Análisis del transcriptoma, basado en RNA-seq, de una levadura cervecera tipo lager en fermentación a nivel industrial y laboratorio

Hernández Vásquez, César Ignacio (2020) Análisis del transcriptoma, basado en RNA-seq, de una levadura cervecera tipo lager en fermentación a nivel industrial y laboratorio. Maestría thesis, Universidad Autónoma de Nuevo León.

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Resumen

La levadura juega un papel central en la elaboración de cerveza, esencialmente debido a su metabolismo de azúcares y aminoácidos el cual se relaciona estrechamente a la producción de etanol, compuestos de alto valor sensorial como esteres y alcoholes superiores, así como compuestos volátiles de azufre. El entendimiento del proceso cervecero está limitado a las observaciones de datos analíticos que denotan importancia práctica. Estos datos experimentales se han obtenido de ensayos a nivel de laboratorio y, en base a éstos, se realiza el escalamiento a nivel industrial. Sin embargo, el estudio del metabolismo de la levadura trasciende desde entornos pragmáticos hasta escenarios puramente básicos. Información previa, sobre enfoques con uso del conocimiento de la secuencia nucleotídica del total del RNA mensajero (RNA-seq, por sus siglas en inglés), expone un apoyo importante en la elucidación de distintos aspectos de la fisiología de la levadura, como su respuesta al estrés, adaptación a cocultivos en fermentación, metabolismo de azúcares y aminoácidos. En este trabajo determinamos el transcriptoma de una levadura lager en condiciones de fermentación industrial y de laboratorio. Con el fin de buscar correlación y/o posibles diferencias, realizamos comparación entre los días 2 y 5 de fermentación (F2 y F5) de cada condición. La comparación de los genes diferencialmente expresados (GDE) de F2, mostró 286 y 480 GDE, para el nivel industrial y laboratorio, respectivamente. Mientras que F5, fueron solo 143 y 298 GDE para el fermentador a nivel industrial y de laboratorio, respectivamente. El análisis ontológico mostró diferencias genéticas en distintos procesos biológicos y metabólicos. El análisis de los GDE en F2 a nivel industrial, mostró un sensible enriquecimiento (FDR < 0.05) de procesos implicados en el metabolismo de carbohidratos (sce00051, sce00052). Mientras que a nivel laboratorio, los genes soportan procesos biológicos relacionados con el ciclo celular mitótico y meiótico (sce04111 y sce04113, respectivamente). En F5 a nivel industrial se observaron procesos de respuesta a droga (GO:0042493) y transporte de amonio (GO:0072488), mientras que a nivel laboratorio procesos como regulación del desarrollo (GO:0050793), morfología celular (GO:0022604) y crecimiento polarizado (GO:0030) fueron observados. Estos datos sugieren que, en las condiciones industriales, la distribución de los nutrientes es muy diferente a su homólogo en laboratorio, esto en F2. Lo observado en las comparaciones de F5 evoca un panorama de estrés a nivel industrial mientras que a nivel laboratorio los eventos se asocian principalmente al crecimiento y morfología celular. Estas observaciones proponen que la distribución de nutrientes entre las condiciones sucede de forma diferencial provocando diferencias en el metabolismo de la levadura. Además, las condiciones estresantes son más acentuadas a nivel industrial lo cual provoca respuesta genética diferencial. Sin embargo, los datos analíticos para los compuestos aromáticos indican que no sobrepasan los umbrales de detección sensorial reportados. El mismo enfoque fue empleado con la utilización de genoma de referencia de S. cerevisiae S288C con el objetivo de corroborar los resultados obtenidos con genoma de referencia. Lo obtenido en las comparaciones de F2 sustentan lo ocurrido con enfoque de novo mientras que en las comparaciones de F5 se observaron una cantidad reducida de genes que no soportaron análisis ontológicos. La interpretación de estos resultados puede indicar que el fenotipo expresado en F5 proviene del subgenoma de S. eubayanus. Abstract Yeast plays a fundamental role in brewing due to its sugar and amino acid metabolism which is correlated with alcohol, esters, and fusel alcohol production. There are two types of beer: Ale and lager, being the latter very important in an economic context. The understanding of the brewing process is limited to analytical data that denotes practical relevance. However, figure out yeast’s metabolism has transcendental scenarios such as pragmatic and basic science. Previous literature, with RNA-seq approach, support interesting knowledge about yeast’s physiology such as stress response, co-culture adaptation, sugar, and amino acid metabolism among others. In this work, the yeast’s transcriptome in lab and industrial scale was determined. The comparations were set out between day two (F2) and day five (F5) of fermentation. To find out possible differences, statistical test between conditions was carried out. Results describe below; 286 differential expressed genes (DEG’s) was observed at industrial scale and 480 DEG’s at lab scale. On other hand, 143 DEG’s at industrial scale F5 and 298 DEG’s at lab scale F5 was observed. Through ontological analyzes, these genetic differences were translated into different biological and metabolic processes. Comparisons in F2 show that at the industrial level processes as carbohydrate metabolism (sce00051, sce00052) they are significantly enriched (FDR <0.05). While at the laboratory level the genes support biological processes related to the mitotic and meiotic cell cycle (sce04111 and sce04113, respectively). At the industrial level F5, drug response processes (GO: 0042493) and ammonium transport (GO: 0072488) were observed, while at the laboratory level F5 processes such as development regulation (GO: 0050793), cell morphology (GO: 0022604) and polarized growth (GO: 0030) was supported. These data suggest that in industrial conditions, the distribution of nutrients is very different from their laboratory counterpart, this in F2. The observed in the F5 comparisons evokes a panorama of stress at the industrial level while at the laboratory level the events are mainly associated with cell growth and cell morphology. These observations propose that the distribution of nutrients between the conditions occurs differentially causing differences in yeast metabolism. Besides, stressful conditions are more pronounced at the industrial level which causes a differential genetic response. However, analytical data for aromatic compounds indicate that they do not exceed the reported sensory detection thresholds. The same approach was used with the use of the S. cerevisiae S288C reference genome to corroborate the results obtained with de novo transcriptome assembly. The results obtained in the F2 comparisons support what happened with the de novo approach, while in the F5 comparisons a small number of genes were observed that did not support ontological analyzes. The interpretation of these results may indicate that the phenotype expressed in F5 comes from the subgenome of S. eubayanus.

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