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Predicting the metabolic balance

dc.contributor.advisorLópez Urrutia Lorente, Ángel
dc.contributor.authorGarcía García, Francisca del Carmen
dc.contributor.otherBiología de Organismos y Sistemas, Departamento de spa
dc.date.accessioned2016-01-18T14:09:24Z
dc.date.available2016-01-18T14:09:24Z
dc.date.issued2015-07-31
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10651/34508
dc.descriptionTesis con mención internacionalspa
dc.description.abstractEl bacterioplancton marino desempeña un papel fundamental en los ciclos biogeoquímicos, principalmente en el ciclo del carbono, siendo responsable de una fracción importante de la respiración heterotrófica. En el contexto de calentamiento global actual el poder cuantificar y predecir el papel del bacterioplancton en la respiración y comparar esos valores con las estimas de producción primaria existentes se ha convertido en un desafío científico y constituye uno de los principales objetivos de esta tesis. Para ello, es necesario profundizar en el conocimiento de cuáles son los principales factores y qué efecto tienen sobre la distribución de la abundancia y el metabolismo del bacterioplancton marino. Para lograr estos objetivos se ha recopilado una extensa base de datos donde se incorporan datos de abundancia bacteriana y otras variables ambientales (temperatura y clorofila principalmente). En la primera parte de este manuscrito (Capítulo 1 y 2) se han desarrollado metodologías de análisis de archivos obtenidos mediante la técnica de citometría de flujo, herramienta rutinaria para el análisis automatizado de poblaciones de bacterioplancton en sistemas acuáticos. En el Capítulo 1 se ha desarrollado una metodología para detectar poblaciones de bacterioplancton marino de forma automática. Esta automatización y estandarización del proceso de detección de poblaciones de bacterias heterotróficas marinas nos permite hacer comparables muestras de distintas fuentes lo que es de gran utilidad cuando se trabaja con bases de datos extensas. En el Capítulo 2 utilizamos también archivos procedentes de análisis citométricos para desarrollar una metodología que nos permita estimar la 'diversidad citométrica' de cada muestra de citometría de flujo. Este análisis se aplicó a una serie temporal de datos en el mar Cantábrico y los resultados fueron validados con datos de diversidad genética. Este análisis nos permitió comprobar que se pueden estimar cambios en las comunidades de bacterioplancton marino a gran escala utilizando la citometría de flujo, lo que representa un gran avance en ecología microbiana por la aplicabilidad, rapidez y bajo coste de esta técnica frente al uso de técnicas moleculares. En el Capítulo 3 se presenta un estudio metabólico de alometría de bacterioplancton marino realizado con comunidades muestreadas in situ y separadas por su tamaño a lo largo de un gradiente latitudinal en el Océano Atlántico. Este estudio nos ha permitido demostrar por primera vez en el medio natural que las bacterias tienen una respiración superlineal en función de su tamaño, el cual, a pesar de ser tan pequeño, influye en su metabolismo. Esto es debido a la estrecha relación entre tamaño y complejidad metabólica de estos organismos. Esta relación del metabolismo con el tamaño de las bacterias ha sido encontrada al fraccionar una comunidad dónde todas sus células están bajo las mismas condiciones ambientales, en tamaños y medir la respiración de cada clase de tamaño por separado. Sin embargo al comparar el metabolismo de comunidades de distintas zonas con su tamaño medio este efecto no se observa debido al estrecho rango de tamaños que poseen estos organismos. La clorofila ha sido señalada en artículos centrados en aguas superficiales, como una de las principales variables que controlan la distribución de bacterioplancton, pero no se ha cuantificado esta relación en la dimensión vertical. En el Capítulo 4 se utiliza la base de datos global recopilada para estudiar la distribución de abundancia del bacterioplancton marino. En este capítulo se han caracterizado perfiles verticales de clorofila y de abundancia bacteriana ajustándolos a una distribución Gaussiana. Una vez caracterizados se ha estudiado el acoplamiento de varias variables en la vertical utilizando redes neuronales artificiales. De esta forma, hemos podido comprobar que ambas variables están relacionadas para así poder utilizar un modelo no paramétrico en el que a partir de variables superficiales se pueden predecir la distribución de abundancia bacteriana. En trabajos recientes se ha demostrado que la respiración planctónica se puede estimar multiplicando la abundancia bacteriana por la actividad metabólica celular utilizando la teoría metabólica de la ecología. En este capítulo hemos utilizado la abundancia predicha y la actividad metabólica celular para realizar un primer intento de predecir la respiración bacteriana global en la capa fótica utilizando imágenes de satélite y comparar esta respiración con las predicciones de producción primaria disponibles. Nuestra base de datos revela un océano netamente heterotrófico con grandes consecuencias para el calentamiento global.spa
dc.format.extent168 p.spa
dc.language.isoengspa
dc.rightsCC Reconocimiento - No comercial - Sin obras derivadas 4.0 Internacional
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectRecursos biológicos y biodiversidadspa
dc.subjectMicrobiologíaspa
dc.titlePredicting the metabolic balancespa
dc.title.alternativePredicción del balance metabólico de los océanosspa
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisspa
dc.type.dcmitextspa
dc.local.notesDT(SE) 2015-168spa


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