Análisis computacional de redes metabólicas e interacción proteína-proteína en relaciones planta patógeno: dilucidando su complejidad mediante métodos computacionales
Due to the technological revolution in the last decades, science has also passed through impressive changes. Specially in areas like interactomics, where algorithms and methodologies are required to analyze the result data. Plant-pathogen interaction is a perfect area for such objective. The possibl...
- Autores:
-
Gaitán Gómez, Nicolás Gustavo
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad de los Andes
- Repositorio:
- Séneca: repositorio Uniandes
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/51237
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/1992/51237
- Palabra clave:
- Xanthomonas
Biología molecular
Genómica comparativa
Proteínas
Proteínas bacterianas
Biología de sistemas
Relación planta
Yuca
Patogenicidad
Biología
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Due to the technological revolution in the last decades, science has also passed through impressive changes. Specially in areas like interactomics, where algorithms and methodologies are required to analyze the result data. Plant-pathogen interaction is a perfect area for such objective. The possible applications in this field extend from improvements in agribusiness to ecology and conservation. This study proposes the use of many computational tools for studying the interaction between Xanthomonas phaseoli pv. manihotis (Xpm) and Manihot esculenta known traditionally as casaba, yuca or mandioca, in order to understand the phenomena that comprises plant pathogen interaction. It is hypothesized that bacterial effectors interact with specific metabolic networks and that many of them are recurrent targets. Metabolic interactions networks were constructed based on identified protein-protein interactions. The principal metabolic hubs affected by effectors were carbohydrate metabolism, amino acids, energetic and signal transduction systems. Multiple alignment showed consensus sequences between many interacting proteins with high coverage for effectors XopN, XopL, XopQ, XopC2. Most of the affected enzymes were hydrolases and transferases. The contact surface for myoinositol phosphate synthase with effector XopN is in congruence with the respective alignment. Results show that bacterial effectors affect specially the catabolic pathways of the plant. This is coherent with pathogenic processes, as this is a fundamental component in the execution of immune response and nutrient production, beneficial for bacteria. |
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The possible applications in this field extend from improvements in agribusiness to ecology and conservation. This study proposes the use of many computational tools for studying the interaction between Xanthomonas phaseoli pv. manihotis (Xpm) and Manihot esculenta known traditionally as casaba, yuca or mandioca, in order to understand the phenomena that comprises plant pathogen interaction. It is hypothesized that bacterial effectors interact with specific metabolic networks and that many of them are recurrent targets. Metabolic interactions networks were constructed based on identified protein-protein interactions. The principal metabolic hubs affected by effectors were carbohydrate metabolism, amino acids, energetic and signal transduction systems. Multiple alignment showed consensus sequences between many interacting proteins with high coverage for effectors XopN, XopL, XopQ, XopC2. Most of the affected enzymes were hydrolases and transferases. The contact surface for myoinositol phosphate synthase with effector XopN is in congruence with the respective alignment. Results show that bacterial effectors affect specially the catabolic pathways of the plant. This is coherent with pathogenic processes, as this is a fundamental component in the execution of immune response and nutrient production, beneficial for bacteria.Gracias a la revolución de la tecnología en las últimas décadas, la ciencia también ha sufrido un cambio impresionante. Fundamental en campos como la interactómica, donde se requieren metodologías y algoritmos, diseñados para su análisis. La interacción planta patógeno es un área perfecta para este propósito. Sus posibles aplicaciones acogen desde la mejoría significativa de la agroindustria hasta áreas como ecología y conservación. Este estudio propone la integración de muchas herramientas computacionales utilizando como caso de estudio la interacción planta patógeno entre Xanthomonas phaseoli pv. manihotis (Xpm) y Manihot esculenta conocida comúnmente como casabe, yuca o mandioca, con el fin de dilucidar parte de los fenómenos que componen la interacción planta-patógeno. Se postula que los efectores bacterianos interactúan con redes metabólicas muy específicas y que varias de estas son un blanco recurrente. Se reconstruyeron redes de interacción metabólica, basado en las interacciones proteína-proteína identificadas. Los principales grupos de rutas metabólicas afectados por los efectores estudiados son el metabolismo de carbohidratos, aminoácidos, energético y el sistema de transducción de señales. Por medio del alineamiento múltiple, se observa que existen secuencias consenso en varias proteínas interactoras con alta cobertura, para los efectores XopN, XopL, XopQ, XopC2. Se encontró que la mayor cantidad de enzimas afectadas son hidrolasas y transferasas. La superficie de contacto para la proteína mioinositol fosfato sintasa en su modelo de docking con el efector XopN presenta congruencia con su alineamiento múltiple. Se puede concluir que los efectores bacterianos afectan principalmente las rutas metabólicas del catabolismo de la planta. Esto es congruente con procesos de patogenicidad, dado que este componente es fundamental en la ejecución de la respuesta inmune y la producción de nutrientes beneficiosos o aprovechables para las bacterias. BiólogoPregrado52 hojasapplication/pdfspaUniversidad de los AndesBiologíaFacultad de CienciasDepartamento de Ciencias BiológicasAnálisis computacional de redes metabólicas e interacción proteína-proteína en relaciones planta patógeno: dilucidando su complejidad mediante métodos computacionalesTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Texthttp://purl.org/redcol/resource_type/TPXanthomonasBiología molecularGenómica comparativaProteínasProteínas bacterianasBiología de sistemasRelación plantaYucaPatogenicidadBiología201727889Publicationhttps://scholar.google.es/citations?user=vQ9yFZoAAAAJvirtual::9447-10000-0002-3557-697Xvirtual::9447-1https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0000622354virtual::9447-14e93f81c-d517-4226-80b7-2c5d693a24f4virtual::9447-14e93f81c-d517-4226-80b7-2c5d693a24f4virtual::9447-1TEXT23712.pdf.txt23712.pdf.txtExtracted texttext/plain81495https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/6cebc7c5-c178-4478-bf6f-eb9e5a8e337c/download18d8dfe8ef3d86948fd8578b37176cacMD54THUMBNAIL23712.pdf.jpg23712.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg20477https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/0d21ac55-f5ab-47c6-b022-1c56cf724753/downloadb07bec2cfac8374dcfb795a8a4160b45MD55ORIGINAL23712.pdfapplication/pdf3521580https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/695abce4-f57f-4fdb-9a0b-ddc918a5a6b9/download88e1f29dc892f0553f8767a1c5c89b7fMD511992/51237oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/512372024-03-13 13:56:15.342http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/open.accesshttps://repositorio.uniandes.edu.coRepositorio institucional Sénecaadminrepositorio@uniandes.edu.co |