Memorias de investigación
Ponencias en congresos:
Los avances de la Metagenómica aplicados a la Microbiología del aire (Programa AIRBIOTA-CM)
Año:2015
Áreas de investigación
  • Microbiología,
  • Calidad del medio ambiente
Datos
Descripción
El proyecto AIRBIOTA-CM nace del interés por conocer y modelizar en profundidad la biodiversidad del aire urbano. Los escasos estudios hasta el momento, a menudo parciales, centrados en un solo grupo taxonómico y abordado mediante técnicas tradicionales, sugieren que la diversidad de este ambiente es mayor de lo pensado, considerándolo como un ecosistema propio y con capacidad de interaccionar e influir sobre los demás presentes en la biosfera. AIRBIOTA-CM surge de la colaboración de cinco grupos especializados en diferentes áreas: virología (INMUNOVIR, CSIC), bacterias y hongos (BIOMAT, UPM), palinología (AIRMAD, aeronaves no tripuladas (CVG-UPM) y biología de sistemas (BioSysBio, UAM). Este origen multidisciplinar permitirá obtener una visión de conjunto sobre la composición y dinámica de la microbiota del aire, optimizando los sistemas de muestreo, análisis y la modelización de los resultados. El objetivo central del proyecto AIRBIOTA-CM es conocer y cuantificar de forma precisa la contaminación biológica del aire en la Comunidad de Madrid y su modelización. Este estudio emplea los nuevos avances en metagenómica, una técnica de mayor precisión que las tradicionales. Para el desarrollo del proyecto se está estudiando el diseño de diferentes métodos y sistemas de muestreo, optimizando tiempo y recursos. Asimismo, el trabajo pretende analizar cómo esta biodiversidad se ve afectada por diferentes factores como la altura, estacionalidad o la localización respecto a los grandes núcleos urbanos, tratando de modelizar estas variaciones. Tradicionalmente, el estudio de la biodiversidad del aire se ha realizado mediante técnicas clásicas de cultivo y observación microscópica, a sabiendas de que sólo una baja proporción es cultivable y recuperada. Desde AIRBIOTA-CM abordamos este proyecto desde una perspectiva innovadora e integral. Primeramente, estamos analizando diferentes sistemas de captación de aire con intención de obtener unas muestras verdaderamente representativas de la biota del aire. Además de los métodos habituales, estamos estudiando y diseñando nuevas estrategias de captación, como el empleo de aeronaves no tripuladas que permitan un muestreo dirigido. Las muestras son analizadas mediante técnicas de metagenómica empleando la última tecnología de Illumina® Inc, que permite la detección e identificación de organismos a partir de su material genético, sin necesidad de pasar por el cultivo previo o su observación microscópica. Posteriormente, los resultados serán modelizados, tratando de analizar el efecto sobre la composición microbiana del aire de los factores anteriormente mencionados. El desarrollo de este estudio permitirá identificar con gran precisión la composición microbiana del aire en la Comunidad Autónoma de Madrid. Además, contribuirá al desarrollo de nuevas tecnologías y métodos de muestreo, aplicables a éste y otros estudios similares. El análisis de los resultados permitirá realizar modelos que permitan predecir cambios en la composición de la microbiota del aire basados en factores como la altura, la meteorología o la proximidad de ambientes urbanos. Agradecimientos: Al Programa en Tecnologías 2013 de la Comunidad de Madrid AIRBIOTA-CM (S2013/MAE-2874).
Internacional
No
Nombre congreso
XXV Congreso Nacional de Microbiología
Tipo de participación
960
Lugar del congreso
Logroño
Revisores
Si
ISBN o ISSN
978-84-606-8181-6
DOI
Fecha inicio congreso
07/07/2015
Fecha fin congreso
10/07/2015
Desde la página
196
Hasta la página
196
Título de las actas
Avances en Microbiología. Ed. Elena González-Fandos. Universidad de La Rioja.
Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
Grupos de investigación, Departamentos, Centros e Institutos de I+D+i relacionados
  • Creador: Grupo de Investigación: Bioingeniería y Materiales (BIO-MAT)
  • Grupo de Investigación: Computer Vision
  • Centro o Instituto I+D+i: Centro de Automática y Robótica (CAR). Centro Mixto UPM-CSIC
  • Departamento: Física Aplicada e Ingeniería de Materiales
  • Departamento: Automática, Ingeniería Eléctrica y Electrónica e Informática Industrial