Desarrollo de un modelo metabólico a escala genómica para Macrocystis: proceso, herramientas de generación automática y potencial de aplicación

Abstract

El mercado global de macroalgas crece constantemente, con Chile como principal productor en América. Sin embargo, la mayoría de la producción nacional proviene de praderas naturales en lugar de cultivos. Macrocystis pyrifera, macroalga parda de importancia ecológica y económica destaca por su contenido en alginato y compuestos activos como carotenoides, con oportunidades en consumo humano y biocombustibles. Para impulsar la producción de M. pyrifera, es fundamental comprender los mecanismos de producción de moléculas de interés y su interacción con los microorganismos con que interactúa. Se propone el modelo metabólico a escala genómica (GEM) como una herramienta para analizar estas interacciones. El objetivo general es desarrollar un GEM de M. pyrifera para estudiar su metabolismo y sus interacciones con el entorno. Los objetivos específicos incluyen evaluar herramientas de generación de GEMs, crear una ecuación de biomasa basada en composiciones reportadas, y validar cuantitativamente el modelo, reportando puntos de interacción con microorganismos y capacidades de producción de metabolitos. Este estudio evalúa las herramientas Pathway Tools, CarveMe y RAPS para generar borradores de GEMs, analizando estadísticas y capacidades de producción de precursores de biomasa. Se genera una ecuación de biomasa que incluye 56 metabolitos, incluyendo compuestos característicos de M. pyrifera (vitaminas, carotenoides y fenoles) y términos de mantención (requerimientos energéticos para crecimiento y procesos básicos), siendo una mejora a las ecuaciones de biomasa de GEMs de algas pardas actuales. Se señala una subrepresentación de carbohidratos que requiere una cuantificación más precisa en la ecuación generada. La herramienta Meneco se utiliza para realizar gap-filling, con recomendaciones específicas para su aplicación futura. Se identifica una ruta metabólica nueva en algas pardas para la producción de fucoxantina (carotenoide), lo que resalta el potencial del modelo para descubrir nuevas vías. Se abordan problemas de uso de nutrientes durante la fase de depuración, proponiendo algoritmos y scripts para su resolución. El GEM final incluye 2035 genes, 3125 reacciones y 2967 metabolitos. Simulaciones iniciales del modelo muestran ser precisas, con una diferencia menor al 5% entre simulaciones y casos experimentales, al limitar con las entradas de nitrógeno. Se identifican puntos de interacción con microorganismos, tales como reacciones relacionadas con tocoferoles. Siendo este el primer GEM para M. pyrifera, se proyecta que las mejoras y validaciones recomendadas permitirán acoplar la simulación a modelos de bacterias y hacer estudios de impacto en la agronomía marina. La tesis proporciona una perspectiva detallada del proceso y los desafíos enfrentados, con el objetivo de contribuir al desarrollo de modelos de alta calidad en el contexto de la creciente generación de datos.