Bioinfo_eXtrema : un enfoque bioinformático para integrar información ambiental, bioquímica y genómica, enfocado en bioprospección y selección de consorcios de microorganismos con aplicaciones en biorremediación

Autores/as

  • Fabián Capdevielle Unidad de Biotecnología, Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA), Uruguay
  • Carolina Ottati Departamento de Bioprocesos y Biotecnología, Laboratorio Tecnológico del Uruguay (LATU), Uruguay
  • Mary Lopretti Departamento de Bioprocesos y Biotecnología, Laboratorio Tecnológico del Uruguay (LATU), Laboratorio de Bioquímica y Bitecnología (CIN), Facultad de Ciencias, Universidad de la República, Uruguay

DOI:

https://doi.org/10.26461/05.07

Resumen

La identificación de componentes funcionales clave para diversos bioprocesos de interés industrial ha permitido seleccionar aislamientos adaptados a condiciones ambientales extremas en tres especies de hongos del género Penicillium. Dichos aislamientos fueron evaluados in vitro para caracterizar su potencial como componentes de un consorcio microbiano aplicable en biorremediación de efluentes industriales que contienen residuos lignocelulósicos. Los resultados de la anotación de secuencias genómicas disponibles para una de las especies identificadas apuntan a la existencia de genes con alta similaridad respecto a los existentes en diversos hongos considerados como referencia en materia de degradación de lignina en ambientes naturales. Las anotaciones funcionales propuestas a partir de secuencias accesibles –identificadas a través de la base de datos Fungal Oxidative Lignin Enzymes– podrían contrastarse con los resultados experimentales para cepas creciendo en diferentes medios con lignina, representando ambientes industriales extremos. Mediante este trabajo se propone el ensamblado de Bioinfo_eXtrema como parte de un enfoque bioinformático centrado en la selección de consorcios de extremófilos para aplicaciones en biotecnología industrial, combinando diversas técnicas de minería de datos –integradas a través del Waikato Environment for Knowledge Analysis– para facilitar la integración de información molecular disponible e indicadores funcionales relevantes para aplicaciones en biorremediación.

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Citas

NATIONAL CENTRE FOR TEXT MINING; THE UNIVERSITY OF MANCHESTER. SCHOOL OF COMPUTER SCIENCE. FACTA + [En línea]. Versión 0.7. s.l.: National Centre for Text Mining School of Computer Science; The University of Manchester, 2009. [Consulta 27 de junio de 2010]. Disponible en: http://refine1-nactem.mc.man.ac.uk/facta_events/

KEMPER, Brian; MATSUZAKi, Takuya; MATSUOKA, Yukiko; TSURUOKA, Yoshimasa; KITANO, Hiroaki; ANANIADOU, Sophia; TSUJII, Jun’ichi. PathText: a text mining integrator for biological pathway visualizations. En: Bioinformatics. 2010, 26(12):374-381.

KUNIK Vered; MEROZ, Yasmine; SOLAN, Zach; SANDBANK, Ben; WEINGART, Uri; RUPPIN, Eytan; HORN, David. Functional representation of enzymes by specific peptides. En: PLOS Comp Biol.2007, 3(8):1623-1632

INRI; UNIVERSITES DE PROVENCE ET DE LA MEDITERRANEE; UMR. FOLy Fungal Oxidative Lignin enzymes [En línea]. Marseille: INRI; Universites de Provence et de la Mediterranee; UMR, 2010. [Consulta 27 de junio de 2010]. Disponible en: http://foly.esil.univ-mrs.fr/

LEITAO, Ana Lucía. Potential of Penicillium species in the bioremediation field. En: Int. J. Environ. Res. Public Health. 2009, 6(4):1393-1417

LEVASSEUR, Anthony; PIUMI, Francois; COUTIÑO, Pedro M.; RANCUREL, Corinne; ASTHER, Michèlle; DELATTRE, Michel; HENRISSAT, Bernard; PONTAROTTI, Pierre; ASTHER, Marcel; RECORD, Eric. FOLy: An integrated database for the classification and functional annotation of fungal oxidoreductases potentially involved in the degradation of lignin and related aromatic compounds. En: Fungal Genetics and Biology. 2008, 45(5):638–645.

LOPRETTI, Mary; OTTATI, Carolina; CAPDEVIELLE, Fabián; DAMBORIARENA, Agustín; SIBAJA, María. Penicillium ́s consortium: potential modifier of polyphenols for management and industrial use. En: EUROPEAN COMmISSION. 18th European Biomass Conference and Exhibition (Lyon 3-7 de mayo de 2010). Lyon: European Commission, 2010.

MARTINEZ, Diego; LARRONDO, Luis; PUTMAN, Nik; GELPKE, Maarten D.S.; HUANG, Katherine; CHAPMAN, Jarrod; HELFENBEIN, Kevin G.; RAMAIYA, Preethi; DETTER, J. Chris; LARIMER, Frank; COUTINHO, PEDRO M.; HENRISSAT, Bernard; BERKA, Randy; CULLEN, Dan; ROKHSAR, Daniel. Genome sequence of the lignocellulose degrading fungus Phanerochaete chrysosporium strain RP78. En: Nature Biotechnology. 2004, (22):1–6.

NATIONAL CENTER FOR BIOTECHNOLOGY INFORMATION. Genomes & maps [En línea]. Bethesda: NCBI, s.d. [Consulta 27 de junio de 2010]. Disponible en: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/guide/genomes-maps/

NOBATA, Chikashi; COTTER, Philip; OKAZAKI, Naoaki; REA, Brian; SASAKI, Yutaka; TSURUOKA, Yoshimasa; ANANIADOU, Sophia. Kleio: a knowledge-enriched information retrieval system for biology. En: MYAENG, S.H. et al. Proceedings of the 31st Annual International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval. Singapore: ACM, 2008. pp. 787-788.

TSURUOKA,Yoshimasa; TSUJII, Jun’ichi; ANANIADOU, Sophia. FACTA: a text search engine for finding associated biomedical concepts. En: Bioinformatics. 2008, 24(21):2259–2260.

THE NATIONAL CENTRE FOR TEXT MINING. KLEIO [En línea]. Manchester: The National Centre for Text Mining, s.d. [Consulta 27 de junio de 2010]. Disponible en: http://www.nactem.ac.uk/software/kleio/

WEINGART, Uri; LAVI, Yair; HORN, David. Data mining of enzymes using specific peptides. En: BMC Bioinformatics. 2009, (10):446-456.

WEINGART, Uri; LAVI, Yair; HORN, David. Data mining of enzymes. Peptide search [En línea]. s.l.: Uri Weingar, s.d. [Consulta 27 de junio de 2010]. Disponible en: http://adios.tau.ac.il/DME/

UNIVERSITY OF CALIFORNIA. Phanerochaete chrysosporium [En línea]. Versión 2.0. California: University of California, s.d. [Consulta 27 de junio de 2010]. Disponible en: http://genome.jgi-psf.org/Phchr1/Phchr1.home.html

WITTEN, Ian H.; FRANK, Eibe. Data mining: practical machine learning tools and techniques. San Francisco: Morgan-Kaufmann, 2005.

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Cómo citar

Capdevielle, F., Ottati, C., & Lopretti, M. (2011). Bioinfo_eXtrema : un enfoque bioinformático para integrar información ambiental, bioquímica y genómica, enfocado en bioprospección y selección de consorcios de microorganismos con aplicaciones en biorremediación. INNOTEC, (5 ene-dic), 43–47. https://doi.org/10.26461/05.07

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