Herramientas multivariadas en el estudio de diversidad de organismos de suelo

BRUNO, C.; BRÜCHER, E.; BALZARINI, M.

Córdoba

Jornada; VI Jornadas Integradas de Investigación y Extensión. I Jornada de Enseñanza en las Ciencias Agropecuarias; 2015

FCA-UNC

El suelo es un sistema de correlaciones complejas entre los factores que lo integran.  Un componente cualitativo es su biota microbiana,como los hongos micorrícicos arbusculares (HMA), que establecen interacciones simbióticas con las plantas generando diferentes condiciones de los ecosistemas. Nuevas biotecnologías, como la pirosecuenciación de fragmentos de ARNr, permiten obtener un volumen de información elevado para caracterizar este tipo de microorganismos a través de una reacción quimioluminiscente del genoma en tiempo real. La clasificación y ordenación del material genético a través de la exploración de patrones de variabilidad multidimensionales se aborda a través de diversas técnicas de análisis multivariado. Las técnicas multivariadas de reducción de dimensión (TRD) y la representación gráfica de las mismas cobran sustancial importancia en la visualización de datos multivariados en espacios de baja dimensión ya que facilitan la interpretación de interrelaciones entre las variables (marcadores) y entre los casos u observaciones bajo análisis.Tanto el Análisis de Componentes Principales, como el Análisis de Coordenadas Principales y el Análisis de Procrustes Generalizado son TRD aplicables a datos provenientes de marcadores moleculares y/o físico-químicos. Los Árboles de Mínimo Recorrido y los Biplot constituyen técnicas para lograr representaciones geométricas de resultados provenientes de TRD. Las regresiones por mínimos cuadrados parciales (PLS) permiten explicar la causa de la diversidad. En este trabajo se describen estas técnicas multivariadas y se ilustran sus aplicaciones sobre datos provenientes de muestras de suelo donde se caracterizaron los hongos micorrícicos presentes en agrosistemas sujetos a distintas prácticas agrícolas. Para la ilustración de las TRD se utilizaron datos provenientes de la pirosecuenciación de muestras de suelo de una localidad bajo tres tipos de prácticas agrícolas (sin prácticas agrícolas,prácticas sustentables y prácticas no sustentables). A partir de esta técnica molecular se obtuvieron aproximadamente 160000 secuencias que fueron procesadas por el software QIIME. Los análisis multivariados revelaron cómo se agrupan las comunidades de HMA en función de las distintas prácticas agrícolas, sus épocas y ubicación geográfica según la alfa diversidad, concentraciones de fósforo(Pe), Carbono orgánico (COt), Nitrógeno (Nt), ácidos   grasos  y   glomalina.   La  interpretación   de   la  información  multidimensional   mejora sustancialmente al poder visualizar en un espacio de baja dimensión las observaciones.