texto em 
Inglês (pdf)
Artigo em XML
Referências do artigo
Tradução automática
Enviar este artigo por email
Citado por SciELO 
Similares em
SciELO 
Permalink
Introducción
El género Bacillus es un grupo grande y diverso de bacilos gram-positivos aerobios (Tejera-Hernández et al., 2011; Zeigler y Perkins, 2021), pertenecientes al filo Firmicutes, clase Bacilli, orden Bacillales y familia Bacillaceae (VillarrealDelgado et al., 2018). Este género bacteriano fue reportado por primera vez por Ferdinand Cohn en 1872 (Errington y Van, 2020). Éste comprende bacterias ubicuas aisladas de diversos ambientes, como agua (salada y dulce), alimentos y suelo (estando muy presente en la rizósfera de varios cultivos). Estas especies de Bacillus también son formadoras de endoesporas; las cuales están estructuradas por paredes gruesas dentro de las células bacterianas, y compuestas de proteínas, esto protege el genoma bacteriano (Basta y Annamaraju, 2024). Además, son resistentes a temperaturas extremas, bajo contenido de agua, rayos ultravioleta (UV) y procesamiento químico y físico (Cho y Chung, 2020), y permiten que las bacterias sobrevivan ante condiciones desfavorables (Zeigler y Perkins, 2021).
El género Bacillus se encuentra ampliamente distribuido en agroecosistemas (colonizando suelos, agua y plantas), y es el género de bacterias más estudiado y mejor descrito, con base en diversos análisis e investigaciones centrados en su diversidad genética y metabólica. Así, por sus características destacadas, Bacillus es un género que alberga especies que cumplen importantes funciones biológicas y pueden producir una variedad de enzimas (amilasa, glucoamilasa, etc.), antibióticos y metabolitos (Celandroni et al., 2019). Se ha reportado que Bacillus tiene un gran impacto en diferentes áreas de la vida, principalmente en la agricultura, donde ha sido ampliamente utilizado debido a sus características metabólicas asociadas con la mejora de la disponibilidad de nutrientes por parte de las plantas, la inducción de la defensa de las plantas, la producción de ACC desaminasa y síntesis de fitohormonas, mejora del crecimiento vegetal y asimilación de nutrientes en condiciones de estrés y control de enfermedades fitopatógenas (Valenzuela-Ruíz et al., 2019; Ibarra-Villarreal et al., 2021).
Uno de los principales rasgos funcionales del género Bacillus en la agricultura es el control biológico de fitopatógenos. Los agentes de control biológico (ACB) son organismos benéficos con capacidad genética para la producción de metabolitos, reduciendo los impactos negativos de los patógenos vegetales en los cultivos (Villarreal-Delgado et al., 2018; de los Santos Villalobos et al., 2019). Algunas de las principales formas en que estas especies previenen el establecimiento y desarrollo de organismos fitopatógenos son a través de una amplia versatilidad de mecanismos de control biológico, incluida la producción de antibióticos, sideróforos, enzimas líticas, toxinas y la inducción de resistencia sistémica de las plantas (Layton et al., 2011; Tejera-Hernández et al., 2011).
Además, Bacillus puede producir metabolitos secundarios con actividad de biocontrol, como los lipopéptidos, produciendo al menos 98 tipos diferentes, los más comunes son surfactina, iturina y fengicina (Lam et al., 2021). Estas moléculas tienen naturaleza anfifílica o anfipática (un extremo hidrófilo, soluble en agua e hidrófobo), interfieren en la membrana citoplasmática de células bacterianas o fúngicas, actuando como antimicrobianos e induciendo resistencia sistémica en las plantas hospedantes, estimulando mecanismos de defensa (Villarreal-Delgado et al., 2018; Penha et al., 2020; Valenzuela-Ruiz et al., 2020).
Los lipopéptidos se integran en tres familias diferentes, las cuales se identifican como i) fengicinas, uno de los principales tipos de lipopéptidos cíclicos producidos por Bacillus que exhibe una alta actividad antibacteriana y antifúngica (Medeot et al., 2020); ii) surfactinas, representadas con péptidos de siete aminoácidos, e incluyen variantes como pumilacidina, liquenisina y halobactina; estos lipopéptidos son biosurfactantes muy eficientes contra la estructura de la membrana biológica de los patógenos (Fira et al., 2018); y iii) iturinas, un potente lipopéptido antifúngico compuesto por una cadena de ácido graso β-amino con 14-17 carbonos y un heptapéptido cíclico (Dang et al., 2019). Así, mediante la liberación de estas familias de lipopéptidos cíclicos, la germinación de diversos patógenos se controla principalmente mediante la alteración de sus membranas celulares, lo que afecta el desarrollo celular (Tunsagool et al., 2021). De esta manera, debido a la amplia cantidad de metabolitos secundarios producidos por Bacillus, este trabajo tuvo como objetivo predecir la presencia de estas capacidades biológicas en función de la afiliación taxonómica de su especie tipo.
Materiales y Métodos
Secuencias genómicas de especies tipo del género Bacillus. Con base en la literatura se han reportado 336 especies pertenecientes al género Bacillus (Mendoza y Pazmiña, 2021); sin embargo, después de la reclasificación, se obtuvieron un total de 123 especies tipo y se encontraron sus genomas en la plataforma EzBioCloud (http://www.ezbiocloud.net/). Las cepas tipo de especies de Bacillus estudiadas se indican en la Cuadro 1.
