Las imágenes obetenidas por PET son una técnica no destructiva que permiten seguir el movimiento fotosintatos marcados con ¹¹C en las raíces. La distribución de carbono fijado por las hojas hacia las raíces se observó hasta el día 13, mostrando una mayor concentración en las puntas de las raíces respecto a su base. El seguimiento de moléculas marcadas con ¹¹C mostró que los fotosintatos tardan alrededor de 25 minutos en llegar a las raíces a partir de la fijación de CO₂.

Mediante EA-IRMS fue posible estimar cantidad de fotosintatos transportados hacia la raíz y liberados en la rizósfera, midiendo la proporción de ¹³C que fue proporcionado a las plantas mediante ¹³CO₂. En las puntas de raíces seminales nuevamente se observó una mayor concentración de fotosintatos respecto a sus bases, mientras que este patrón fue menos evidente para las raíces coronarias. La concentración de ¹³C en las raíces y en la rizósfera mostró una correlación significativa, la cual presentó un mejor ajuste al separar los datos de los de las bases de las raíces, mientras que las puntas mostraron una menor correlación, asociado con patrones variables de concentración de fotosintatos según la edad de las raíces.

Las comunidades bacterianas mostraron similitud dentro de cada tipo de raíz, mostrando diferencias entre los tipos de raíz y de acuerdo con su ubicación en la punta o en la base (identificado por la cantidad de ¹¹C). La similtud de las comunidades también fue explicada por la concentración de ¹³C en la rizósfera, pero este patrón fue menos claro en el caso de hongos y cercozoos. Esto indica que las comunidades microbianas se estructuran de acuerdo con la identidad de las raíces y la disponibilidad de nutrientes en sus ejes longitudinales.

El uso de DNA-SIP permite diferenciar microorganismos que incorporan el carbono liberado por las plantas, separando el DNA extraído en la fracción pesada que contiene ¹³C . Comparando las secuencias de microorganismos con y sin ¹³C en su DNA con DESeq2, se identificaron microroganismos sobrerepresentados que consumen el carbono liberado por las plantas. Dentro de ellos se encuentran bacterias como Paenibacillus, Caulobacter, Devosia, Sphingobium, Rhodpseudomonas, Vampirovibrio, Bdellovibrio y miembros de Commamonadacea y Oxalobacteraceae, entre otros. En el caso de los hongos destacó la presencia de ASVs pertenecientes a Fusarium y Trichoderma.

El análisis de redes de las comunidades consumidoras de exudados radiculares de la punta y las raíces mostraron una mayor interacción de los hongos con bacterias y cercozoos en la punta respecto a la base. En ambas redes, los taxa identificados como incorporadores de fotosintatos mostraron un mayor grado de centralidad, sugiriendo un papel importante en la comunidad.

Este trabajo demuestra que los exudados radiculares se concentran en las puntas de las raíces y la cantidad de fotosintatos difiere según la edad de los distintos tipos de raíz. La correlación entre la cantidad de fotosintatos en la raíz y su liberación a la rizósfera indica que el transporte hacia las raíces y la rizodeposición son proceso relacionados entre sí. Esa distribucion heterogénea de los exudados también influye en la composición de las raíces, mostrando una mayor abundancia de microorganismo que pueden hacer uso rápido de los exudados como Paenibacillus, Fusarium y Trichoderma. Además, se identificaron otros microorganismos que incorporan el carbono fijado por la planta a través de la depredación de los consumidores primarios, como es el caso de Vampirovibrio, Bdellovibrio y cercozoos como Glissomonadida y Cercomonadida.

Referencia

Schultes, S. R., Rüger, L., Niedeggen, D., Freudenthal, J., Frindte, K., Becker, M. F., Metzner, R., Pflugfelder, D., Chlubek, A., Hinz, C., Van Dusschoten, D., Bauke, S. L., Bonkowski, M., Watt, M., Koller, R., & Knief, C. (2025). Photosynthate distribution determines spatial patterns in the rhizosphere microbiota of the maize root system. Nature Communications, 16(1), 7286. https://doi.org/10.1038/s41467-025-62550-y

Realizan el siguiente diseño experimental en campo: Usan suelo de un mesocosmos previo para construir macetas para reconstruir los horizontes A, B y C del suelo, y hacen 4 tratamientos, +P, +N, +NP y -W, con suplementación con nitrógeno, fósforo, nitrógeno y fósforo y la mitad de agua que se usa en todos los tratamientos y el control.

El crecimiento de las raíces de las plantas fue mayor en el tratamiento con +NP, no difirió mucho con +N y +P por separado, pero se vió reducida con -W. además en cada tratamiento aumentó el potencial hídrico, mostrando como no solo la falta de riego disminuía la disponibilidad de nutrientes sino también el uso de los fertilizantes.

Con este diseño secuencian la región V4 del gen 16S rRNA y describiendo ASVs.
En general, los índices de diversidad alfa fueron significativamente mayores en los controles y en el tratamiento +P en comparación con los suelos donde se añadió N, mientras que la reducción del riego no tuvo un efecto significativo en comparación con los controles.

Dentro de cada tratamiento, buscan los ASVs que están diferencialmente asociados a cada tratamiento con respecto al control y marcan los que se van de uno u otro lado, haciendo más fácil la comparación entre uno y otro, es de resaltar que la mayor cantidad de ASVs asociados al tratamiento fue con el tratamiento +NP, y el menos el -W, algo que se esperaba observando la diversidad alfa.

Debido a que hubo diferencias notables entre +N y el control, muestran cuales son los ASVs que están diferencialmente asociados en detalle con una grafica de barras, coloreando por el grupo taxonómico al que pertenecen, aquí además se nota que no se pudo dilucidar muy bien la clasificación taxonómica de muchos ASVs.

En el tratamiento -W hubo bastante actinobacterias, asociadas precisamente con la falta de humedad, fueron componentes importantes en todas las muestras, aunque particularmente importantes en este tratamiento, los autores mencionan que puede que sea algo natural en el suelo original que están usando, y que es probablemente una adaptación ambiental.

En general los tratamientos +N y +NP parecen ser muy parecidos entre ellos por lo que muchos análisis se centran en estos como un conjunto (adicionado con nitrógeno).

En el análisis de metaboloma, el cual analizan en los diferentes horizontes del suelo, sólo muestran lo significativamente diferentes entre los tratamientos y el control, mostrando primero lo que resalta en el control con respecto a los tratamientos con nitrógeno, y muestran ejemplos representativos de lo que ocurre, con respecto a los tratamientos que están comparando para entender mejor cómo interpretar las gráficas.

Llama mucho la atención que lo hayan hecho de esta manera, en lugar de mostrar solo los que diferencian con respecto al control, sin embargo esto ayuda a manejar la narrativa de que hay grupos de compuestos que arcan el comportamiento del metaboloma de la rizosfera:

Para los controles hay muchos compuestos polifenoles, que pueden estar asociados con actividad antimicrobiana; para los enriquecidos en nitrógeno, hay muchos aminoácidos y compuestos derivados como la serina; así como en el deficiente en agua que también es rico en estos compuestos pero especialmente en algunos que son conocidos osmolitos como la ectoína, después discuten que estos pueden ser muy importantes para manejar el comportamiento en respuesta a la disponibilidad de nutrientes y agua, median el ensamblaje del microbioma de la rizosfera.

Para mostrar este punto hacen correlaciones múltiples para ver si hay asociaciones entre los ASVs y los metabolitos diferencialmente abundantes, lo cual ayuda a ver cuales son los particularmente diferenciados y que tanto pueden estar relacionados en conjunto con comunidades microbianas y el metabolismo del suelo, sin embargo el hacerlo sólo de los diferencialmente abundantes en los tratamientos (que solo los marcan para los suplementados con nitrógeno y los controles) puede llevar a sesgos que no dejen observar el fenómeno completo.

Para mostrar no solo que hay relaciones lineales entre estos sistemas, hacen análisis de redes que combinan tanto ASVs con metabolitos, y es interesante que hay metabolitos que funcionan como atractores de módulos que parecen darle sentido a las relaciones que hay entre los módulos de las redes, lo cual los autores clasifican como metabolitos clave.

Observando que la serotonina es clave en cómo se forman las redes, hacen dos experimentos para ver cómo éste compuesto clave cambia el comportamiento de las plantas y 6 miembros aislados del microbioma, viendo que en la planta aumenta el desarrollo de las raíces secundarias y en las bacterias a altas concentraciones puede inhibir su crecimiento, lo cual se interpreta como un gran modulador del comportamiento de la rizosfera.

En este trabajo los autores reconocen que el sistema no mostró gran diferencia en el tratamiento +P porque probablemente el P no era limitante en el sistema, y por eso no se mostraron diferencias grandes de ningún tipo.

En conclusión, esta serie de experimentos demostró que hay metabolitos que son la piedra angular del comportamiento de la rizosfera, que pueden estar mediando la composición y liberación de metabolitos que funcionen como respuesta al estrés abiótico.

Reference:
Baker, N. R., Zhalnina, K., Yuan, M., Herman, D., Ceja-Navarro, J. A., Sasse, J., … & Firestone, M. (2022). Nutrient and moisture limitation reveal keystone metabolites that link switchgrass rhizosphere metabolome and microbiome dynamics. PNAS. https://doi.org/10.1073/pnas.2303439121

En esta tabla se presentan las principales “máquinas de movimiento” microbianas. El pili tipo IVa (T4aP) es un apéndice retráctil que funciona como un cable extensible. El mecanismo es que la célula lo proyecta hacia una superficie, se adhiere y luego lo retrae con fuerza mediante motores de ATP (PilT y PilB), esa retracción produce un movimiento característico llamado “twitching motility”, una especie de desplazamiento por tirones o pequeños saltos sobre el sustrato sólido. Este mismo sistema puede formar un canal transitorio entre células, lo que permite la transferencia horizontal de ADN.

Por otra parte, el archaellum en Chloroflexota, descubierto en Litorilinea aerophila, podría considerarse una motilidad híbrida porque combina componentes típicamente arqueanos (genes arl, estructura helicoidal, motor rotatorio impulsado por ATP) dentro de una célula bacteriana. Es decir, biológicamente se encuentra en una bacteria, pero mecánicamente y energéticamente actúa como el de una arquea. Aunque bacterias y arqueas comparten la necesidad de moverse o adherirse, las soluciones moleculares son distintas. Los flagelos bacterianos giran gracias a un flujo de protones; los pili se extienden y retraen; los archaella arqueanos giran mediante energía química directa, en este panorama, cada dominio encontró su propio camino evolutivo.

