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Revelando la Diversidad Microbiana en el Aire Urbano Griego y en el Agua de Mar Recreativa Utilizando Codificación de ADN

Autores: Metaxatos, Angelina; Georgiadou, Dafni; Hatzinikolaou, Dimitris G.; Mainelis, Gediminas

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2025

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Acceso abierto

Artículo científico


Categoría

Ciencias Naturales y Subdisciplinas

Subcategoría

Astronomía

Palabras clave

Aire
Agua de mar
Microbiomas
Bacterias
Hongos
Código de barras de ADN

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 9

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Se recolectaron muestras de aire y agua de mar en 2022-2023 y se analizaron a través de un protocolo común de extracción de ADN, purificación y secuenciación de nueva generación. El estudio se centró en bacterias, arqueas, hongos y taxones asociados a plantas para comparar la estructura de la comunidad en ambos medios. Dada la escasez de datos sobre microbiomas ambientales en Grecia, nuestro objetivo fue investigar más a fondo la diversidad y variabilidad de estos microbiomas por primera vez, utilizando codificación de barras para proporcionar datos sobre las firmas microbianas en el aire y el agua de mar. Los datos de secuenciación revelaron una variabilidad espacial y estacional significativa y una alta diversidad y riqueza de comunidades de microbiomas en ambos hábitats. Después de filtrar por calidad, detectamos 21 filos y 345 géneros de bacterias y arqueas, 3 filos y 149 géneros de hongos, y 17 órdenes de Viridiplantae en el aire urbano. Al mismo tiempo, en las aguas recreativas, aislamos 20 filos y 420 géneros de bacterias y arqueas, 2 filos y 53 géneros de hongos y 19 órdenes de Viridiplantae. Muchos de los taxones fúngicos y bacterianos detectados en este estudio pueden ser potencialmente patógenos. Estos hallazgos destacan el potencial de la codificación de ADN como una herramienta confiable para el monitoreo ambiental integrador, ofreciendo información sobre la composición de los microbiomas ambientales. El monitoreo de microbiomas es valioso para el medio ambiente y la salud, y será más eficiente al integrar el análisis de ADN con el desarrollo de bases de datos abiertas e inteligencia artificial.

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