Análisis filogenómico e índices relacionados al genoma completo (OGRIs). Los índices relacionados al genoma completo (OGRIs) indican qué tan similares son dos secuencias de un genoma y, por lo tanto, nos ayudan a identificar si estamos ante una especie previamente reportada o una nueva especie, se reportó su uso por primera vez por Chun y sus colaboradores en 2018. Este trabajo se basó en la obtención del tipo genomas de cada cepa tipo estudiada relacionada utilizando un valor de similitud ≥ 98,7% en el gen 16S ARNr con la cepa de interés (Chun et al., 2018; Morales et al., 2021). Estos índices incluyen la obtención de la identidad promedio de nucleótidos (ANI), que se obtuvo utilizando la Calculadora ANI en la plataforma Ezbiocloud. ANI y OrthoANI son algoritmos comparables porque comparten el mismo límite de demarcación de especies de 95 96% (EzBioCloud, 2017). Además, se realizó un análisis ANI para obtener una medida confiable de la distancia evolutiva de la especie. El software utilizado para calcular estos valores de ANI fue JspeciesWS, que nos permite analizar y comparar límites de especies entre genomas, borradores de genomas o secuencias parciales de genomas aleatorios, y permite medir la probabilidad de que dos o más genomas pertenezcan a la misma especie comparando los valores del ANI (Richter y Rosselló-Móra, 2009; Arahal, 2014).
Además, las cepas estudiadas fueron sometidas a un análisis exhaustivo utilizando la versión 2.1 del servidor web calculadora de distancia genoma a genoma (https://ggdc.dsmz.de/), reportado por primera vez por Meier-Kolthoff y colaboradores en 2013. Este software aplica un método in silico para la delimitación de subespecies o especies (scilicet, una consulta y una referencia) que limita los valores de hibridación ADN-ADN (DDH) para una restricción universal y específica de especies o subespecies procarióticas, así mismo, calcula la distancia intergenómica basándose en tres fórmulas diferentes (Meier‐Kolthoff et al., 2013; Zhang et al., 2018). Aquí se colocaron dos genomas, uno de referencia y otro de interés, como resultado se analizó la relación entre los genomas utilizando la fórmula 2, que es la suma de todas las identidades encontradas en las HSP y se multiplica x2 y dividido por la suma de la longitud total de las HSP de ambos genomas (Morales et al., 2021). En este trabajo se utilizó la fórmula 2 porque es independiente de la longitud del genoma y es la única que se puede utilizar con genomas secuenciados de forma incompleta, evitando así errores (Auch et al., 2010).
Se utilizó la plataforma Realphy para crear el árbol filogenómico 1.13 (filogenética basada en alineamiento de referencia). Este software permite la creación de árboles filogenómicos a partir de datos de secuencia genómica, para realizar este
Cuadro 1 Especies de cepa tipo pertenecientes al género Bacillus descargadas de la plataforma EzBioCloud, que fueron utilizadas en este estudio.
| # | Especies | Cepa | # | Especies | Cepa |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | B. abyssalis | DSM 25875(type) | 47 | B. glycinifermentans | GO-13(Type) |
| 2 | B. aquimaris | TF12(Type) | 48 | B. gobiensis | FJAT-4402(Type) |
| 3 | B. aryabhattai | B8W22(Type) | 49 | B. halotolerans | FJAT-2398(Type) |
| 4 | B. camelliae | 7578-1(Type) | 50 | B. haynesii | NRRL B-41327(Type) |
| 5 | B. circulans | NBRC 13626(Type) | 51 | B. humi | DSM 16318(Type) |
| 6 | B. endophyticus | DSM 13796(Type) | 52 | B. inaquosorum | KCTC 13429(Type) |
| 7 | B. filamentosus | SGD-14(Type) | 53 | B. koreensis | DSM 16467(Type) |
| 8 | B. halmapalus | DSM 8723(Type) | 54 | B. korlensis | NBRC 107688(Type) |
| 9 | B. horikoshii | DSM 8719(Type) | 55 | B. kwashiorkori | SIT6(Type) |
| 10 | B. idriensis | DSM 19097(Type) | 56 | B. kyonggiensis | NB22(Type) |
| 11 | B. marisflavi | JCM 11544(Type) | 57 | B. lacus | KCTC 33946(Type) |
| 12 | B. megaterium | ATCC 14581(Type) | 58 | B. lentus | NCTC 4824(Type) |
| 13 | B. nealsonii | FO-92(Type) | 59 | B. licheniformis | ATCC 14580(Type) |
| 14 | B. solitudinis | Type (FJAT-45122) | 60 | B. luciferensis | DSM 18845(Type) |
| 15 | B. sporothermodurans | Type (DSM 10599) | 61 | B. luti | TD41(Type) |