En octubre de 2025, un estudio publicado en Nature Microbiology por los grupos de Sonja-Verena Albers (Universidad de Friburgo) y Simonetta Gribaldo (Instituto Pasteur) reveló que la bacteria Litorilinea aerophila, perteneciente al filo Chloroflexota, posee un archaellum plenamente funcional, lo que significa que por primera vez, una maquinaria considerada exclusiva de las arqueas se observa activa en un organismo bacteriano. El equipo analizó más de 3,700 genomas del filo Chloroflexota en busca de sistemas de motilidad y secreción. En el mapa comparativo de la Figura 1a, se aprecia cómo estos genomas contienen una sorprendente variedad de sistemas: flagelos, pili tipo IV, estructuras Tad y, de forma inusual, conjuntos completos de genes del archaellum. En el árbol filogenético de la Figura 1b, esas bacterias portadoras del archaellum se distribuyen en casi todos los órdenes del filo, lo que sugiere que esta maquinaria es un rasgo compartido.

a, Schematic representation of searched macromolecular systems and associated proteins. Each system with the corresponding proteins was searched in Chloroflexota genomes using MacSyFinder2. The present subunits are coloured accordingly, and grey subunits were not found. Of the 3,780 genomes searched, 233 potentially flagellated members were found. Around 1,234 encoded a Tad pilus, and 340 have loci for a type IVa pilus. A total of 243 genomes encoded a complete archaellum machinery. b, Reference phylogeny of Chloroflexota at the order level with the relative frequency of each TFF and flagellum systems by order. Order names correspond to GTDB taxonomy. The full species tree of Chloroflexota is in source data. Archaellum machineries are found in most of the orders of Chloroflexota.

La organización genética del sistema en L. aerophila resultó casi idéntica a la de arqueas motiles clásicas como Sulfolobus acidocaldarius. Los loci genéticos (mostrados en la Figura 2b–c) conservan la disposición de los genes motores (arlI, arlJ, arlH), estructurales (arlB, arlCDE, arlFG) y de procesamiento (PilD), lo que indica que el sistema se mantiene completo y potencialmente funcional.

a, Schematic of the archaellum machinery with its subunits. b,c, Exemplary identified archaellum loci in Chloroflexota (b) and Archaea (c). Chloroflexota of different orders harbour archaellum machinery genes. The machinery is complete and has all the necessary genes for archaellation and motility. The order of the genes and their homology are more similar to those of the arl2 cluster found in S. acidocaldarius, ‘Candidatus Nitrososphaera gargensis’ and the euryarchaeon Archaeoglobus fulgidus. Homologous genes are indicated in the same colour according to the schematic in a. kb, kilobase.

Para probarlo, los autores usaron modelos tridimensionales generados con AlphaFold 3, comparando las proteínas ArlI y ArlJ bacterianas con sus homólogas arqueanas. Los resultados, reflejados en la Figura 3a–b, mostraron un nivel de conservación estructural casi perfecto, en donde los dominios catalíticos, las hélices y los sitios de unión a ATP son idénticos. Esta similitud sugiere que el motor rotatorio bacteriano funciona bajo los mismos principios que el arqueano. Cuando las células de L. aerophila se cultivaron sobre agar, comenzaron a mostrar comportamientos de natación.

a, Alphafold3-predicted structures of the motor protein ArlI and ArlJ of the bacterial organism L. aerophila, the euryarchaeon M. jannaschii and S. acidocaldarius (PDB: 4ii7 for ArlI). A comparison of all three structures reveals remarkable structural similarity and similar domains in the N-terminal domain (NTD) and C-terminal domain (CTD). b, Conservation of residues in ArlI and ArlJ of bacterial archaella machineries was calculated using ConSurf. The scale bar indicates calculated conservation scores per residue. Predicted local distance difference test (pLDDT) plots of predicted structures are found in Supplementary Fig. 2.

En la Figura 4a, imágenes de fluorescencia revelan cómo las hebras multicelulares se fragmentan y adquieren apéndices polares; en la Figura 4b, la microscopía electrónica de transmisión muestra filamentos finos que emergen de los polos celulares. Al observarlas en tiempo real, las bacterias giraban y se desplazaban activamente, lo que confirma experimentalmente la presencia de un archaellum operativo en un organismo bacteriano.

a, Light and fluorescence microscopy of L. aerophila after labelling with NileRed and SYTO13 from liquid cultures and motility plates. Cell filaments shorten after growth on semi-solid agar plates. b, Transmission electron micrographs of cells. Cells isolated from semi-solid agar plates show distinct polar-located cell surface filaments reminiscent of archaellum filaments indicated by red arrows. Archaella were observed in 0 out of 86 cells from liquid culture (n = 86), 19 out of 108 cells from cells isolated from midpoint (n = 108) and 53 out of 95 cells from the rim of motility halo (n = 95). Scale bars are as indicated.

La estructura de estos filamentos fue resuelta mediante CryoEM a una resolución de 2.7 Å. Las reconstrucciones tridimensionales (ver Figura 5a–d) muestran una hélice izquierda compuesta por trímeros de la proteína ArlB, con la misma curvatura, el mismo enrollamiento y las mismas subunidades que las arqueas termófilas. Además, los investigadores identificaron sitios de glicosilación y de unión metálica idénticos a los de las archaella euriarqueotas. En términos simples, el archaellum presente en L. aerophila es una copia funcional del archaellum arqueano original. El análisis evolutivo de las proteínas del archaellum (Figura 6) reveló el origen de las secuencias en bacterias; se pudieron trazar al menos dos eventos independientes de transferencia horizontal de genes desde arqueas hacia bacterias Chloroflexota, probablemente ocurridos hace cientos de millones de años. A diferencia de la mayoría de las transferencias genéticas, en las que los genes importados se degradan o pierden su función, en este caso el sistema completo se ha mantenido activo y adaptado al entorno bacteriano.

a, CryoEM-derived map at 2.7 Å resolution in surface view with fitted-chain representation. Representation of the archaellum structure in side, top and end-on views showing the core of alpha helices and globular domain facing outwards. Three left-handed strands are coloured accordingly. Scale bars, 100 Å. b, CryoEM-derived map at 3.4 Å of asymmetric filament reconstruction. The EM map shows a slight tilt and is coloured by fitted chains. Representation of the tilted archaellum filament in side view, top view and end-on view. Scale bars, 100 Å. c, Additional dead-end protrusions corresponded to the residues Thr145 and Thr66, likely to be O-glycosylations. d, Each subunit harbours a metal-binding site coordinated by residues D121, D127, E131 and E134.

Las Chloroflexota ya eran conocidas por integrar genes arqueanos en rutas metabólicas como la ATP sintasa, pero ahora sabemos que también son capaces de incorporar sistemas completos de motilidad. Este fenómeno sugiere que la evolución microbiana no se limita a innovar desde cero: también recombina soluciones preexistentes, borrando las divisiones conceptuales entre Bacteria y Archaea. Como concluyen los autores, este trabajo representa “un ejemplo espectacular de exaptación: una maquinaria arqueana reutilizada por bacterias para la misma función”.

Referencia: Sivabalasarma, Shamphavi, et al. “Structure of a Functional Archaellum in Bacteria of the Chloroflexota Phylum.” Nature Microbiology, vol. 10, no. 10, Sept. 2025, pp. 2412–24, https://doi.org/10.1038/s41564-025-02110-8.

El trabajo utilizó Arabidopsis thaliana inoculada con Pseudomonas protegens CHA0 marcada con GFP. Utilizando una tinción fluorescente, fue posible observar bacterias adheridas a la raíz, las cuales se acumularon cerca del meristemo radicular y en la zona de transición, inmediatamente antes de la formación de la banda de Caspary. Las mutantes sgn3 y myb36 con defectos en la integridad de la banda de Caspary mostraron una mayor colonización en la zona de diferenciación respecto al tipo silvestre. La colonización de la raíz también incrementó con la ablación de células de la endodermis, sugiriendo que la disrupción de la banda de Caspary ocasiona fuga de quimioatrayentes, ocasionando una mayor densidad de bacterias.

Para corroborar que la colonizaión depende de la quimioatracción a los compuestos liberados por la raíz, se utilizaron bacterias con genes deletados asociados a la producción de flagelo y la cinasa CheA, requerida para la transducción de señales quimiotácticas hacia el flagelo. Todas las mutantes presentaron baja capacidad de colonización, comprobando que se debe a la atracción por parte de las sustancias liberadas por las raíces.

La fuga de metabolitos de la raíz también permiten una mayor proliferación de las bacterias, lo cual se observó monitoreando células adheridas a la raíz WT y una doble mutante sgn3 myb36. Esto fue verificado con medio MS líquido suplementado con los exudados de ambos genotipos, mostrando un mayor crecimiento en presencia de los compuestos liberados por la mutante.

El perfil de exudados de sgn3 myb36 mostró una mayor concentración de aminoácidos respecto al tipo silvestre, siendo la glutamina el más abundante. Plantas WT en medio suplementado con glutamina, mostraron un incremento en la colonización similar a la suplementación con exudados de sgn3 myb36.

El desarrollo de raíces laterales podría estar asociado con eventos de colonización debido a la disrupcion de la banda de Caspary y la consecuente liberación de aminoácidos. Plantas tratadas con ácido indolacético mostraron una mayor producción de raíces laterales y con ello una mayor liberación de glutamina al medio, lo cual también ocasiona una mayor colonización por parte de P. protegens. Para comprobar que la colonización depende de la detección de aminoácidos se utilizó una mutante Δcta^quad con cuatro genes que codifican para transportadores de aminoácidos deletados. Respecto a WT, estas bacterias tuvieron una menor capacidad de colonización en la zona de diferenciación de mutantes sgn3 myb36 y en los sitios de emergencia de raíces laterales de plantas WT. Adicionalmente se utilizó una cepa reportera con el fluoróforo mScarlet expresado de manera constitutiva y GFP fusionada con el promotor de ansB, gen que codifica para una glutaminasa-asparaginasa periplásmica. De este modo se observó que las bacterias asociadas a zonas donde hay liberación de glutamina están metabolizando este aminoácido.

El artículo concluye que la raíz cuenta con sitios específicos donde se concentra la colonización, los cuales están asociados a la fuga transitoria de compuestos de bajo peso molecular. Este mecanismo podría actuar en conjunto con la secresión activa de otros metabolitos para estructurar el microbioma de raíz.

