Diversidad y estructuración de metazoa en la fosa de atacama mediante análisis de ADN ambiental.

Abstract

Si bien el océano profundo es una de las zonas menos exploradas, las fosas oceánicas, aquellas que constituyen algunos de los ecosistemas más profundos de la Tierra caracterizados por ambientes extremos, lo son aún más. Nuestro estudio se enfoca en la estructuración de organismos metazoos en el océano profundo, explorando aspectos cruciales de la diversidad y la influencia de la profundidad en las comunidades marinas. Los metazoos que habitan la Fosa de Atacama presentan desafíos en su identificación debido a la limitada información disponible sobre ellos. Para superar estas limitaciones, se emplearon herramientas moleculares, utilizando fragmentos de ADN del gen ARN ribosómico de subunidad menor (18S). Este enfoque, conocido como eDNA-metabarcoding, permitió analizar muestras recolectadas en diversas estaciones y profundidades de la Fosa de Atacama, proporcionando datos sobre la composición comunitaria del metazoo en el océano profundo. Se observó que las comunidades de metazoos en las estaciones de muestreo en la Fosa de Atacama estaban principalmente compuestas por Nematoda, Arthropoda y Annelida. Sin embargo, se identificó homogeneidad en otros grupos, destacando el dominio de órdenes como Monhysterida y crustáceos de la clase Copepoda en abundancia. Por otra parte, se observó que la diversidad no mostraba una correlación significativa con factores como la profundidad o la presión hidrostática. De hecho, las estaciones con los índices de diversidad más altos fueron aquellas que presentaban una mayor variación en sus profundidades. Indicando más bien que otros fenómenos como la dispersión de individuos, podría ser quien tuvieran un mayor efecto en la diversidad del metazoo de la Fosa de Atacama, esto también se respalda en el hecho de que las estaciones con mayor diversidad sean la que se encuentra más cercana a la costa y aquella estación que se encuentra más cercana a zonas oceánicas. Además, se exhibieron las limitaciones del uso del gen 18S al intentar obtener clasificaciones taxonómicas más bajas, ya que el porcentaje de éxito disminuyó considerablemente, generando un gran número de ASVs no clasificados a nivel de Familia.

Although the deep ocean is one of the least explored areas, ocean trenches, those that constitute some of the deepest ecosystems on Earth characterized by extreme environments, are even more so. Our study focuses on the structuring of metazoan organisms in the deep ocean, exploring crucial aspects of diversity and the influence of depth on marine communities. The metazoans that inhabit the Atacama Trench present challenges in their identification due to the limited information available about them. To overcome these limitations, molecular tools were used, using DNA fragments from the minor subunit (18S) ribosomal RNA gene. This approach, known as eDNA-metabarcoding, allowed us to analyze samples collected at various stations and depths in the Atacama Trench, providing data on the community composition of the metazoan in the deep ocean. It was observed that the metazoan communities at the sampling stations in the Atacama Trench were mainly composed of Nematoda, Arthropoda and Annelida. However, homogeneity was identified in other groups, highlighting the dominance of orders such as Monhysterida and crustaceans of the Copepoda class in abundance. On the other hand, it was evident that diversity was not strongly linked to factors such as depth or hydrostatic pressure, since the stations with greater diversity showed a greater contrast in terms of depth. Rather indicating other phenomena such as dispersion could be those that had a greater effect on the diversity of the metazoan of the Atacama Trench, this is also supported by the fact that the stations with the greatest diversity are those closest to the coast. and that station that is closest to oceanic areas. Furthermore, the limitations of using the 18S gene were exhibited when trying to obtain lower taxonomic classifications, since the success rate decreased considerably, generating a large number of ASVs not classified at the Family level.