| 16 | B. acidiceler | DSM 18954(Type) | 62 | B. mangrovi | KCTC 33872(Type) |
| 17 | B. acidicola | FJAT-2406(Type) | 63 | B. manliponensis | JCM 15802(Type) |
| 18 | B. acidinfaciens | 3-2-2(Type) | 64 | B. marasmi | Marseille-P3556(Type) |
| 19 | B. acidiproducens | DSM 23148(Type) | 65 | B. marinisedimentorum | NC2-31(Type) |
| 20 | B. aciditolerans | YN-1(Type) | 66 | B. massiliogabonensis | Marseille-P2639(Type) |
| 21 | B. albus | N35-10-2(Type) | 67 | B. massiliosenegalensis | JC6(Type) |
| 22 | B. alkalitelluris | DSM 16976(Type) | 68 | B. methanolicus | NCIMB 13113(Type) |
| 23 | B. altitudinis | 41KF2b(Type) | 69 | B. mobilis | 0711P9-1(Type) |
| 24 | B. amyloliquefaciens | DSM 7(Type) | 70 | B. mojavensis | KCTC 3706(Type) |
| 25 | B. andreraoultii | SIT1(Type) | 71 | B. mycoides | ATCC 6462(Type) |
| 26 | B. anthracis | Vollum(Type) | 72 | B. nakamurai | NRRL B-41091(Type) |
| 27 | B. atrophaeus | NRRL NRS 213(Type) | 73 | B. natronophilus | M30(Type) |
| 28 | B. aurantiacus | DSM 18675(Type) | 74 | B. niameyensis | SIT3(Type) |
| 29 | B. australimaris | NH7I_1(Type) | 75 | B. nitratireducens | 4049(Type) |
| 30 | B. badius | MTCC 1458(Type) | 76 | B. oleivorans | JC228(Type) |
| 31 | B. bingmayongensis | FJAT-13831(Type) | 77 | B. oleronius | DSM 9356(Type) |
| 32 | B. cabrialesii | TE3(Type) | 78 | B. onubensis | 0911MAR22V3(Type) |
| 33 | B. cereus | ATCC 14579(Type) | 79 | B. oryziterrae | ZYK(Type) |
| 34 | B. coagulans | ATCC 7050(Type) | 80 | B. pacificus | EB422(Type) |
| 35 | B. coahuilensis | m4-4(Type) | 81 | B. panaciterrae | DSM 19096(Type) |
| 36 | B. cohnii | DSM 6307(Type) | 82 | B. paralichenformis | KJ-16(Type) |
| 37 | B. cytotoxicus | NVH 391-98(Type) | 83 | B. paramycoides | NH24A2(Type) |
| 38 | B. dakarensis | Marseille-P3515(Type) | 84 | B. paranthracis | Mn5(Type) |
| 39 | B. dielmoensis | FF4(Type) | 85 | B. pasinlerensis | P1(2020)(Type) |
| 40 | B. enclensis | SGD-1123(Type) | 86 | B. piezotolerans | Type (YLB-04) |
| 41 | B. flexus | NBRC 15715(Type) | 87 | B. populi | Type (FJAT-45347) |
| 42 | B. fordii | DSM 16014(Type) | 88 | B. proteolyticus | Type (TD42) |
| 43 | B. fortis | DSM 16012(Type) | 89 | B. pseudomycoides | Type (DSM 12442) |
| 44 | B. fungorum | 17-SMS-01(Type) | 90 | B. pumilus | Type (NCTC 10337) |
| 45 | B. gaemokensis | KCTC 13318(Type) | 91 | B. rubiinfantis | Type (MT2) |
| 46 | B. glennii | V44-8(Type) | 92 | B. safensis | Type (FO-36b) |
| 93 | B. salacetis | Type (SKP7-4) | 109 | B. thermotolerans | SGZ-8(Type) |
| 94 | B. salsus | Type (IBRC-M10078) | 110 | B. thuringiensis | ATCC 10792(Type) |
| 95 | B. shackletonii | Type (LMG 18435) | (gv. thuringiensis) | ||
| 96 | B. siamensis | Type (KCTC 13613) | 111 | B. timonensis | 10403023(Type) |
| 97 | B. sinesaloumensis | Type (Marseille-P3516) | 112 | B. toyonensis | BCT-7112(Type) |
| 98 | B. siralis | Type (171544) | 113 | B. tropicus | N24(Type) |
| 99 | B. smithii | Type (DSM 4216) | 114 | B. vallismortis | DSM 11031(Type) |
| 100 | B. solimangrovi | Type (GH2-4) | 115 | B. velezensis | NRRL B-41580(Type) |
| 101 | B. solisilvae | Type (NEAU-cbsb5) | 116 | B. vietnamensis | NBRC 101237(Type) |
| 102 | B. sonorensis | Type (NBRC 101234) | 117 | B. weihaiensis | Alg07(Type) |
| 103 | B. spizizenii | Type (TU-B-10) | 118 | B. wiedmannii | FSL W8-0169(Type) |
| 104 | B. subtilis | NCIB 3610(Type) | 119 | B. wudalianchiensis | FJAT-27215(Type) |
| 105 | B. swezeyi | NRRL B-41294(Type) | 120 | B. xiamenensis | HYC-10(Type) |
| 106 | B. taxi | M5HDSG1-1(Type) | 121 | B. xiapuensis | FJAT-46582(Type) |
| 107 | B. tequilensis | KCTC 13622(Type) | 122 | B. yapensis | XXST-01(Type) |
| 108 | B. terrae | LMG 29 oki 736(Type) | 123 | B. zhangzhouensis | DW5-4(Type) |
proceso fue necesario introducir varios genomas de referencia en formato FASTA o Genbank (Bertels et al., 2014). El árbol filogenómico se realizó por primera vez en el software CLC Sequence Viewer v8.0 (https://clc-sequence-viewer.software. informer.com/8.0/), que proporciona acceso al análisis genómico en formato FASTQ, que proporciona acceso a análisis bioinformáticos básicos (QIAGEN, 2017).