Referencias

Tsai, H.-H., Tang, Y., Jiang, L., Xu, X., Dénervaud Tendon, V., Pang, J., Jia, Y., Wippel, K., Vacheron, J., Keel, C., Andersen, T. G., Geldner, N., & Zhou, F. (2025). Localized glutamine leakage drives the spatial structure of root microbial colonization. Science, 390(6768), eadu4235. https://doi.org/10.1126/science.adu4235
Evert, R. F., Eichhorn, S. E., & Raven, P. H. (2013). Raven biology of plants (8. ed., international ed). Freeman, Palgrave Macmillan.

Este patógeno infecta los tejidos vasculares del tomate, y estos cambios se detectan por la densidad bacteriana en las coronas de tallo, pero para este momento ya es demasiado tarde para prevenir que ocurra la enfermedad, debido a que la planta no suele presentar síntomas hasta ya estar en estado de enfermedad, por lo que en este trabajo se plantea predecir en qué momento se puede detectar cuándo ocurrirá un cambio en la composición de la rizosfera que pueda advertir sobre la posterior infección.

Según un meta análisis que realizan, donde miden la infección reportada por Ralsontia en diferentes trabajos en invernadero y reportan que la invasión puede estar en un gradiente dentro de la planta aunque el estado saludo-enfermedad se reporte como binario. En este mismo análisis encuentran que los primeros síntomas de la enfermedad del marchitamiento bacteriano tienden a aparecer en RS1 (estado de floración).

Posteriomente, ya con un experimento de jardín donde toman suelo infectado con Ralstonia y lo utilizan para cultivar tomate hasta tener el estadío vegetativo VS2 (frutos), y miden por qPCR cuantas copias del gen 16S de Ralstonia hay en el suelo, así como la composición microbiana de las comunidades a lo largo del tiempo para ver si es el ensamblaje de las comunidades lo que explica el momento justo en el que ocurre la infección por Ralstonia. De las 54 plantas que tienen datos experimentales propios, se quedan con un subset para sólo lidiar con las que estan claramente enfermas o claramente saludables, debido a que «como la infección latente puede representar una enfermedad próxima o una infección asintomática» deciden excluir este grupo de latentemente infectadas detectadas por qPCR.

Debido a que para analizar esto a lo largo del tiempo utilizan un sistema de rizobox y extraen el suelo de rizosfera sin dañar las raíces, sólo analizan el microbioma de rizosfera, lo cual podría ser una limitante para estudiar este sistema ya que el marchitamiento bacteriano afecta tejido endófito, aunque sí refleja lo observado en el microbioma de la rizosfera.

A través de varios análisis taxonómicos y de propiedades fisicoquímicas del suelo encuentran una composición de microbioma inicialmente similar que diverge en múltiples configuraciones en VS2.

Es interesante que en esta serie de análisis a lo largo del desarrollo, donde los cambios más grandes parecen darse a partir del estadío VS2 como que la diversidad es mayor en las plantas que se van a enfermar que las que no lo harán.

Además obtienen aislados de la rizosfera de las plantas sanas y encuentran 5 cepas que suprimen significativamente la infección de Ralstonia en un experimento donde se inoculan estos aislados por separado (Lysinibacillus xylanilyticus, Pseudarthrobacter defluvii, Bordetella petrii, Bacillus nealsonii, y Chryseobacterium gleum), mostrando que sí es parte del microbioma el que ayuda en el mantenimiento de la salud de la planta.

En conjunto, el artículo presenta una contribución muy valiosa al campo de la ecología del microbioma vegetal y la patología de suelo: la idea de que diferencias tempranas en la composición del microbioma de rizosfera pueden predecir el desenlace de la enfermedad, incluso antes de que el patógeno domine, es poderosa y abre vías para diagnóstico e intervención.

Referencia:

Gu, Y., Banerjee, S., Dini-Andreote, F. et al. Small changes in rhizosphere microbiome composition predict disease outcomes earlier than pathogen density variations. ISME J 16, 2448–2456 (2022). https://doi.org/10.1038/s41396-022-01290-z

El experimento consistió de seis pases seriales de Pseudomonas protegens CHA0 en raíces de llevado a cabo en las raíces Arabidopsis thaliana, las cuales se mantuvieron en un sistema gnotobiótico para excluir competencia con otros microorganismos y sometiendo la trayectoria evolutiva de P. protegens a las presiones selectivas generadas por la planta. A partir de la cepa ancestral, se establecieron cinco líneas independientes, y cada ciclo consistió del trasplante del microbioma a nuevos hospederos con el mismo genotipo (Col-0) después de cuatro semanas. Para monitorear la trayectoria de las poblaciones presentes en cada línea, se aislaron 16 colonias al azar en los ciclos 2, 4 y 6, las cuales fueron agrupadas según su capacidad de crecimiento, resistencia al estrés y características ligadas a la interacción con la planta como producción de hormonas, actividad de enzimas proteolíticas, formación de biofilm, etc. Con esta información, las cepas se agruparon en cinco categorías: similar al ancestro, transitoria (referente a que su abundancia disminuyó hacia el final del experimento), sensible al estrés y mutualista 1-2.

Siguiendo la abundancia de cada fenotipo en sus ciclos correspondientes, se observó un incremento en la abundancia de los fenotipos mutualistas con el transcurso del experimento en todas las líneas, mientras que los fenotipos transitorios y sensibles al estrés fueron menos prevalentes y en algunas líneas desaparecieron. Una vez concluida la evolución experimental, se seleccionaron 5 aislados representativos de cada categoría, los cuales fueron inoculados de manera individual en raíces de A. thaliana para evaluar su desempeño y efectos sobre la planta. Un ordenamiento del fenotipo de las plantas sometidas a estos experimentos indica un efecto similar entre los aislados mutualistas, correlacionando positivamente con distintas variables fenotípicas de la planta; a diferencia de la cepa ancetral y del resto de aislados. De manera similar se identificó una correlación positiva respecto al índice de desempeño vegetal (PC1 del ordenamiento descrito anteriormente, explica 76.9% de la variación), y al número de bacterias en la raíz, indicando un mejor desempeño por parte de las bacterias mutualistas.

Para evaluar la adaptación de P. protegens a las raíces de A. thaliana, se determinó la capacidad de crecimiento de los distintos aislados en presencia de fuentes de carbono secretadas por las raíces, lo cual indicó que los fenotipos mutualistas no presentaron incremento significativo en el crecimiento respecto al ancestro, incluso los mutualistas 2 mostrando reducción en la capacidad de crecimiento. Por otra parte, los aislados mutualistas presentaron un ligero incremento en la tolerancia a escopoletina, un compuesto antimicrobiano secretado por la planta. Debido a que la producción de este metabolito depende de la expresión del factor de transcripción MYB72, se evaluó su inducción por efecto de los diferentes aislados, mostrando una mayor expresión por efecto de los aislados mutualistas, lo cual correlaciona con la tolerancia a la escopoletina. De igual manera se encontró una corelación negativa de la actividad protelítica y la inducción de MYB72, lo cual sugiere el cambio de una interacción antagónica a mutualista por parte de las bacterias.

Para explorar los cambios en el genoma responsables de los distintos fenotipos de las bacterias, se secuenció el genoma completo de 30 aislados seleccionados al azar, los cuales fueron comparados con la cepa ancestral para identificar SNPs e INDELs. En el caso de los aislados mutualistas, destacaron mutaciones en gacS y gacA, genes de la cinasa sensora y el regulador de respuesta, respectivamente, del sistema de dos componentes que regula múltiples aspectos del metabolismo secundario, incluyendo virulencia y patogenicidad. Algunas de las mutaciones en gacA indican posible reducción o inhibición de la actividad del regulador de respuesta debido a cambios el aspartato (D54) que recibo el fosfato que inicia la cascada de señalización y también una mutación generando un condón de paro (E38X).

Los fenotipos mutualistas también mostraron mutaciones en accC (biotina decarboxilasa), las cuales fueron asociadas con un mejor desemeño de la planta pero sin un claro papel en la rizósfera.

Por otra parte, el fenotipo sensible al estrés que fue dominante en la línea 5 parece estar asociado a cambios en rpoS y su promotor, lo cual podría involucrar una respuesta más eficiente frente al estrés, comprometiendo su capacidad de antagonizar al hospedero produciendo factores de virulencia, explicando su dominancia en la rizósfera.

Para evaluar el potencial adaptativo de tres cepas mutualistas con mutaciones en gacA y gacS, se realizaron ensayos de competencia, estimando la aptitud relativa respecto al ancestro midiendo cambios respecto a la proporción inicial 1:1 al final del exprimento. Esto se llevó a cabo en las raíces de A. thaliana, así como en tres medios líquidos: KB, LB y TSB. Los genotipos fueron detectados por análisis del perfil de desnaturalización de alta resolución basado en PCR (RQ-HRM), indicando que las cepas mutantes tuvieron una ventaja en las raíces de la planta, pero mostraron una aptitud similar o menor al ancestro en los medios líquidos, indicando que las mutaciones ofrecen ventajas que son específicas al ambiente de la raíz.

Los resultados del trabajo indican que las presiones de selección ejercidas por la planta permitieron la evolución de una interacción mutualista por parte de las bacterias. Esto involucró pocos cambios en la regulación global de la expresión de genes, ocasionando una reducción en la virulencia, evidenciado por una menor actividad protelítica y promoción del crecimiento de la planta. Las mutaciones en gacS/gacA afectan el metabolismo secundario, lo cual podría explicar también la resistencia a escopoletina e inducción de MYB72.

Referencias

Li, E., De Jonge, R., Liu, C., Jiang, H., Friman, V.-P., Pieterse, C. M. J., Bakker, P. A. H. M., & Jousset, A. (2021). Rapid evolution of bacterial mutualism in the plant rhizosphere. Nature Communications, 12(1), 3829. https://doi.org/10.1038/s41467-021-24005-y

Song, H., Li, Y., & Wang, Y. (2023). Two-component system GacS/GacA, a global response regulator of bacterial physiological behaviors. Engineering Microbiology, 3(1), 100051. https://doi.org/10.1016/j.engmic.2022.100051

En este contexto, la búsqueda de alternativas sostenibles y de bajo impacto ha llevado a explorar el potencial de los microorganismos presentes en ambientes contaminados como agentes de biorremediación.
En el estudio presentado por Firincă y colaboradores (2024), se analizaron muestras de un suelo urbano (Tabla 1) con antecedentes petroquímicos en Bucarest (Figura Mapa). Los autores señalan poco crecimiento de biomasa vegetal, posiblemente debido a la presencia de contaminantes quìmicos, entre ellos algunos metales pesados.

