Modelo computacional de la interacción compatible entre Phytophthora infestans y Solanum tuberosum a través de la reconstrucción computacional del metabolismo de la planta y datos de expresión génica
Tipo de contenido
Trabajo de grado - Maestría
Idioma del documento
EspañolFecha de publicación
2016-02-02Resumen
Solanum tuberosum, la papa común, es uno de los principales cultivos para el consumo humano; el patógeno más importante que afecta su producción es el oomicete Phytophthora infestans, causante de la enfermedad del tizón tardío. Análisis de la expresión génica en plantas enfermas sugieren disminución de la capacidad de fijación de CO2. Este trabajo presenta un modelo metabólico computacional de la interacción compatible entre S. tuberosum y P. infestans, para analizar a nivel sistémico, los mecanismos metabólicos asociados a la fotosíntesis (reacciones lumínicas y fijación de CO2) en plantas enfermas. Para este fin se reconstruyó la red metabólica de la planta a partir de anotaciones funcionales del genoma de S. tuberosum y bases de datos bioquímicas y metabólicas. La reconstrucción fue refinada manualmente y automáticamente usando el paquete “g2f”, desarrollado para este trabajo en el lenguaje de programación R. La reconstrucción refinada se transformó en un modelo metabólico computacional, al cual se le integraron datos de expresión génica obtenidos durante la interacción compatible entre S. tuberosum y P. infestans en tres momentos (0, 2 y 3 días post-inoculación); para esto se desarrolló el paquete de R “exp2flux”, que permite integrar restricciones de flujo a partir de datos ómicos a modelos metabólicos. El análisis de balance de flujo, mostró disminución de flujos metabólicos en la ruta de fijación de CO2 y en las reacciones lumínicas de la fotosíntesis durante la infección. Este trabajo reafirma la disminución de la capacidad de fijación de CO2 y sugiere, además, una supresión general de la capacidad fotosintética en la planta durante la interacción compatible con P. infestans, probablemente asociada a un mecanismo de defensa. Aquí se reporta la primer reconstrucción metabólica a escala genómica de S. tuberosum y el primer modelo metabólico a escala genómica de una interacción plantapatógeno.Resumen
Abstract. The potato plant (Solanum tuberosum) is one of the main crops for human consumption; the most important pathogen that affects its production is the oomycete Phytophthora infestans, which causes late blight disease. Gene expression analysis suggests decreased CO2 fixation capacity in diseased plants. This work presents a computational metabolic model of the compatible interaction between S. tuberosum and P. infestans which allowed us to study the metabolic mechanisms associated with photosynthesis (light reactions and CO2 fixation) at a systemic level in diseased plants. For this purpose, the reconstruction of the metabolic network of the plant was obtained from functional annotations of the S. tuberosum genome and biochemical and metabolic databases. The reconstruction was refined manually and automatically using the R package "g2f", developed for this work. Refined reconstruction was transformed into a computational metabolic model, and gene expression data during the compatible interaction between S. tuberosum and P. infestans at three times (0, 2 and 3 days post-inoculation) was integrated into the model. For this, the "exp2flux" R package was developed, which allows the integration of flux constraints from omics data to metabolic models. Flux balance analysis showed decreased metabolic fluxes in the CO2 fixation pathway and in the light reactions of the photosynthesis during infection. This work reaffirms the decrease of the CO2 fixation capacity and also suggests a general suppression of the photosynthetic capacity in the plant during the interaction compatible with P. infestans, likely associated to an oxidative defense mechanism. Here, the first genome-scale metabolic reconstruction of S. tuberosum and the first genome-scale metabolic model of a plant-pathogen interaction are reported.Palabras clave
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