Minería del genoma. La predicción de grupos de genes biosintéticos (BGC) asociados con el control biológico de fitopatógenos se realizó utilizando antiSMASH v6.0 (https://antismash. secondarymetabolites.org/) (Blin et al., 2021). Esta estrategia permite la identificación, detección y caracterización de anotaciones rápidas y análisis de grupos de genes biosintéticos responsables de la biosíntesis, regulación, resistencia y transporte de metabolitos. Se utilizaron archivos en formato FASTA que contienen el genoma de la especie de Bacillus tipo estudiada (Roger y Castillo, 2017; Menezes et al., 2021).
Resultados y Discusión
Filogenia basada en el genoma. Estos análisis ayudaron a visualizar la correlación de genes entre diferentes especies de Bacillus que pueden tener capacidad de biocontrol hacia los fitopatógenos, como lo mencionan Syazwan y colaboradores (2021). El árbol filogenómico se dividió en dos grupos distintos (Figura 1). El primer
Figura 1 Árbol filogenómico con las 123 especies de Bacillus tipo estudiadas, donde se identificaron dos grupos principales: i) B. megaterium (color rosa) y ii) B. subtilis (color azul).
grupo pertenece a Bacillus megaterium, el cual tuvo una reclasificación de género a Priestia megaterium (Gupta et al., 2020). Se reporta en la literatura que P. megaterium no tiene capacidad de biocontrol, por lo que se colocó como raíz en el árbol filogenómico. Se puede observar en la Figura 1 que existe una distancia entre P. megaterium y B. subtilis. A diferencia de P. megaterium, B. subtilis se reporta como agente de control biológico, colocar a P. megaterium como raíz permitió visualizar las especies están relacionadas con él, las cuales según la literatura no están reportadas con biocontrol, siendo que el resto de las especies suelen tener capacidad de control biológico.
Algunas de las especies relacionadas con P. megaterium fueron B. abyssalis, B. camelliae, B. solitudinis, B. nealsonii y B. halmapalus, entre otras, las cuales no están reportadas con biocontrol (Saeki et al., 2002; Venkateswaran et al., 2003; Biedendieck et al., 2021). Bacillus subtilis corresponde al segundo grupo identificado en la Figura 1, las especies dentro de este grupo corresponden a B. dakarensis, B. siralis, B. yapensis, B. vietnamensis, B. salsus, y B. alkalitelluris, y las especies más estrechamente relacionadas con las especies de B. subtilis son B. thuringiensis, B. velezensis, B. cabrialesii, B. tequilensis, B. spizizenii, B. mojavensis, B. inaquosorum, B. halotolerans, y B. atrophaeus, ya que tiene mayor capacidad de biocontrol según la literatura (Gupta et al., 2020).
Los resultados obtenidos muestran especies de Bacillus filogenéticamente relacionadas en el grupo 1, que comparten rasgos morfológicos. Esta característica es relevante porque nos permite comparar genes entre diferentes especies y así identificar aquellas que cumplen con la capacidad de biocontrol. Se sabe que las especies de Bacillus tienen capacidad potencial de biocontrol (Syazwan et al., 2021); algunos ejemplos son B. thuringiensis, B. amyloliquefaciens, B. nakamurai, B. siamensis y B. velezensis. Estas cepas tienen en común la producción de enzimas líticas y también producen lipopéptidos como la surfactina, por lo que pueden inducir una respuesta sistémica en la planta, lo que ayuda a la colonización de la rizosfera (Sánchez, 2016). Como se ha mencionado anteriormente, los resultados de AntiSMASH mostraron que P. megaterium no posee actividad de biocontrol.
Otra especie de Bacillus situada en el grupo 1 fue la bacteria Bacillus swezeyi aislada por Dunlap y colaboradores (2017). Esta especie de Bacillus está estrechamente relacionada con B. licheniformis, que también posee una amplia variedad de metabolitos con aplicaciones en farmacia, alimentación, biomedicina, acuicultura y agricultura, entre otras. Además, Bacillus licheniformis puede mostrar una elevada producción de catalasa antioxidante, que elimina la presencia de peróxido de hidrógeno y anula la ausencia de microorganismos, por lo que puede acabar con microorganismos beneficos. Otros ejemplos de este clado son 10 especies de Bacillus aisladas de Xinjiang, China, como Bacillus tamaricis sp. nov., Bacillus populi sp. nov., Bacillus capparidis sp. nov., Bacillus urumqiensis sp. nov, Bacillus gobiensis sp. nov., Bacillus solani sp. nov., Bacillus salitolerans sp. nov., Bacillus shacheensis sp. nov., Bacillus deserti sp. nov. y Bacillus korlensis sp. nov. (Liu et al., 2019).