A partir de estas muestras se aislaron 16 cepas microbianas con tolerancia a metales, la Figura 2 muestra imágenes al microscopio de los 16 microorganismos aislados del suelo contaminado con metales. Entre ellos hay siete bacterias Gram-positivas y nueve hongos filamentosos. La mayoría de las bacterias pertenecen a los phyla Firmicutes y Proteobacteria, destacando los géneros Bacillus, conocidos por su resistencia a metales y su papel en la bioremediación. Otras especies como Solibacillus silvestris, Paenibacillus pabuli y Achromobacter también se aislaron, todas con funciones ecológicas importantes como fijación de nitrógeno, promoción del crecimiento vegetal y producción de enzimas útiles.

La figura 5 resume la tolerancia de bacterias y hongos frente a altas concentraciones de cromo, zinc y plomo. En general, los hongos fueron más resistentes que las bacterias. El cromo resultó el metal más tóxico, inhibiendo por completo a G. candidum y A. niger, mientras que solo unas pocas cepas, como B. marisflavi y T. longibrachiatum, mostraron tolerancia moderada. El zinc tuvo un efecto inhibidor intermedio, aunque T. longibrachiatum no presentó reducción de crecimiento. El plomo fue el menos tóxico e incluso estimuló el crecimiento de A. niger. Destaca T. longibrachiatum como la cepa más robusta, tolerante a los tres metales con mínimas reducciones de crecimiento.

Posteriormente, los autores evaluaron la capacidad de eliminación de estos metales por parte de un hongo y una bacteria, mismos que presentaron mayor resistencia a dichos metales, las pruebas de laboratorio mostraron que Trichoderma longibrachiatum alcanzó una remoción cercana al 87% del cromo, además de reducir en 67% el zinc y en 48% el plomo en las condiciones evaluadas (Figura 6B). Por otro lado, Bacillus marisflavi presentó una alta eficiencia en la eliminación de plomo, con valores próximos al 86%, aunque con una capacidad limitada para remover cromo (~7%) y zinc (~19%) (Figura 6A). Estos resultados indican que distintas especies microbianas pueden mostrar afinidad diferencial hacia determinados metales, lo que sugiere la posibilidad de combinarlas en estrategias de remediación complementaria.

A pesar de la eficacia demostrada en condiciones de laboratorio, los autores señalan que es necesario evaluar el comportamiento de estas cepas en suelos reales, donde la heterogeneidad del ambiente, la competencia microbiana y la complejidad química pueden afectar la eficiencia de remoción. La importancia de de trabajar con microorganismos aislados del mismo sitio representa una ventaja, ya que se encuentran naturalmente adaptados a las condiciones locales y pueden integrarse en estrategias de fitorremediación junto con plantas tolerantes a metales. Este estudio demuestra el potencial de emplear bacterias y hongos nativos como aliados en la descontaminación de suelos afectados por metales pesados (Tabla 3). Al integrar enfoques microbiológicos, se pueden encontrar soluciones viables, sostenibles y ambientalmente seguras para mitigar un problema de gran relevancia en contextos urbanos e industriales.

Sumado a lo anterior, los autores diseñan sensores electroquímicos para la detección de metales pesados modificando electrodos con nanopartículas de oro (AuNP) y azul de Prusia. Las AuNP aportan una gran superficie activa y capacidad para adsorber iones metálicos, mientras que el azul de Prusia actúa como mediador redox, facilitando la transferencia electrónica y mejorando la sensibilidad del sensor. Este diseño permite una detección rápida, precisa y selectiva de metales tóxicos como plomo y cromo, fundamental para monitorear la eficacia de la bioremediación microbiana. Por lo que el desarrollo de estos sensores con la aplicación real en la remoción microbiana de contaminantes, acerca a la nanotecnología a soluciones ambientales prácticas y aplicables en el sitio de estudio.

Referencia: Firincă, Cristina, et al. “Microbial Removal of Heavy Metals from Contaminated Environments Using Metal-Resistant Indigenous Strains.” Journal of Xenobiotics, vol. 14, no. 1, Dec. 2023, pp. 51–78, https://doi.org/10.3390/jox14010004.

El ácido indolacético IAA es una hormona reguladora de crecimiento vegetal fundamental para el desarrollo de la raíz, tallo y participa en muchos otros procesos del crecimiento vegetal, cuenta con al menos 3 vías de síntesis utilizadas por bacterias que utilizan al aminoácido triptófano Trp como precursor. Es muy relevante ésta asociación porque típicamente las plantas exudan este aminoácido para atraer bacterias promotoras del crecimiento vegetal PGPB y muchas de estas bacterias lo usan para su propio metabolismo y producen IAA para aumentar el crecimiento principalmente de la raíz.

En este trabajo

Para este experimento primero aislaron 118 cepas de bacterias del tejido endofítico de la raíz de tomate, los crecieron en diferentes medios y los inocularon para probar si estas son promotoras de crecimiento vegetal.

Curiosamente, los ensayos no se realizaron en tomate, sino en plántulas de trigo, lo cual permitió establecer un modelo comparativo del efecto promotor de crecimiento. El diseño experimental contempló crecer las bacterias en medio King sólo y con triptofano, con u indicador colorimétrico S2 (reactivo de Salkowski) para identificar si las bacterias podrían usar triptófano y producir IAA, la coloración se interpretó como positiva.

El reactivo de Salkowski es una solución de cloruro férrico FeCl3 en ácido sulfúrico concentrado que se utiliza en química y biología para detectar y cuantificar ácidos indol-3-acéticos IAA y otros compuestos con un anillo de indol en una muestra. Al reaccionar con estos compuestos, el reactivo produce un coloración característica, que puede ser de un tono rojizo o rosado.

Debido a que hay diferentes vías de síntesis de IAA, se hizo un experiemnto similar donde probaron usar intermediarios de las vías triptamina TAM o indole-3-acetamida IAM para ver si las bacterias podían producir IAA por estos medios alternativos, esto se midió con UHPLC/MS.

Como parte de un análisis más profundo, se decidió realizar la secuenciación genómica completa únicamente en un número reducido de cepas seleccionadas. La lógica detrás de esta estrategia es concentrar los recursos en aquellas bacterias que, tras el cribado inicial, mostraban mayor potencial de aplicación como bioinoculantes.

Luego tomaron sólo 3 cepas luego de filtrar las que serían más prometedoras en la producción de IAA para probar si el experimento de transformación de triptofano a IAA usando extractos de las plantas por separado, de tomate y de trigo, para mostrar si no solo el Trp es el precursor de la formación de IAA, además esto lo midieron con densidad óptica sensible a la captación el anillo indol, mostrando que estas cepas seleccionadas no solo producen IAA distinto del control (extracto de planta estéril sin cepa bacteriana) sino que además en algunos casos como con Bacillus aryabhattai es diferente usar extracto de tomate y de trigo.

Finalmente, los autores integraron los resultados fenotípicos y genómicos para proponer candidatos bacterianos con capacidad de promover el crecimiento vegetal por medio de la producción de IAA.

Este experimento me hizo reafirmar mi pensamiento de que un buen complemento del diseño experimental global era probar las cepas bacterianas con plantas de tomate, además que el hecho de que sean promotoras del crecimiento vegetal no necesariamente está relacionado con la producción de IAA como la narrativa de los autores maneja, además que usar diferentes formas de medir la producción de IAA está bien porque es evidencia del mismo fenómeno, pero no debería hacerse para experimentos separados.

Es muy ilustrativo ver las formas creativas y de bajo costo para probar un fenómeno tan relevante, pero creo que necesario asegurarse del mismo usando técnicas más finas como la propia UHPLC/MS que usan posteriormente los autores.

Referencias:

Garay-Arroyo, A., de la Paz Sánchez, M., García-Ponce, B., Álvarez-Buylla, E. R., & Gutiérrez, C. (2014). La Homeostasis de las Auxinas y su Importancia en el Desarrollo de Arabidopsis Thaliana. REB. Revista de educación bioquímica, 33(1), 13–22. Recuperado de https://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1665-19952014000100003

Feng, Y., Tian, B., Xiong, J., Lin, G., Cheng, L., Zhang, T., Lin, B., Ke, Z., & Li, X. (2024). Exploring IAA biosynthesis and plant growth promotion mechanism for tomato root endophytes with incomplete IAA synthesis pathways. Chemical and Biological Technologies in Agriculture, 11(1), 187. https://doi.org/10.1186/s40538-024-00712-8

Fig 1. Phenotypic effects of ToBRFV-infected plants and classical detection. (A) Genome architecture of ToBRFV. Each number indicates where an open reading frame (ORF) begins and ends in a representative Iranian ToBRFV isolate (OP557566, 6393 bases). (B) Images of S. lycopersicum L. plants infected by ToBRFV. (i) Mock-treated plants; and (ii) infected plants showing necrosis. C) Gel electrophoresis image showing the expected viral product upon RT-PCR (total RNA was used as starting material).

Hasta ahora, la detección de ToBRFV se realizaba principalmente con técnicas serológicas como ELISA o moleculares como RT-PCR. Aunque son eficaces, estas pruebas requieren varias horas, personal especializado y equipos de laboratorio, lo que limita su uso en el campo. Otros métodos, llamados isotérmicos como LAMP han sido propuestos para acortar los tiempos de diagnóstico, pero pueden presentar problemas de falsos positivos. Frente a estas limitaciones, los autores resaltan que es esencial desarrollar técnicas que sean rápidas, sensibles, específicas y aplicables directamente en condiciones agrícolas. Para esto, los sistemas CRISPR-Cas se presentan en este trabajo como una alternativa innovadora. Originalmente descubiertos como parte del sistema inmune de bacterias y arqueas, los sistemas CRISPR han sido ampliamente aplicados en biotecnología, principalmente para edición genética. Sin embargo, también pueden adaptarse para diagnóstico molecular, gracias a su capacidad de reconocer secuencias específicas de ADN o ARN y activar una actividad de corte colateral sobre moléculas reporteras. Esta propiedad permite diseñar pruebas altamente específicas para detectar virus, incluidas enfermedades de plantas.

