Metagenômica do microcosmo de solo sob a aplicação de fipronil

Abstract

O fipronil é um inseticida utilizado amplamente na agricultura para controle de pragas porém, seu efeito sobre a comunidade bacteriana em solos ainda não é totalmente compreendido. Neste trabalho, o objetivo foi inferir a diversidade bacteriana a partir do gene 16S do RNA ribossomal em microcosmo de solo de floresta semidecidual sob aplicação de fipronil por 28 dias. Ensaios de microcosmo foram realizados com o solo de floresta semidecidual coletado da fazenda experimental da EMBRAPA Agropecuária Oeste, com aplicações semanais de fipronil durante quatro semanas. Os ensaios foram realizados em três réplicas. A partir do DNA extraído do microcosmo de solo, a biblioteca metagenômica das regiões hipervariáveis V4 e V5 do gene 16S do RNA ribossomal foi preparada e procedeu-se o sequenciamento na plataforma Ion Torrent PGM. As sequências foram processadas para análise por meio dos pipelines BMP (Brazilian Microbiome Project) e MICCA (Microbial Community Analysis) com adaptações. Os arquivos dos pipelines foram executados no programa STAMP para análise estatística. A predição funcional foi realizada por meio do programa PICRUSt (Phylogenetic Investigation of Communities by Reconstruction of Unobserved States). As diferenças estatísticas ocorreram a partir do nível taxonômico de classe. Tanto o pipeline BMP quanto MICCA resultaram em classes similares, enquanto os gêneros foram diferentes. A principal diferença entre ambos os pipelines é a etapa de agrupamento de Unidades Taxonômicas Operacionais (OTUs), na qual singletons (OTUs representadas por uma sequência única de DNA) são descartados no BMP enquanto no MICCA isso não ocorre. Streptomyces foi o gênero que apresentou maior diferença de proporção para o controle. Isso poderia indicar que o grupo é susceptível ou apresenta crescimento inibido pelo fipronil. Entretanto, o efeito do fipronil sobre esse gênero ainda não foi reportado na literatura. A predição funcional apresentou enzimas diferentes para os dados de ambos os pipelines.