not detected. associated with the community of bacteria in the soil samples analyzed. On the other hand, it was found that the transcripts of the amo-A gene of the AOA community did not present differences between the characterized environments. Furthermore, the expression of transcripts is not related to any of the chemical properties evaluated. Finally, the quantification strategies for RT-qPCR (plasmid and quenching) turned out to be homologous and functional to identify the expression of the AOA amo-A gene, while the RT-dPCR technique was more precise for the analysis of the community of AOB and AOA.