Caracterización génica de Chlorella vulgaris para la biorremediación de aguas

Abstract

La biorremediación mediante el uso de microalgas representa una alternativa sostenible para el tratamiento de aguas contaminadas debido a su capacidad de asimilación de nitratos, fosfatos, amonio, materia orgánica e incluso metales pesados. En este contexto, el presente estudio tiene como objetivo caracterizar genéticamente a Chlorella vulgaris mediante datos de secuenciación masiva y anotación funcional del genoma para la selección de genes relacionados a la biorremediación. Se realizó un ensamblaje de novo y análisis funcional utilizando diversas herramientas bioinformáticas, incluyendo anotación con eggNOG-mapper y mapeo en KEGG (Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes). De acuerdo con los resultados, se obtuvo un ensamble a nivel contigs con un tamaño total de 143.33 Mb utilizando la herramienta Unicycler. Asimismo el análisis funcional reveló una alta proporción de proteínas hipotéticas, lo que sugiere la presencia de múltiples secuencias aún no caracterizadas. En contraste con lo anterior, la evaluación mediante COG (Clusters of Orthologous Groups) mostró una prevalencia de genes con función desconocida, junto con categorías relacionadas con metabolismo, transcripción y señalización, lo que refleja un genoma altamente regulado con la capacidad de adaptarse a diferentes condiciones ambientales. De manera complementaria, se identificaron genes asociados a la asimilación de metales pesados, fármacos y compuestos inorgánicos (como nitrógeno y fósforo), dentro de los que se incluyen transportadores, enzimas y proteínas asociadas al estrés ambiental. Finalmente, el análisis de rutas metabólicas confirmó la capacidad de C. vulgaris para transformar diversos contaminantes, evidenciando su potencial en aplicaciones de procesos biorremediación.

Bioremediation using microalgae represents a sustainable alternative for the treatment of contaminated water due to their ability to assimilate nitrates, phosphates, ammonium, organic matter, and even heavy metals. In this context, the present study aims to genetically characterize Chlorella vulgaris using high-throughput sequencing data and functional genome annotation for the identification of genes related to bioremediation. A de novo assembly and functional analysis were performed using various bioinformatics tools, including annotation with eggNOG-mapper and mapping in KEGG (Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes). According to the results, a contig-level assembly with a total size of 143.33 Mb was obtained using the Unicycler tool. Likewise, the functional analysis revealed a high proportion of hypothetical proteins, suggesting the presence of multiple sequences that are still not functionally characterized. In contrast, the evaluation using COG (Clusters of Orthologous Groups) showed a prevalence of genes with unknown function, along with categories related to metabolism, transcription, and signaling, reflecting a highly regulated genome capable of adapting to different environmental conditions. Additionally, genes associated with the assimilation of heavy metals, pharmaceuticals, and inorganic compounds (such as nitrogen and phosphorus) were identified, including transporters, enzymes, and proteins related to environmental stress. Finally, the analysis of metabolic pathways confirmed the ability of C. vulgaris to transform various contaminants, highlighting its potential in bioremediation processes.