Los agentes de control biológico están enfocados a reducir o eliminar el efecto de los agentes fitopatógenos (Serrano y Galindo, 2007). Sin embargo, la caracterización polifásica es importante para la aplicación de microorganismos seguros para la humanidad. Para determinar la capacidad de producción de compuestos de biocontrol por parte de las cepas tipo estudiadas del género Bacillus, se realizaron análisis genómicos para la identificación de clusters de genes biosintéticos de péptidos no ribosomales (NRPs) mediante AntiSMASH v 6.0 (Antibiotic and Secondary Metabolites Analysis Shell) (Medema et al., 2011).
El análisis del genoma de las cepas estudiadas proporcionó un total de 85 compuestos de control biológico (Cuadro 2). El más prevalente fue el sideróforo Bacillibactina, que es un sideróforo catecol [un compuesto orgánico con la fórmula C6H4(OH)2]. Participa en la quelación del hierro férrico (Fe3+) del medio circundante y posteriormente se transfiere al citoplasma bacteriano mediante el uso de transportadores (Valenzuela-Ruiz et al., 2022). En este análisis, 12 especies de Bacillus mostraron esta capacidad, con un 100% de similitud en la secuencia de ADN de este cluster, B. velezensis, B. amyloliquefaciens, B. siamensis, B. nakamurai, B. atrophaeus, B. mojavensis, B. halotolerans, B. vallismortis, B. tequilensis, B. cabrialesii, B. spizizizenii y B. inaquosorum.
Como ya se sabe, Bacillus es un género con gran diversidad metabólica que se asocia principalmente a su prevalencia en diferentes ecosistemas. Esta es una de las características más estudiadas de este género bacteriano, debido principalmente a su capacidad para reducir la incidencia de enfermedades en los cultivos sobre todo por la represión directa o indirecta del crecimiento de los agentes causantes de la enfermedad. Los lipopéptidos, como surfactinas, iturinas y fengicinas, protegen a la planta en condiciones de pre y poscosecha (Valenzuela-Ruiz et al., 2020). En base a los resultados de AntiSMASH, las bacterias que presentaron los mayores porcentajes en cuanto a la producción de estos lipopéptidos, son:
Fengicina. Es un antifúngico que inhibe los hongos filamentosos, pero es ineficaz contra levaduras y bacterias (Ariza y Sánchez, 2012). Entre estos compuestos antimicrobianos se encuentran los lipopéptidos cíclicos, que incluyen varios miembros de las familias químicas surfactina, iturina y fengicina. Sin embargo, no todas las especies pertenecientes al género Bacillus producen estos lipopéptidos antimicrobianos como mecanismo de defensa (Ley-López et al., 2022).
Surfactina. Los biosurfactantes son sustancias de origen microbiano que tienen actividad superficial. Un grupo especialmente eficaz de biosurfactantes son los lipopéptidos, donde destaca la surfactina, que son producidos por bacterias del género Bacillus mediante la transformación de sustratos renovables (Luciana, 2014). La surfactina presenta funciones antimicrobianas, antitumorales y antivirales, e inhibe la formación de biopelículas de otras bacterias al interferir en la adhesión de las células a las superficies (Chen et al., 2022).
Iturina. La familia de Iturinas son lipopéptidos cíclicos (CLPs) que se generan a partir de Bacillus subtilis y cepas bacterianas estrechamente relacionadas, son
Cuadro 2 Especies de Bacillus con metabolitos asociados al biocontrol de fitopatógenos, según AntiSMASH, así como los mecanismos que les corresponden en base a la literatura.
| Grupo | Especies | Clústeres identificados (%) | Modo de Acción | Reportado por | |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | B. aquimaris | Paeninodin (100%) | Lasso peptide | Zhu et al., 2016 | |
| B. endophyticus | Paeninodin (80%) | Lasso peptide | Zhu et al., 2016 | ||
| B. filamentosus | Paeninodin (80%) | Lasso peptide | Zhu et al., 2016 | ||
| B. albus | Petrobactin (100%) Thurincin H (70%) | Siderophore Antimicrobial | Ortiz et al., 2022; Manck et al., 2022 | ||
| 2 | B. alkalitelluris | Paeninodin (80%) | Lasso peptide | Zhu et al., 2016 | |
| B. altitudinis | Bacilicin (85%) | Antibiotic | Basso et al., 2018 | ||
| B. amyloliquefaciens | Bacillibactin (100%) Fengycin (93%) Surfactin (82%) Bacilicin (100%) Bacillaene (100%) | Siderophore Antifungal Antifungal Antifungal Antifungal | Luciana, 2014; Ley-López, 2022; Basso et al., 2018; Butcher et al., 2007; Pedraza-Herrera et al., 2020 | ||
| B. anthracis | Petrobactin (100%) | Siderophore | Manck et al., 2022 | ||
