CERRANDO EL CIRCULO: DE LOS CULTIVOS Y LA FUNCION A LOS GENOMAS Y METAGENOMAS Y DE VUELTA EN UN GRADIENTE DE SALINIDAD

[Cod. PID2021-126114NB-C42 METACIRCLE]

METACIRCLE es un proyecto coordinado multidisciplinar que plantea nuevas cuestiones relacionadas con el
origen, ensamblaje, adaptación y evolución de comunidades microbianas y virales en entornos hipersalinos. Los
equipos de investigación involucrados combinarán su amplia experiencia en ecología molecular, microbiología
molecular, virología y biología computacional para abordar las preguntas propuestas. De las cuatro principales
líneas de investigación (ejes) en las que se ha articulado este proyecto, la primera afrontará aspectos de la
ecología, adaptación y evolución microbiana a través de enfoques metagenómicos. En concreto, se investigará el
origen de las comunidades microbianas y virales, sus adaptaciones a los ciclos de día-noche, la evolución de comunidades
“antiguas”, de dónde proviene el genoma accesorio de los microorganismos, y si los virus y sus hospedadores
tienen los mismos patrones biogeográficos. El segundo eje explorará las limitaciones de los métodos
metagenómicos para conocer estas comunidades, como en qué medida los microorganismos aislados representan
a las poblaciones naturales, qué virus son ecológicamente relevantes y cómo evolucionan, el uso de nucleótidos
modificados en genomas virales como una estrategia común, y la presencia de virus ARN en estas comunidades.
Otras cuestiones no pueden abordarse a través de la metagenómica y constituyen el tercer eje de esta propuesta.
Por ejemplo, para profundizar en el conocimiento de las estrategias moleculares de adaptación a condiciones
extremas y cambiantes en estos sistemas, como la salinidad, se estudiará el papel de las modificaciones del ARNt,
las glicosiltransferasas y las CAZymes en la regulación del estrés osmótico. Además, se investigarán las vesículas
extracelulares que contienen ADN producidas por hiperhalófilos y su función biológica. Y finalmente, el cuarto eje
de este proyecto, el más transversal, incluye el desarrollo de herramientas bioinformáticas y bases de datos para
abordar la mayoría de las preguntas planteadas anteriormente, y otras para explorar cuáles son los modelos
evolutivos que mejor encajan con los datos reales, cómo las condiciones ambientales afectan al metabolismo, y
para identificar pares virus-huésped.