AILA AVILA JULIA TERESA
Modeling the Earth
Microbiome
Jack A. Gilbert and
Folker Meyer
La
ciencia otra vez como modelo, inteligente nos ha sido de gran utilidad en
nuestros días, entender la complejidad de las interacciones microbianas con su
entorno, con factores biológicos, físicos y por supuesto incluidos factores químicos,
ha sido producto de arduas investigaciones y procesos bastante rudimentarios,
pero que a la vez han proporcionado información sumamente interesante, con un
impacto social trascendental.
Ahora
adentrándonos hacia los pasajes de la vida microbacteriana, el proyecto del
microbioma en la tierra (EMP) es una
colaboración con la iniciativa de crear múltiples conjuntos de datos
comparables entre los microorganismos y los ecosistemas, cuyo objetivo
primordial entre uno de los tantos proyectos es generar la amplificación del
16S (RDNA) y la metagenómica.
Entonces
el enfoque de EMP es la comparación de muchos ecosistemas, aprovechando el rico
contenido del material genético. Desarrollando
de tal suerte modelos que no solo permiten predecir como un ecosistema se
comporta, sino que también ayuda a visualizar los cambios que podrían afectar
posteriormente la capacidad de un ecosistema.
En la vida
marina, el desarrollo de modelos matemáticos predictivos depende de la
comunidad mundial microbiana, composición y estructura, en los océanos, las
corrientes distribuyen la vida de manera específica, que tiene que ver con la
lucha constante a condiciones y limitaciones ambientales, tales como
alcalinidad, salinidad, temperatura entre otras.
El EMP está generando estudios adicionales para ayudar a
la validación de hipótesis acerca de cómo se distribuyen los microorganismos en
los ecosistemas. Por otro lado un segundo enfoque yace de predicciones de
encaje (MAP), para lo cual utiliza redes bayesianas para definir las relaciones
entre los medios físicos, biológicos, químicos en unidades graficas, permite
predecir la abundancia relativa de las unidades taxonómicas de los parámetros ambientales.
Así mismo la vinculación de MAP para PRMT nos da la oportunidad de explorar los
niveles relativos de metabolitos como una función de la estructura de
comunidades. Finalmente en el meollo de este asunto, la diversidad de
estrategias de muestreo entre las interacciones reproduce una amplia gama de
herramientas en contexto de diseños experimentales.
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