| B. atrophaeus | Bacillibactin (100%) Fengycin (86%) Surfactin (98%) Subtiliosin A (87%) Bacillaene (100%) | Siderophore Antifungal Antifungal Antifungal Antifungal | Luciana, 2014; Ley-López, 2022; Pedraza-Herrera et al., 2020; Wang et al., 2022; Butcher et al., 2007. | ||
| B. australimaris | Bacillisin (85%) | Antibiotic | Basso et al., 2018 | ||
| B. badius | Plantazolicin (75%) | Bacteriocin | Farzand et al., 2019 | ||
| B. cabrialesii | Bacillibactin (100%) Fengycin (100%) Surfactin (90%) Subtiliosin A (100%) Bacillisin (100%) Bacillaene (100%) Rhizocticin (93%) | Siderophore Antifungal Antifungal Antifungal Antifungal Antifungal Antifungal and Nematicide | Luciana, 2014; Ley-López, 2022; Basso et al., 2018; Pedraza-Herrera et al., 2020; Wang et al., 2022; Borisova et al., 2010; Butcher et al., 2007. | ||
| B. cereus | Petrobactin (100%) Thiocillin I (100%) | Siderophore Antimicrobial | Manck et al., 2022; Wieland et al., 2009 | ||
| B. dakarensis | Ectoin (75%) Paeninodine (100%) | Organic compound Lasso peptide | Sadeghi et al., 2019; Zhu et al., 2016 | ||
| B. flexus | Plantazolicin (100%) | Bacteriocin | Farzand et al., 2019 | ||
| B. fungorum | Paeninodine (100%) | Lasso peptide | Zhu et al., 2016 | ||
| B. gaemokensis | Paenilarvins (75%) | Antifungal | Sood et al., 2014 | ||
| B. glycinifermentans | Fengycin (82%) Lichenisin (100%) | Antifungal Lasso peptide | Ley-López, 2022; Bedoya- Cardona, 2019 | ||
| B. gobiensis | Teicuronic acid (87%) | Anionic polymers | Santos et al., 2019 | ||
| B. halotolerans | Bacillibactin (100%) Fengycin (93%) Surfactin (86%) Subtilosin A (100%) Bacillisin (100%) Bacillaeno (100%) | Siderophore Antifungal Antifungal Antifungal Antifungal Antifungal | Luciana, 2014; Ley-López, 2022; Basso et al., 2018; Butcher et al., 2007; Pedraza-Herrera et al., 2020; Wang et al., 2022 | ||
| B. haynesii | Fengycin (100%) Bacitracin (100%) Lichenisin (100%) | Antifungal Antibiotic Lasso peptide | Ley-López, 2022; Fira et al., 2018; Bedoya-Cardona, 2019 | ||
| B. inaquosorum | Bacillibactin (100%) Fengycin (100%) Surfactin (82%) Subtilosin A (100%) Bacillisin (100%) Bacillaeno (100%) | Siderophore Antifungal Antifungal Antifungal Antifungal Antifungal | Luciana, 2014; Ley-López, 2022; Basso et al., 2018; Butcher et al., 2007; Pedraza-Herrera et al., 2020; Wang et al., 2022 | ||
| B. lentus | Paeninodina (100%) | Lasso peptide | Zhu et al., 2016 | ||
| B. licheniformis | Lichenisin (100%) | Lasso peptide | Bedoya-Cardona, 2019 | ||
| B. luti | Paeninodine (100%) Petrobactin (100%) | Lasso peptide Siderophore | Manck et al., 2022; Zhu et al., 2016 | ||
| B. manliponensis | Paeninodine (80%) Petrobactin (100%) | Lasso peptide Siderophore | Manck et al., 2022; Zhu et al., 2016 | ||
| B. mobilis | Paeninodine (100%) Petrobactin (100%) | Lasso peptide Siderophore | Manck et al., 2022; Zhu et al., 2016 | ||
| B. mojavensis | Bacillibact (100%) Fengycin (86%) Surfactin (86%) Subtilosina A (100%) Bacilisin (100%) | Siderophore Antifungal Antifungal Antibiotic Antifungal | Luciana, 2014; Ley-López, 2022; Basso et al., 2018; Pedraza-Herrera et al., 2020; Wang et al., 2022 | ||
| B. mycoides | Paeninodine (100%) Petrobactin (100%) | Lasso peptide Siderophore | Manck et al., 2022; Zhu et al., 2016 | ||
| B. nakamurai | Bacillibactina (100%) Bacillisin (100%) Bacillaene (100%) Surfactin (81%) Fengycin (80%) | Catechol-type Siderophore Antifungal Antifungal Antifungal Antifungal | Luciana, 2014; Ley-López, 2022; Basso et al., 2018; Pedraza-Herrera et al., 2020; Butcher et al., 2007. | ||
| B. niameyensis | Paeninodine (80%) | Lasso peptide | Zhu et al., 2016 | ||
| B. paralicheniformis | Bacitracina (100%) Lichenisin(100%) Fengycin (92%) | Antibiotic Lipopeptide Antifungal | Ley-López, 2022; Fira et al., 2018; Bedoya-Cardona, 2019 | ||
| B. nitratireducens | Paeninodine (100%) Petrobactin (100%) | Lasso peptide Siderophore | Manck et al., 2022; Zhu et al., 2016 | ||
| B. pasinlerensis | Geobacillin (80%) | Bacteriocin | Vaičikauskaitė et al., 2019 | ||
| B. populi | Paeninodine (100%) | Lasso peptide | Zhu et al., 2016 | ||
| B. proteolyticus | Petrobactin (100%) Paeninodine (80%) | Lasso peptide Siderophore | Manck et al., 2022; Zhu et al., 2016 | ||
| B. pseudomycoides | Pseudomycoicidin (100%) | Lantibiotic | Basi-Chipalu et al., 2015 | ||
| B. pumilus | Plantazolicina (91%) Bacillisin (85%) Lichenisin (85%) | Bacteriocin Antifungal Lipopeptide | Basso et al., 2018; BedoyaCardona, 2019; Farzand et al., 2019 | ||
