La metagenómica utiliza técnicas de biología molecular para analizar la diversidad de los genomas microbianos (metagenomas). La diversidad de los metagenomas se ha analizado mediante marcadores moleculares para clasificar bacterias y arqueas en grupos taxonómicos a nivel de género. Entre los marcadores moleculares más utilizados se encuentran los genes ribosomales, genes que codifican subunidades del citocromo C y algunos genes constitutivos (gyrB, rpoB, rpoD, recA, atpD, infB, groEL, pmoA, sodA). El marcador más utilizado es el gen 16S rRNA para clasificar bacterias y arqueas de muestras metagenómicas, aunque no permite clasificar de forma adecuada algunas secuencias. Sin embargo, con la secuenciación del gen completo 16S rRNA se identifican todas las secuencias de las regiones hipervariables, por lo que se ha logrado clasificar hasta nivel taxonómico de especie con este marcador molecular. La secuenciación de próxima generación, también llamada secuenciación masiva o de alto rendimiento ha ayudado a describir metagenomas complejos como los de muestras ambientales, con importancia ecológica, así como metagenomas que crecen en ambientes extremos. También han ayudado a estudios relacionados con sanidad animal y en humanos, y en el ámbito agroalimentario. Específicamente, tanto el uso del marcador molecular 16S rRNA como la secuenciación de alta eficiencia combinadas con el uso de las herramientas bioinformáticas para el análisis metagenómico se han usado para describir el metagenoma ruminal, una comunidad microbiana de gran importancia debido a que está involucrada en la producción animal de carne y leche. A pesar de los muchos estudios que se han realizado en este campo, aún faltan microorganismos por descubrir y caracterizar.
Se evaluó un aditivo líquido de levadura (ALL) de manzana sobre el comportamiento productivo de cerdos en etapa de crecimientofinalización. Se probaron cuatro niveles de ALL kg−1 de alimento de la dieta: 0 mL kg−1 (T1: control), 50 mL kg−1 (T2), 100 mL kg−1 (T3) y 150 mL kg−1 (T4). Se utilizaron 24 cerdos con una edad promedio de 30 días y un peso inicial promedio de 28.170 ± 3.6 kg. Las variables evaluadas fueron: peso vivo (PV), consumo diario de alimento (CDA), ganancia diaria de peso (GDP) y conversión alimenticia (CA). Se realizó un análisis univariado para detectar diferencias estadísticas entre tratamientos utilizando un nivel de confianza de un α = 0.05. El T3 fue mejor (P < 0.05) para PV, GDP, CDA y CA. Se concluye que la adición de 100 mL de ALL por kg de alimento en la dieta de crecimiento-finalización de cerdos mejora su respuesta productiva.
Bouteloua gracilis es un pasto nativo del norte de México, que es utilizado como fuente de forraje para el ganado por su alto contenido nutritivo; tiene elevada tolerancia al estrés osmótico que le permite vivir en climas secos; sin embargo, los mecanismos moleculares que le confieren esta tolerancia aún no se han reportado. Existe una clase de RNAs pequeños (sRNAs) llamados microRNAs (miRNAs), que se unen por complementariedad a RNAs mensajeros blanco, etiquetándolos para su degradación o supresión de la traducción. En este trabajo se reporta el aislamiento de sRNAs de B. gracilis, a través de la clonación de concatámeros y su secuenciación. El análisis in silico de la secuencias, permitió la identificación de miRNAs conservados en B. gracilis y reportados en Populus trichocarpa, Brachypodium distachyon, Oryza sativa, Sorghum bicolor, Zea mays, Malus domestica y Linum usitatissimum.Además, se predijo la estructura secundaria de los precursores de dos miRNAs (pre-miRNAs), usando como referencia los genomas de Glycine max, Zea mays, Sorghum bicolor y Oryza sativa. Finalmente, se identificaron seis mRNAs blanco para uno de ellos. La identificación de miRNAs en Bouteloua gracilis, ayudará a comprender como estas moléculas regulan la expresión genética en esta especie, y sus relaciones con los mecanismos de respuesta a estrés ambiental.
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