En este estudio se evaluó la capacidad de Cas12a y Cas9 para detectar ToBRFV en muestras de tomate. Para ello, el genoma viral se amplificó mediante la técnica isotérmica RPA (amplificación mediada por recombinasa), lo que evita el uso de termocicladores. Posteriormente, se emplearon complejos CRISPR programados para reconocer regiones específicas del virus, particularmente en el gen que codifica la proteína de la cápside. Una vez activadas, las nucleasas procesaron sondas de ADN de cadena sencilla marcadas con fluoresceína y biotina, lo que permitió revelar el resultado en un dispositivo de flujo lateral (LFA), similar en funcionamiento a una prueba rápida de embarazo o COVID-19.

Fig 2. Detection of ToBRFV with CRISPR-Cas12a. (A) Scheme of the detection in which the RPA product (dsDNA) generated from the viral genome is recognized by a programmed ribonucleoprotein (formed by L. bacterium Cas12a and ToBRFV-targeting crRNA) that in turn cleaves an ssDNA probe [labelled with fluorescein (F) and biotin (B)]. A commercial LFA strip is used to reveal the detection. (B) Image of the LFA strips when detecting ToBRFV in tomato plant samples (performed in triplicate). ToBRFV-derived dsDNA generated by RPA. (C) Quantification of test line intensity (bars represent means and standard deviations, n = 3). *Statistically significant change by a t-test, P < 0.05.

Los resultados mostraron que el sistema Cas12a detecta de manera eficiente al virus, con señales visibles tras 1 hora de reacción, manteniendo buena sensibilidad incluso con variaciones en la concentración de enzima. También, se probó la detección con Cas9, otra nucleasa del sistema CRISPR, que se diseñó para reconocer la misma región del ADN viral. En este caso, se utilizó una sonda compuesta por una cadena de timinas (T18), igualmente marcada para ser procesada por Cas9 al activarse.

Fig 3. Detection of ToBRFV with CRISPR-Cas9. (A) Scheme of the detection in which the RPA product (dsDNA) generated from the viral genome is recognized by a programmed ribonucleoprotein (formed by S. pyogenes Cas9 and ToBRFV-targeting crRNA) that in turn cleaves an ssDNA probe [labelled with fluorescein (F) and biotin (B)]. A commercial LFA strip is used to reveal the detection. (B) Image of the LFA strips when detecting ToBRFV in tomato plant samples (performed in triplicate). ToBRFV-derived dsDNA generated by RPA. (C) Quantification of test line intensity (bars represent means and standard deviations, n = 3). *Statistically significant change by a t-test, P < 0.05.

La investigación concluye que las pruebas basadas en CRISPR permiten un diagnóstico en menos de 1.5 horas, a temperaturas constantes y sin necesidad de equipos sofisticados, lo que las convierte en un método prometedor para monitorear enfermedades en cultivos agrícolas. Si bien aún existen limitaciones prácticas, este estudio sienta las bases para desarrollar kits portátiles de detección de virus en plantas. Los sistemas CRISPR ofrecen un enorme potencial en agricultura, no solo para diagnosticar patógenos, sino también como herramientas de edición genética, estas aplicaciones podrían revolucionar la gestión de enfermedades agrícolas y contribuir significativamente a enfrentar los desafíos de la seguridad alimentaria global.

Referencia:

Besati, Masoud, et al. “Detection of Tomato Brown Rugose Fruit Virus through CRISPR-Cas12a and CRISPR-Cas9 Systems.” Scientific Reports, vol. 15, no. 1, July 2025, p. 25638, https://doi.org/10.1038/s41598-025-11825-x.

En este estudio, se utilizó Pseudomonas bijieensis 2P24 como punto de inicio en la evolución experimental. Con esta cepa ancestral, se inocularon semillas de trigo desinfectadas creciendo en medio mínimo estéril, eliminando así la competencia con otros microorganismos y estableciendo la presión selectiva restringiendo las fuentes de carbono a los compuestos liberados por la planta. Utilizando este sistema se establecieron cuatro líneas independientes, cada una albergando poblaciones distintas de P. bijieensis 2P24 provenientes de la misma cepa ancestral. Se llevaron a cabo 8 pases seriales con una duración de 10 días cada uno, al final de este periodo se aislaron las bacterias de las raíces y fueron nuevamente inoculadas en semillas de trigo. Para cada ciclo se reralizó el conteo de UFCs para estimar el tamaño de la población y cada dos ciclos se eligieron colonias al azar para su almacenamiento y secuenciación de genoma completo.

Durante los dos primeros ciclos, las cuatro poblaciones presentaron los valores máximos de tamaño de población, los cuales disminuyeron en ciclos posteriores y permanecieron constantes durante el resto del experimento. Esto sugiere una reestructuración en la comunidad debido a cambios adaptativos que ocurrieron de manera independiente en las cuatro poblaciones. Para identificar mutaciones responsables de este comportamiento, se secuenció el metagenoma de la población completa en los ciclos 2, 4, 6 y 8; comparandolos con el genoma de la cepa ancestral de identificaron 7 polimorfismos de nucleótido único en las cuatro líneas. Cada población presentó una mutación diferente en el gen fleN, las cuales comenzaron desde el ciclo 4 e incrementaron con el tiempo alcanzando frecuencias de hasta el 49%, indicando su importancia en la adaptación al ambiente de las raíces. En cambio, otras mutaciones en los genes hisM, baeS y COJ56-RS12475 ocurrieron de manera intermitente en cada una de las poblaciones, sugiriendo un posible origen no relacionado con la selección ejercida por la planta.

La frecuencia de las mutaciones en fleN calculada a partir del metagenoma fue validada mediante la selección al azar de 10 colonias del último ciclo de cada línea y secuenciando amplicones de fleN. evidenciando proporciones similares similar a lo calculado mediante datos metagenómicos. Mediante recombinación homóloga, se construyeron mutantes con los cambios correspondientes a cada SNP y evaluó la influencia de cada polimorfismo en la capacidad de colonización de las raíces, monitoreando el tamaño de la población durante 10 días. Todas las mutantes mostraronpoblaciones de mayor tamaño respecto a la cepa ancetra, a pesar de que el incremento no fue significativo en FleN^V24L en el tiempo final.

Adicionalmente se realizaron experimentos de colonización competitiva, utilizando como inóculo un medio con igual proporcion de células de la cepa ancestral y cada una de las mutantes, utilizando tanto aquellas generadas por recombinación homóloga y las obtenidas de la rizósfera al final del octavo ciclo. Debido a que la cepa ancestral es resistente a tetraciclina, para este experimento se sustituyó este gen por uno de resistencia a kanamicina, permitiendo así separar ambos genotipos al final del experimento, plaqueando en medios con el antibiótico correspondiente. La aptitud relativa fue calculada como la tasa de mutantes fleN respecto a la cepa ancestral al final del experimento, dividida entre la tasa al inicio del experimento. Las bacterias con cualquiera de las cuatro mutaciones mostraron una mayor aptitud respecto a la cepa ancestral y en todos los casos las mutantes generadas por recombinación homóloga presentaron una mayor aptitud que los genotipos evolucionados en la rizósfera. Esto podría ser un resultado de la exposición prolongada a la planta, que involucra compromisos en la colonización con otros fenotipos no explorados en el estudio.

En la rizósfera del tomate, únicamente las mutantes FleNV24L y FleNA139V mostraron una aptitud significativamente mayor respecto al ancestro, indicando condiciones diferentes en ambas rizósferas y posiblemente una ventaja menos específica para ambas mutaciones.

El gen fleN está involucrado en la regulación del número de flagelos presentes en las bacterias, por lo que la ventaja en la colonización podría esta relacionado a cambios en la motilidad resultante de un número distinto de flagelos. Mediante observacioens con microscopía electrónica de transmisión se contaron los flagelos presentes en la cepa ancestral, las mutantes obtenidas por el experimento de evolución artificial y una en la que se deletó el gen fleN. Se obserbó que las mutantes mostraron un incremento en el número de flagelos respecto al ancestro, mientras que ΔfleN tuvo el número máximo. Evaluando la capacidad de swarming, se encontró mayor motilidad en tres de las mutantes mientras que la capacidad de formación de biofilm fue menor respecto a la cepa ancestral. No hubo diferencias en la capacidad de crecimiento en medio líquido entre mutantes y la cepa ancestral, indicaando que un mayor número de flagelos podría representar una ventaja en la rizósfera debido a mejor motilidad y no a un incremento en la capacidad de crecimiento.

FleN contribuye a cambios en el número de flagelos mediante la unión a hexámeros de FleQ, los cuales hidrolizan ATP y en esta conformaicón se unen a σ⁵⁴, permitiendo la transcripción de los genes flagelares. Debido a que FleN también tiene actividad ATPasa, compite con FleQ por ATP, el cual al unirse a FleN permite la dimerización de FleN, impidiendo así la transcripción. En la cepa ancestral, el equilibrio entre ambos estados de activación y represión de la transcripción resulta en el número observado de flagelos. En cambio, ΔfleN constantemente transcribe los genes flagelares, resultando en un incremento de la cantidad de flagelos. En el caso de las diferentes mutantes de fleN, podría haber un cambio en la capacidad de dimerización, lo cual resultaría en una menor tasa de inhibición de la transcripción, resultando en un fenotipo que se aproxima al de ΔfleN. Esto fue evaluado mediante un experimento de doble híbrido en bacteria, revelando una mayor intracción entre monómeros de FleN en la cepa ancestral, respecto a las proteínas con las sustituciones observadas en cada población.

Esta capacidad disminuída de formar dímeros también resultó en una mayor actividad ATPasa de FleQ al estar en contacto con FleN mutantes, indicando que durante la regulación génica habría una mayor transcripción de los genes flagelares. Esto último fue validado mediante RT-qPCR de los genes fleS y fleR, los cuales están regulados por la interaccion entre FleN y FleQ, mostrando que la ausencia de FleQ ocasiona un incremento en su transcripción, con los genotipos mutantes mostrando un nivel intermedio entre ΔfleN y la cepa ancestral.

Este trabajo indica que adaptaciones a la rizósfera pueden involucrar pequeños cambios en el genoma que impactan en la regulación de la trancripción y con ello afectando el éxito de los microorganismos en las raíces. A través de un incremento en el número de flagelos y mayor motilidad, las bacterias podrían colonizar rápida y ampliamente los nichos disponibles en la raíz.