| B. safensis | Plantazolicina (91%) Bacillisin (85%) Lichenisin (85%) | Bacteriocin Antifungal Lipopeptide | Basso et al., 2018; BedoyaCardona, 2019; Farzand et al., 2019 | ||
| B. salsus | Paeninodine (80%) | Lasso peptide | Zhu et al., 2016 | ||
| B. siamensis | Fengycin (100%) Bacillaene (100%) Surfactin (90%) | Antifungal Antifungal Antifungal | Luciana, 2014; Ley-López, 2022; Butcher et al., 2007. | ||
| B. solitudinis | Carotenoid (83%) | Antioxidant | Sontsa-Donhoung et al., 2022 | ||
| B. spizizenii | Bacillibactin (100%) Subtilosin A (100%) Bacillisin (100%) Bacillaene (100%) Mycosubtiline (100%) Surfactin (82%) | Catechol-type Siderophore Antibiotic Antifungal Antifungal Antifungal | Luciana, 2014; Basso et al., 2018; Pedraza-Herrera et al., 2020; Wang et al., 2022; Butcher et al., 2007. | ||
| B. subtilis | Bacillibactin (100%) Fengycin (100%) Subtilosin A (100%) Bacillisin (100%) Bacillaene (100%) Bacillicatin (100%) Esporulation (100%) Surfactin (82%) Thiocillin I (70%) | Catechol-type Siderophore Antifungal Antibiotic Antifungal Antifungal Siderophore Sporulation Antifungal Antimicrobial | Luciana, 2014; Ley-López, 2022; Basso et al., 2018; Moldenhauer et al., 2010; Pedraza-Herrera et al., 2020; Wang et al., 2022; Wieland et al., 2009; Butcher et al., 2007. | ||
| B. swezeyi | Bacillaene (100%) Bacitracin (88%) Mersacidin (100%) | Antifungal Antibiotic Antibiótic | Moldenhauer et al., 2010; Fira et al., 2018; Diabankana et al., 2022; Butcher et al., 2007. | ||
| B. tequilensis | Bacillibactin (100%) Fengycin (86%) Surfactin (90%) Subtilosina A (100%) Bacillisin (100%) Rhizocticin A (70%) | Catechol-type Siderophore Antifungal Antifungal Antibiotic Antibiotic | Basso et al., 2018; Pedraza-Herrera et al., 2020; Wang et al., 2022; Borisova et al., 2010; Kugler et al., 1990 | ||
| B. thermotolerans | Ectoin (75%) | Organic compound | Sadeghi et al., 2019 | ||
| B. thuringiensis (gv. thuringiensis) | Petrobactin (100%) Turicin (100%) Zwittermicin A (96%) | Siderophore Bacteriocins Antibiotic | Manck et al., 2022; Stabb et al., 1994 | ||
| B. timonensis | Paeninodine (80%) | Lasso peptide | Zhu et al., 2016 | ||
| B. toyonensis | Petrobactin (100%) Paeninodine (80%) | Siderophore Lasso peptide | Manck et al., 2022 | ||
| B. tropicus | Petrobactin (100%) | Siderophore | Manck et al., 2022 | ||
| B. vallismortis | Bacillibactin (100%) Fengycin (100%) Bacillisin (100%) Subtilin (100%) Surfactin (82%) | Catechol-type Siderophore Antifungal Antibiotic Antibiotic Antifungal | Basso et al., 2018; Pedraza-Herrera et al., 2020 | ||
| B. velezensis | Bacillibactin (100%) Fengycin (100%) Bacillisin (100%) Mersacidin (100%) Diffcidin (100%) Macrolactin H (100%) Surfactin (94%) Bacillaene (85%) | Catechol-type Siderophore Antifungal Antibiotic Antibiotic Antimicrobial Antimicrobial Antifungal | Ley-López, 2022; Basso et al., 2018; Moldenhauer et al., 2010; Pedraza-Herrera et al., 2020; Diabankana et al., 2022; Nagao et al., 2001; Butcher et al., 2007. | ||
| B. weihaiensis | Carotenoid (83%) Cerecidin A1-A7 (76%) | Antioxidant Antimicrobial | Sontsa-Donhoung et al., 2022; Wang et al., 2014 | ||
| B. wiedmannii | Paeninodine (100%) Petrobactin (100%) | Lasso peptide Siderophore | Manck et al., 2022 | ||
| B. xiapuensis | Mersacidin (100%) | Antibiotic | Diabankana et al., 2022 | ||
| B. yapensis | Paeninodine (80%) | Lasso peptide | Zhu et al., 2016 | ||
| B. zhangzhouensis | Bacillisin (85%) | Antifungal | Basso et al., 2018 | ||
| B. velezensis | Bacillibactin (100%) Fengycin (100%) Bacillisin (100%) Mersacidin (100%) Diffcidin (100%) Macrolactin H (100%) Surfactin (94%) Bacillaene (85%) | Catechol-type Siderophore Antifungal Antibiotic Antibiotic Antimicrobial Antimicrobial Antifungal | Ley-López, 2022; Basso et al., 2018; Moldenhauer et al., 2010; Pedraza-Herrera et al., 2020; Diabankana et al., 2022; Nagao et al., 2001; Butcher et al., 2007. | ||
| B. weihaiensis | Carotenoid (83%) Cerecidin A1-A7 (76%) | Antioxidant Antimicrobial | Sontsa-Donhoung et al., 2022; Wang et al., 2014 | ||
| B. wiedmannii | Paeninodine (100%) Petrobactin (100%) | Lasso peptide Siderophore | Manck et al., 2022 | ||
| B. xiapuensis | Mersacidin (100%) | Antibiotic | Diabankana et al., 2022 | ||
| B. yapensis | Paeninodine (80%) | Lasso peptide | Zhu et al., 2016 | ||
| B. zhangzhouensis | Bacillisin (85%) | Antifungal | Basso et al., 2018 |
conocidos por sus propiedades inhibitorias contra fitopatógenos (Yaraguppi et al., 2023).
