Prospecção in silico de bactérias diazotróficas noduladoras a partir de genomas completos

Abstract

Resumo: A disponibilidade de nitrogênio é essencial para promoção de crescimento vegetal na agricultura. O uso de fertilizantes nitrogenados é amplamente utilizado, mas além de possuir um alto custo financeiro causa danos ao ambiente, sendo a fixação biológica de nitrogênio uma alternativa sustentável. Porém o processo de fixação biológica de nitrogênio é complexo e na maioria das vezes é espécie-específico, dificultando a prospecção para uso em diferentes culturas de plantio. Dentro dos diferentes tipos de fixação de nitrogênio uma das mais eficazes é a simbiótica, em que os organismos formam nódulos especializados para esta função. Para possibilitar a prospecção de diazotrofos noduladores a partir de genomas depositados em bancos de dados, desenvolvemos um modelo de aprendizagem de máquina. O modelo apresentou resultados melhores que os métodos de predições in silico atuais e possibilitou a expansão do conjunto dos organismos potencialmente noduladores para exploração e análise biológica.

Abstract: Nitrogen availability is essential for promoting plant growth in agriculture. The use of nitrogen fertilizers is widely used, but in addition to having a high financial cost, it causes damage to the environment, and biological nitrogen fixation is a sustainable alternative. However, the process of biological nitrogen fixation is complex and most of the time is species-specific, making it difficult to prospect for use in different planting crops. Among the different types of nitrogen fixation, one of the most effective is the symbiotic one, in which organisms form specialized nodules for this function. To enable the prospection of nodulating diazotrophs from genomes deposited in databases, we developed a machine-learning model. The model presented better results than current in silico prediction methods and enabled the expansion of potentially nodulating organisms for exploration and biological analysis.