La variación en el número de flagelos podría ser benéfica en otros ambientes, en donde pequeños cambios a nivel de regulación favorecerían la supervivencia de las bacterias. De igual manera, es interesante especular los cambios que podrían ocurrir como resultado de la interacción con otras plantas, en donde

Referencia

Li, J., Zhang, Y., Jiang, W., & Zhang, L.-Q. (2025). Experimental evolution of plant rhizobacteria reveals emerging adaptive mutations. mBio, 16(8), e01023-25. https://doi.org/10.1128/mbio.01023-25

En este trabajo, se evaluó la respuesta y composición del microbioma de dos genotipos de tomate () y () al ser infectadas con F. oxysporum, buscando explorar los efectos del ácido fusárico en la comunidad microbiana y la contribución de cepas individuales a la resistencia frente al patógeno.

Uno de los genotipos fue más resistente a la infección por F. oxysporum, por lo cual fue denominado el cultivar resistente (R), mientras que el otro se denominó suceptible (S) y la comparación de la severidad de la infección en suelo natural y estéril sugiere que el microbioma contribuye a la resistencia observada por el cultivar R. Buscando evaluar si la infección por el hongo influye en el reclutamiento del microbioma como resultado de la respuesta sistémica inducida, se utilizaron plantas con las raíces divididas en dos macetas, una de ellas fue inoculada con F. oxysporum, mientras que la otra permaneció sin contacto con el patógeno. El suelo afectado por la respuesta sistémica inducida fue trasplantado a una nueva maceta con suelo estéril, en donde crecieron nuevas plantas de tomate infectadas con el hongo. Comparados con los controles tratados solo con agua, el trasplante de suelo afectado por la respuesta sistémica de las plantas reistentes resultó en una infección menos severa indicando el reclutamiento de la comunidad benéfica como resultado de la activación de las defensas de la planta.

Adicionalmente se evaluó la activación de resistencia sitémica inducida por contacto con un factor de virulencia. Utilizando el mismo sistema de plantas con las raíces dividas, una de las macetas fue tratada con ácido fusárico y el suelo de la otra maceta fungió como inóculo para el trasplante. Como resultado, las plantas que crecieron y fueron infectadas en la maceta inoculada, mostraron el mismo patrón que aquellas cuyas defensas fueron inducidas por la presencia de F. oxysporum, indicando el papel del ácido fusárico como elicitor de la respuesta sistémica inducida.

Las comunidades bacteriana del experimento de trasplante fueron perfiladas mediante la secuenciación del gen ribosomal 16S, lo cual reveló que el microbioma se diferencía de acuerdo con el tipo de cultivar y también de acuerdo con la infección de F. oxysporum. Es interesante notar que dentro de las comunidades asociadas al cultivar sensible, plantas infectadas y sanas mostraron comunidades más diferentes respecto aquellas del cultivar resistente, que mantuvo comunidades similares en ambos estados. Las plantas tratadas con ácido fusárico presentaron comunidades con un comportamiento similar, sugiriendo la relevancia de este factor de virulencia en la composición del microbioma.

De manera más específica, se observó el enriquecimiento diferencial de algunos OTUs según el cultivar en estado de infección. Sphingobium, Lysobacter y Sphingomonas estuvieron enriquecidos en el cultivar resistente en comparación con el suceptible, indicando que podrían ser taxa claves en la resistencia a F. oxysporum. Por otra parte, múltipes OTUs pretencientes a Streptomyces estuvieron enriquecidos en plantas infectadas de ambos cultivares mientras que el cultivar suceptible mostró enriquecimiento de Arthrobacter.

Con los resultados de los taxa sobrerepresentados, se buscó validar su relevancia en la supresión de la enfermedad. Para ello, se aislaron múltiples cepas de Flavobacterium, Arthrobacter, Streptomyces, Lysobacter, Sphingomonnas y Sphingobium. Para un aislado perteneciente a cada género se evaluó su capacidad de proteger contra F. oxysporum en plantas de ambos cultivares, siendo Sphingomonas el género con el mayor efecto en ambos cultivares, seguido de Sphingobium y Lysobacter, géneros que estuvieron enriquecidos en el cultivar resistente. También se evaluó la efectivdad de una comunidad sintética conformada por los seis aislados, así como iteraciones de esta comundiad con uno de los miembros faltantes, como una manera de evaluar su contribución al efecto sobre la salud de la planta. La comunidad sintética fue más efectiva en el cultivar resistente, pero en ambos casos presentó la mayor protección contra el hongo respecto a las otras comunidades con un miembro ausente, las cuales indicaron que Sphingomonas tuvo la mayor contribución a este efecto, seguido de Sphingobium y Lysobacter, lo cual es consistente con su comportamiento individual.

También se evaluó la activación de resistencia sistémica inducida por efecto de estos aislados de manera, utilizando el sistema de raíz dividida y trasplante. Bajo estas condiciones todos mostraron protección contra la infección, nuevamente siendo Sphingomonas, Sphingobium y Lysobacter los aislados que ofrecieron el mayor efecto. Se evaluó la expresión de los genes relacionados con la defensa de la planta: ALLENE OXIDE SYNTHASE (AOS) y PATHOGENESIS-RELATED PROTEIN 1 (PR1a), para corroborar y medir la activación de la resistencia sistémica inducida por cada uno de los aislados, siendo los mismos tres géneros los que permitieron una mayor expresión de los genes seleccionados.

El siguiente paso consistió en investigar cómo es que la respuesta de la planta frente a la infección de F. oxysporum afecta la colonización de las raíces para cada uno de los aislados. Utilizando el sistema de raíz dividida, se determinó que el cultivar resistente promueve la colonización de Sphingomonas, Sphingobium y Lysobacter en presencia del hongo, mientras que el cultivar sensible inhibe su crecimiento. En el caso de Arhrobacter y Streptomyces, ambos cultivares favorecen su abundancia cuando hay infección, pero esta es mayor en el cultivar sensible. Finalmente, en el caso de Flavobacterium, si abundancia disminuye con la infección en el cultivar sensible, mientras que en el resistente permanece sin cambios en ambas condiciones.

Con experimentos anteriores se determinó la relevancia del ácido fusárico en la modulación del microbioma por parte de la planta. La siguiente pregunta consistió en evaluar si diferentes concentraciones de ácido fusárico son capaces de suprimir el reclutamiento de Sphingomonas en las raíces de la planta. Nuevamente usando el sistema de raíces divididas, se evaluaron 5 concentraciones de ácido fusárico en suelo estéril inoculado con Sphingomonas resistente a rifampicina, y en suelo natural, en dónde se midió el número de copias de Sphingomonas mediante qPCR. En ambos casos, se observó que las plantas del cultivar resistente tratadas con ácido fusárico en concentraciones de 0.1-1 µg/g de suelofavorecen el reclutamiento del género, mientras que en el cultivar sensible disminuye su colonización. En ambos casos, concentraciones de 10 y 50 µg/g de suelo de ácido fusárico disminuyen drásticamente el reclutamiento del género.

Para corroborar que la producción del ácido fusárico modula el reclutamiento de Sphingomonas, se utilizó una mutante de F. oxysporum: Δfub1, la cual es incapaz de producir ácido fusárico. Plantas en suelo estéril y natural infectadas con la mutante y mostraron una reducción en el reclutamiento e inhibición de Sphingomonas en los cultivares resistente y suceptible, respectivamente, indicando la contribución del ácido fusárico en la modulación del microbioma durante la infección.

Parte de la modulación que lleva a cabo la planta sobre su microbioma podría provenir de los exudados que liberal las raíces. Para explorar esta influencia, se obtuvieron los exudados de ambos cultivares en contacto y en ausencia de F. oxysporum, los cuales fueron utilizados en medio de cultivo para monitorear su efecto en el crecimiento y producción de biofilm de Sphingomonas; ambos parámetros fueron favorecidos por los exudados del cultivar resistente en presencia del patógeno mientras que los exudados del cultivar sensible ocasionaron reducción de crecimiento y producción de biofilm. Estos resultados señalan el mecanismo a través del cual las plantas resistentes son capaces de promover el crecimiento de bacterias que protegen contra la infección.Esta interpretación es soportada por la composición de los exudados radiculares, la cual difiere según el cultivar y de acuerdo con el estado de salud de la planta.

La comparación de los exudados de ambos cultivares infectados mostraron metabolitos que son más abundantes para cada genotipo. En el caso del cultivar sensible hay una mayor producción de ácido fumárico y xilosa, mientras que el cultivar resistente la alfa-tomatina, triptofano, rutina, ácido hidroxiglutárico, tiramina y leucina. En medio de cultivo, el ácido fumárico xilose, alfa-tomatine, triptófano, rutina tiramine y leucina favorecieron el crecimiento de Sphingobium a concentraciones de10 μM.

Este trabajo señala la importancia de Sphingomonas en la resistencia del tomate contra F. oxysporum, lo cual es dependiente del genotipo de la planta, siendo aquellas capaces de reclutar a los microorganismos que favorecen a la resistencia contra el patógeno, mientras que las plantas sensibles inhibieron el crecimiento de estos organismos. De igual manera se evidenció el efecto que tiene la liberación de factores de virulencia directamente sobre los microorganismos asociados a las raíces, así como el efecto indirecto que tienen una vez que se activan las defensas en la planta, lo cual lleva a cambios en la estructura del microbioma.

Referencias

Jin, X., Jia, H., Ran, L., Wu, F., Liu, J., Schlaeppi, K., Dini-Andreote, F., Wei, Z., & Zhou, X. (2024). Fusaric acid mediates the assembly of disease-suppressive rhizosphere microbiota via induced shifts in plant root exudates. Nature Communications, 15(1), 5125. https://doi.org/10.1038/s41467-024-49218-9

El experimento principal de este estudio consta de tomar el pasto perenne «ryegrass» típico de China y lo cultivan en macetas con diferentes concentraciones de diésel en el suelo para estudiar el reclutamiento diferencial de microorganismos y el metaboloma que deja la rizosfera, primero analizando los compuestos vegetales y luego todos los demás.

El mecanismo propuesto es la modificación de los exudados radiculares, que contienen metabolitos capaces de atraer (o repeler) ciertos grupos bacterianos. Por eso más adelante probarán usar compuestos identificados por UHPLC/MS para probar quimiotaxis de bacterias aisladas de rizosfera.

