Por Massimo C. Pernice y Josep M. Gasol
Las bacterias son fundamentales en los ecosistemas marinos y desempeñan funciones clave en el ciclo de nutrientes y las redes alimentarias; por esta razón, es particularmente importante cuantificar su número en el océano. Contarlas bajo el microscopio es similar a contar estrellas, un trabajo hermoso pero realmente tedioso; afortunadamente, los investigadores cuentan para esta tarea con una máquina llamada citómetro de flujo. El citómetro de flujo succiona y comprime la muestra de agua en un estrecho flujo que pasa delante de un láser, y cada vez que pasa una bacteria la máquina la cuenta. Para poder ver las bacterias, tenemos que “pintarlas” con un tinte especial que se une a su material genético y emite luz verde cuando se excita con un láser azul. El problema es que, en las campañas oceanográficas de muestreo, los datos de citometría de flujo generalmente se recopilan con botellas en estaciones separadas por kilómetros, lo que genera una visión fragmentada de las comunidades bacterianas naturales. En este estudio, proponemos la aplicación de un método automático de muestreo, tinción y recuento de bacterias para mejorar la resolución de los sets de datos que se pueden obtener. El sistema consta de un citómetro de flujo conectado a un muestreador automático que recoge muestras de agua marina superficial cada 15 minutos mediante un grifo conectado a una bomba de entrada (situada a 5 m de profundidad), y se probó durante cinco días en una campaña por el Mediterráneo. Se consiguió recoger, teñir y leer hasta 366 muestras de forma completamente automatizada, permitiéndonos detectar grandes variaciones en la abundancia bacteriana en distancias relativamente cortas y a lo largo de un mismo día, lo que indica una gran heterogeneidad en las comunidades bacterianas que podría pasar desapercibida con un muestreo no automatizado. Debido a su alta resolución, este método presenta un gran potencial tanto para cubrir grandes áreas de muestreo como para monitorizar ciclos día-noche in situ.
Lee el estudio completo aquí:
Texto escrito por Massimo C. Pernice y editado por Clara Ruiz y Félix Picazo
