Un método simple y preciso para la cuantificación específica de biomasa en cultivos mixtos de hongos filamentosos por PCR cuantitativa
DOI:
https://doi.org/10.15381/rpb.v27i1.17584Palabras clave:
Aspergillus niger, Trichoderma reesei, cultivos mixtos, biopelículas, cocultivo, qPCR, cuantificación específica, interacciones microbianas, enzimas lignocelulolíticasResumen
La producción de enzimas lignocelulolíticas por hongos filamentosos tiene un gran potencial a nivel industrial debido a sus diversas aplicaciones. Los cultivos fúngicos mixtos y particularmente las biopelículas fúngicas mixtas constituyen un sistema de fermentación prometedor para una mayor producción enzimática. Sin embargo, no se ha abordado cuánto de esta mejora depende de la proporción de biomasa mixta. En este sentido, el objetivo de este estudio fue desarrollar un método para cuantificar de forma específica y precisa la biomasa fúngica mixta. Para este propósito, se recolectaron cultivos mixtos de biopelículas de 48 a 120 h de crecimiento compuestos por Aspergillus niger y Trichoderma reesei, dos hongos filamentosos utilizados industrialmente para la producción de celulasas; el micelio se pulverizó y el ADN se extrajo para ensayos de qPCR con cebadores específicos para cada hongo. Los cebadores se diseñaron a partir de regiones no conservadas de las secuencias de los genes de actina y β-tubulina de A. niger y T. reesei. La especificidad de estos cebadores se probó in silico y experimentalmente. Se obtuvo una correlación estadísticamente significativa entre la biomasa calculada mediante qPCR y los datos de biomasa en peso seco. Mediante este método, fue posible detectar cambios en las proporciones de los micelios en las biopelículas a lo largo del tiempo, lo que sugiere una interacción competitiva entre estos dos hongos. En conclusión, este método permite una cuantificación específica y precisa de la biomasa fúngica mixta y también podría aplicarse a diferentes sistemas de cultivo mixto para estudiar interacciones microbianas.
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Derechos de autor 2020 Alonso Reyes-Calderón, Katherine Ruth Garcia-Luquillas, Yvette Ludeña, María Lucila Hernández-Macedo, Gretty K. Villena, Ilanit Samolski
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