Bajo estrés por hidrocarburos, ryegrass exudó más alcaloides, glucósidos cianogénicos y terpenoides. Estos metabolitos se asociaron con un aumento en bacterias beneficiosas, especialmente bacterias reportadas como degradadoras de hidrocarburos (p. ej., Nocardioides, Perlucidibaca).

Algunos metabolitos (e.g., eugenol, 7-acetoxy-4-methylcoumarin) mostraron ser quimioatrayentes directos en experimentos de laboratorio con Rhodopseudomonas y Pseudomonas.

Otros metabolitos pudieron tener un efecto antimicrobiano indirecto, inhibiendo competidores o patógenos.

Se identificaron 22 metabolitos diferenciales en todos los tratamientos, asociados con la abundancia de bacterias fijadoras de nitrógeno, lo cual sugiere un doble beneficio: degradación de contaminantes + apoyo nutricional a la planta.

Los autores reconocen que hay efectos de metabolitos individuales que probablemente varían según planta, suelo y tipo de estrés.

Los ensayos de quimiotaxis se hicieron en condiciones de laboratorio, sin considerar el suelo real (pH, textura, interacciones químicas y sería bueno probar comunidades sintéticas para ver como reaccionan en conjunto).

La mayor parte de las asociaciones siguen siendo correlativas. Solo se probaron tres metabolitos en quimiotaxis, cuando la comunidad se ve afectada por docenas de compuestos simultáneamente.

El foco en metabolitos individuales es útil para encontrar mecanismos, pero pasa por alto que en la rizosfera las interacciones son multicompuesto y multiespecie, con redundancia metabólica.

Es muy valioso el trabajo que proponen ya que el problema de contaminación por hidrocarburos es muy alarmante y afecta los ecosistemas en muchos niveles.

Reference: Xiao, X., Fang, X., Hu, N., Huang, K., Huang, R., Farooq, M. R., … & Zhao, Y. (2025). Root specialized metabolites shape plant-beneficial bacterial communities to mitigate hydrocarbon stress. Microbiological Research, 128314. https://doi.org/10.1016/j.micres.2025.128314

A partir de esos candidatos, se sintetizaron 69 péptidos y se evaluaron frente a patógenos clínicos. El 59 % resultó activo, y varios fragmentos, como mammuthusin-2, perteneciente a mamuts, elephasin-2 proveniente de elefantes de colmillo recto, hydrodamin-1 de vaca marina antigua, mylodonin-2 de perezoso gigante y megalocerin-1 de alce gigante (Fig. 4), demostraron buena actividad en ratones con infecciones cutáneas. Estos péptidos actúan despolarizando la membrana citoplasmática, en contraste con los antibióticos conocidos que atacan la membrana externa

Este estudio no solo nos prueba el poder que combina IA y paleoproteómica, sino que abre puertas hacia el descubrimiento de antibióticos con mecanismos novedosos, capaces de ampliar el repertorio terapéutico en nuestro catálogo de compuestos usados para combatir infecciones resistentes.

Otro estudio analizó a microorganismos pertenecientes al Dominio Archaea, estas formas de vida, distintas a bacterias y eucariotas, han sido tradicionalmente ignoradas como fuente de antibióticos. A diferencia de bacterias y hongos, que desde hace un siglo nos han proporcionado antibióticos, sin embargo, las Archaea se consideraban irrelevantes para la medicina, en parte, porque casi nunca causan enfermedades humanas. Después, su cultivo y estudio resultan complicados, muchas son extremófilas y requieren condiciones poco accesibles en un laboratorio. Y es apenas en años recientes que se les está presntando la suficiente atención. El trabajo publicado en Nature Microbiology en agosto de 2025 analizan un conjunto de proteínas codificadas por cientos de especies de Archaea, con la misma herramienta computacional que había servido para rastrear antibióticos en genomas de animales extintos. Utilizando el modelo de aprendizaje profundo APEX, los investigadores analizaron 193 millones de fragmentos proteicos provenientes de 233 especies de Archaea (Extended Data Fig. 1).

El resultado es que existen 12,623 candidatos a péptidos con actividad antimicrobiana, estos péptidos, llamados archaeasinas, representan un arsenal químico que había permanecido inexplorado. Para comprobar si la predicción era correcta, se sintetizaron 80 archaeasinas en el laboratorio. De esas 80 archaeasinas, el 93 % mostró actividad antimicrobiana in vitro contra bacterias de alta relevancia clínica, incluyendo algunos de los patógenos más temidos por su resistencia como Acinetobacter baumannii, Klebsiella pneumoniae o Pseudomonas aeruginosa (Fig 1).

La Figura 2 del artículo ilustra cómo los investigadores caracterizaron los péptidos antimicrobianos derivados de Archaea, combinando análisis de actividad y estructura. El heatmap del panel a muestra que estos péptidos son capaces de inhibir bacterias resistentes clínicamente importantes, tanto Gram-negativas como Gram-positivas, incluyendo CRE (colistin-resistant Escherichia coli), MRSA (methicillin-resistant Staphylococcus aureus) y VRE (vancomycin-resistant Enterococci), con concentraciones mínimas inhibitorias que se comparan favorablemente con antibióticos conocidos como polimixina B. Los paneles b–d revelan que la actividad de los arqueasinas está estrechamente relacionada con su estructura secundaria, que varía según el entorno químico: agua, soluciones parcialmente hidrofóbicas (TFE: trifluoroetanol) o condiciones que simulan membranas celulares (SDS 10mM en agua que forma micelas). Estos resultados sugieren que la efectividad de los péptidos depende de su capacidad de adoptar conformaciones específicas que faciliten la interacción con las membranas bacterianas, destacando a los archaeasinas como una nueva clase de antibióticos con propiedades estructurales únicas.

Un hallazgo interesante del estudio con el modelo APEX fue la evaluación de la interacción entre pares de péptidos antimicrobianos (EPs-Encrypted Peptides) predichos en Archaea. Ya que muchos organismos actuales producen cócteles de péptidos que actúan de manera cooperativa para defenderse de patógenos, los autores exploraron si algo semejante ocurría en las secuencias ancestrales reconstruidas. Se seleccionaron 79 pares de péptidos provenientes de genomas arqueanos estrechamente relacionados filogenéticamente (distancia ≤8 en el árbol evolutivo) y ensayaron su actividad conjunta contra la bacteria multirresistente Acinetobacter baumannii (ATCC 19606). La metodología empleada fue un ensayo checkerboard, que consiste en combinar diluciones dobles en serie de dos antimicrobianos y registrar el crecimiento bacteriano bajo cada combinación.
El análisis de los resultados se basó en el cálculo del Fractional Inhibitory Concentration Index (FICI), una métrica que permite diferenciar entre distintos tipos de interacción, en donde se dice que hay una interacción sinérgica si el valor de FICI ≤ 0.5, esto indica que el efecto combinado supera ampliamente al de cada péptido por separado. Cuando es aditiva, los valores del FICI son 0.5 < FICI ≤ 1, en este caso los efectos se suman, sin potenciación real y finalmente, cuando la interacción es Indiferente los valores vas de 1 < FICI ≤ 2 y entonces la combinación no modifica la eficacia de los péptidos (Fig. 3). Los histogramas obtenidos revelaron que varios pares de péptidos de Archaea mostraron interacciones sinérgicas, lo que sugiere que la cooperación molecular entre antimicrobianos podría ser una estrategia muy antigua, ya presente en linajes arqueanos ancestrales. Este hallazgo abre la posibilidad de que las membranas microbianas del pasado hayan estado sometidas a presiones selectivas ejercidas por consorcios de péptidos que actuaban de forma cooperativa.

Otro hallazgo destacado fue que los péptidos arqueanos activos contra Acinetobacter baumannii no solo matan a las bacterias, sino que lo hacen mediante un ataque directo a la membrana, afectando tanto la barrera externa como la membrana citoplasmática. Esto se evidenció en la Figura 4, donde se analizaron varios mecanismos de acción complementarios. Se usó la sonda NPN y se midió la permeabilización de la membrana externa, observándose que ciertas archaeasinas incrementan significativamente la fluorescencia, similar al efecto de la polimixina B, un antibiótico conocido por romper membranas. En paralelo, la sonda DiSC3(5) reveló que otros péptidos inducen despolarización de la membrana citoplasmática, colapsando el potencial eléctrico esencial para la bioenergética bacteriana. Además, la investigación evaluó los cambios en la fluidez y rigidez de la membrana mediante Laurdan Generalized Polarization (GP). Los péptidos líderes mostraron que, tras el tratamiento, las membranas bacterianas podían volverse más rígidas o más fluidas, dependiendo del arqueasin, reflejando un daño profundo en la organización lipídica que contribuye a la muerte celular. Finalmente, los ensayos de citotoxicidad y hemólisis demostraron que estas moléculas son altamente selectivas, es decir, no dañan eritrocitos (HC50) ni células humanas HEK293T (CC50) a concentraciones efectivas frente a la bacteria. Esto indica que los archaeasins combinan potencia antimicrobiana con seguridad para células eucariotas, lo que los convierte en candidatos prometedores para el desarrollo de nuevos antibióticos.

Algunas archaeasinas alcanzaron eficacias comparables a antibióticos existentes, el caso de la archaeasin-73, que en los ensayos redujo drásticamente la carga bacteriana en modelos murinos infectados con A. baumannii. Los resultados fueron similares a los obtenidos con la polimixina B, un antibiótico que suele considerarse como último recurso en los hospitales.

Compuestos como las polimixinas desestabilizan la membrana externa de bacterias Gram-negativas, varias archaeasinas parecen interferir directamente con la membrana citoplasmática, creando despolarización y colapso energético, este mecanismo, es importante porque reduce la probabilidad de resistencia cruzada con antibióticos ya existentes.

Referencias:

-Wan, Fangping, et al. “Deep-Learning-Enabled Antibiotic Discovery through Molecular de-Extinction.” Nature Biomedical Engineering, vol. 8, no. 7, June 2024, pp. 854–71, https://doi.org/10.1038/s41551-024-01201-x.

-Torres, Marcelo D. T., et al. “Deep Learning Reveals Antibiotics in the Archaeal Proteome.” Nature Microbiology, Aug. 2025, https://doi.org/10.1038/s41564-025-02061-0.

Pero ¿qué tan bien se realizan estas comparaciones de microbiomas?, además, siempre que se obtenga el DNA metagenómico ¿importará de qué forma sea extraído?, a eso hay que sumarle al hecho de que dentro de la estructura del gen 16S hay 9 regiones hipervariables que sirven para diferenciar entre géneros y hasta especies, pero ¿cuál es la región más adecuada para realizar esas comparaciones? ¿Se pueden hacer comparaciones de comunidades cuando la secuenciación se hizo de diferentes regiones?

En este artículo se hacen esas preguntas mediante la secuenciación de diferentes microecosistemas que están relacionados con la salud humana, con una visión de entender el ecosistema microbiano en el que nos encontramos involucrados en la cadena alimentaria. 

Este análisis lo realizan mediante la secuenciación de amplicones de diferentes pares de primers del gen 16S rRNA que corresponden a diferentes regiones (P1: V3-V4 [787F-1073R], P2: V4 [799F-1193R], P3: V5-V6 [515F-806R], P4: V5-V6-V7 [341F-805R]). 

Con conclusión general la influencia de los kits de extracción de DNA fue insignificante en comparación con la influencia de la elección de los pares de cebadores. Café preguntarse como sustentan éstas conclusiones

Primero los autores analizan in silico la cobertura que puede darles analizar todas las regiones hipervariables V del 16S al compararlos en bases de datos como la de SILVA para determinar si se podrían utilizar para identificar taxones pertenecientes a los tres dominios, siendo que el par P3 (primer primer 515F) sí abarca los tres dominios, aunque en puntuaciones bajas, además hay dos primers que son específicos de bacterias 1073R y 1193R .

Hacen la comparación real de primers de diferentes microecosistemas, desde un mock (que es definido como una comunidad conocida definida previamente), ratones gnotobióticos como controles, y para constuir la idea de la cadena alimenticia analizan los microbiomas de suelos, raíces de plantas, y heces de ganado vacuno y humano. Quizás un problema es que utilizan muestras diferentes para cada tipo de muestra y en los posteriores análisis las usan como si fueran equivalentes.

Primero descartan que el uso de diferentes kits de extracción de DNA influya en el resultado de cualquiera de los análisis de diversidad, por lo que uno no debería de preocuparse tanto por no recuperar algún grupo taxonómico.

Un resultado sorprendente de los datos experimentales es que cada par de primers da un número diferente de lecturas secuenciadas, desde 3 a 5 M de secuencias dependiendo del par elegido.

Es sorprendente que la elección de los pares de primers sí influencia la composición de la diversidad, por ejemplo de los 955 géneros encontrados en total, sólo 348 fueron comúnmente identificados en todas las muestras, además el par P3 515F-806R identificó el mayor número de géneros (n = 696).

Además a lo largo de los microbiomas hay 4 phyla que están presentes: Firmicutes, Bacteoridetes, Actinobacteria y Proteobacteria, solamente los pares P3 y P4 detectan dos filos de arqueas, además los autores mencionan que la riqueza de las comunidades va disminuyendo conforme avanza la cadena alimentaria, con humanos (consumidores secundarios) teniendo la menor diversidad.

Por otra parte la diversidad beta de las comunidades (índices de Jaccard y Bray-Curtis) también fue de influenciada por la elección de primers, además el par de primers sí influye en qué comunidad se está analizando, como el par P3 que sirvió para observar la dispersión de los puntos de suelo en un gráfico NMDS.

Particularmente para cada par de primers es común encontrar diferencias en la abundancia de taxones específicos, y estás diferencias son significativas, lo cual hace pensar que hay regiones del gen 16S que son muy sensibles a la identificación taoxnómica.

Finalmente este trabajo hace la sugerencia de que las investigaciones con 16S consideren tomar solo uno de estos pares de Primers (515F-805R) para hacer comparaciones entre distintos estudios como una forma de estandarizar la forma de trabajo.

Sin embargo, estos análisis deben verse críticamente:

Es interesante que utilicen los controles de la comunidad conocida del ‘mock’ y de los ratones gnotobióticos, sin embargo controles afectados serían quizás usar comunidades sintéticas cada vez más diversas y ver si hay realmente diferencias con los suelos o plantas que pierden de distintas muestras.

Al comparar entre diferentes muestras, puede que se estén explicando éstas diferencias con el origen mismo de la muestra, ya que hay mucha variación tanto en la diversidad alfa como en la diversidad beta pero está puede ser por las muestras distintas dónde se toman.

Cómo última opinión quizás sería mejor realizar la secuenciación del gen 16S completo para poder aseverar si hay regiones donde sea más sensible la taxonomía.

Referencia: Wasimuddin, Schlaeppi, K., Ronchi, F., Leib, S. L., Erb, M., & Ramette, A. (2020). Evaluation of primer pairs for microbiome profiling from soils to humans within the One Health framework. Molecular ecology resources, 20(6), 1558-1571. https://doi.org/10.1111/1755-0998.13215

Para probar esta hipótesis, realizaron múltiples ciclos de cultivo de tomate en condiciones controladas, comparando suelos previamente cultivados

Los resultados indican que los suelos cultivados mostraron una disminución significativa de la enfermedad, acompañada de cambios estructurales en la comunidad bacteriana, incluyendo el enriquecimiento de ciertos taxones presumiblemente benéficos como Streptomyces.

Fig. 2. Shifts in the bacterial community composition associated with changes in the disease incidence during tomato monoculture. Shown are: (A) the bacterial community composition at the phylum and genus levels, (B) taxa significantly contributing to the variation of bacterial communities across monocropping cycles based on the Similarity Percentage Analysis (SIMPER), and (C) the correlation between the abundance of Streptomyces and bacteria wilt incidence, as well as pathogen levels in bulk soil. “C1”, “C3”, “C5”, and “C7” represent the first, third, fifth and seventh monocropping cycles.

Aunque Streptomyces parece ser un biomarcador del suelo asociado con baja incidencia de Ralstonia, los datos no demuestran que controle la infección dentro de la planta (rizosfera o endosfera).

Por tanto, centrarse tanto en su abundancia podría ser un caso de sobreinterpretación funcional basada solo en correlación en un compartimento.

Aunque Streptomyces aparece como un predictor importante en el modelo de random forest, eso no significa que sea la causa principal de los efectos sobre Ralstonia o micronutrientes.
Podría ser simplemente un indicador de un entorno microbiano más complejo, o correlacionarse con otros factores como tipo de suelo, comunidad completa, o manejo agrícola o la propia disminución de la enfermedad.

La Figura 4A muestra qué tan importante es cada factor edáfico para predecir el enriquecimiento de Streptomyces y si su abundancia se asocia positiva o negativamente con ese valor.
Las barras que van hacia abajo indican que ese factor está negativamente correlacionado con el enriquecimiento, y el modelo lo detecta como útil. Desde mi punto de vista este análisis es mas útil si se analiza con el avance de la enfermedad del tomate, que es la principal variable de respuesta que los autores están observando.

A lo largo de estos ciclos de cultivo obtienen suelos que después etiquetan como S y C dependiendo del fenotipo de las plantas y el %de incidencia de enfermedad.

En invernadero se proponen cultivar tomates usando suelo etiquetado como «supresor de enfermedades» (S) y suelo «propicio para la enfermedad» (C) que usan en conjunto con la inoculación de la propia Rastonia (+R). De entrada el suelo supresor S parece producir mejor salud en las plantas que el suelo propicio C, y cuando son inoculadas con +R resultan con mejor fenotipo que las plantas del suelo propicio, aunque no con diferencias significativas cuando están inoculadas en el % de incidencia de la enfermedad y cantidad de Rasltonia. Además mencionan que la diversidad alfa es mayor en el suelo S, y la diversidad beta que aunque son suelos distintos en composición, al final se terminan pareciendo pero siguen siendo distintos.

Creo que sería relevante que incluyeran el contenido de la endosfera en estos análisis.

Fig. 5. The incidence of bacterial wilt, pathogen levels, and microbiome changes in the rhizosphere of tomato plants grown in disease-conducive (C) and disease-suppressive (S) soils without and with R. solanacearum (R) (greenhouse trial 1). (A) The appearance of 2-month-old tomato plants. (B) Disease incidence (left) and pathogen levels (right) in the tomato rhizosphere. (C) Composition of rhizosphere bacterial communities in different treatments. (D) Principal Coordinate Analysis (PCoA) of bacterial communities from the tomato rhizosphere. (E) Carbon utilization activity of rhizosphere bacterial community expressed as Average Well Color Development (AWCD). (F) Random Forest (RF) analysis to determine the importance of alpha diversity, carbon utilization activity, and structure of rhizosphere bacterial community in explaining tomato wilt disease. The linear regression showing the relationship between these factors and the wilt disease incidence. Symbols “C” and “S” represent the conducive soil and suppressive soil, while “C + R” and “S + R” represent the conducive soil and suppressive soil with R. solanacearum inoculation, respectively.

Adicionalmente realizan un perfil fisiológico a nivel comunitario de la fracción cultivable a travéz de la medición del consumo de carbono (AWCD), mostrando una ligera disminución entre la rizosfera de suelo propicio inoculado con Rasltonia C+R.

En la figura 5f hacen otro análisis de random forest e incluyen los valores del PCoA1 y 2 de la diversidad beta de la comunidad de las rizosferas del experimento de suelos S y C (supresor y propicio a la enfermedad respectivamente) y otras variables para intentar predecir qué factores explican la enfermedad del tomate, sin embargo esto puede traer consigo el problema de no saber qué aspecto de la diversidad beta es lo que está explicando una parte de este fenómeno.

Fig. 6. Metagenome analysis of functional pathways differentially distributed in the rhizosphere soil of tomato plants grown in disease-conducive (C) and disease-suppressive (S) soils without and with R. solanacearum (R) (greenhouse trial 1). The analysis was performed using two different methods: a combination of the Statistical Analysis of Metagenomic Profiles (STAMP) and eggNOG database (A) or a combination of Lefse analysis (LDA score > 2, P < 0.05) and KEGG database (B). Symbols “C” and “S” represent the conducive soil and suppressive soil, while “C + R” and “S + R” represent the conducive soil and suppressive soil with R. solanacearum inoculation, respectively.

Referencia:

Peng, J., Hou, J., Liu, H., Mavrodi, D. V., Mavrodi, O. V., Sun, F., Shen, M., Wang, X., Dang, K., Yan, M., Liang, H., Dong, Y., & Li, J. (2025). Changes in the soil and rhizosphere microbiomes associated with bacterial wilt decline in the tomato monoculture field. Geoderma, 457, 117273. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2025.117273