La actividad microbiana de estos lipopéptidos se produce principalmente por la interacción que existe con la membrana citoplasmática de las células bacterianas o fúngicas, lo que genera la formación de poros y un desequilibrio osmótico, desencadenando la muerte celular de los microorganismos fitopatógenos (VillarrealDelgado et al., 2018).
Comparando los resultados de la minería de datos con los resultados filogenéticos, se puede deducir que la capacidad de producir numerosos compuestos de control biológico se ve inhibida por la separación evolutiva. Cuanto mayor es la separación evolutiva de las especies, menor se observa la producción de compuestos de control biológico, y viceversa. Sin embargo, no se descarta la posibilidad de que, durante la separación evolutiva, las especies desarrollen de nuevo la capacidad de producir estos compuestos de interés.
El análisis de datos genómicos para la detección de la presencia de vías biosintéticas que permitan a los organismos producir lipopéptidos (fengicina, surfactina e iturina), es un estudio esencial que complementa los enfoques de identificación con fines biotecnológicos, para ayudarnos a comprender el funcionamiento del género Bacillus. Los bacilos tienen una estrategia para sobrevivir a condiciones ambientales extremas (temperatura, radiación, presión, pH y humedad). Además, su adaptación es posible gracias a la generación de endoesporas que mantienen la supervivencia en condiciones desfavorables (Borriss, 2020). El uso de AntiSMASH v 6.0 sirvió como herramienta para el estudio filogenómico y comparación del ADN obtenido de la plataforma EzBioCloud, ayudándonos a comprender las variaciones de las 123 cepas estudiadas con la ayuda del análisis GGDC versión 2.1 donde se comprobó que las cepas pueden ser divergentes o evolutivamente distantes, gracias a la minería de datos y la comparación de los resultados filogenómicos, además de las comparaciones ANI v 3.8.2.
Filogenia y correlación de biocontrol. El objetivo de la filogenia es el estudio del genoma desde una perspectiva evolutiva, que consiste en comprender los mecanismos de cambio que se producen en el genoma, así como la interrelación con su evolución y las características fenotípicas. El resultado del árbol filogenómico es la relación entre los taxones del árbol filogenómico por descendencia de un ancestro común reciente, y menos relacionados si tienen un ancestro común menos reciente (Samolski, 2014). El árbol filogenómico muestra las 123 especies del género Bacillus, lo que resulta en la visualización de la comparación de secuencias de diferentes organismos y permite agruparlos en familias que corresponden a grupos de genes con cierta similitud descendientes de un gen ancestral común (Figura 1 y Cuadro 2). Una de las herencias que se dan entre especies es la capacidad de biocontrol, que consiste en poder controlar enfermedades producidas por diferentes microorganismos (Alcaraz et al., 2010; Teem et al., 2020; Bernal, 2021). Con base en los resultados obtenidos, de las 123 especies de Bacillus descargadas de EzBioCloud sólo 58 especies mostraron genes asociados con actividad de biocontrol; además, del total de estas especies en la literatura, sólo 39 especies de Bacillus han sido reportadas con biocontrol, donde sólo 15 especies de Bacillus podrían producir lipopéptidos, como fengicina y surfactina.
El género Bacillus presenta un gran número de especies con capacidad de biocontrol, asimismo, existe una correlación entre la filogenia y el biocontrol de las especies de Bacillus, por ejemplo, B. subtilis fue la primera cepa caracterizada, y consecutivamente se identificaron otras cepas con capacidad de biocontrol: B. thuringiensis, B. licheniformis, B. tropicus, entre otras especies. Éstas también son filogenómicamente próximas a B. subtilis, por lo que se concluye que existe una correlación entre filogenia y biocontrol. Por ejemplo, Bacillus thuringiensis, una bacteria Gram-positiva, formadora de endoesporas y anaerobia facultativa, es ampliamente utilizada para el biocontrol de plagas de insectos, lo que contribuye a la bioseguridad agrícola cuando se utiliza como biopesticida, al igual que otras especies del género Bacillus (Lacey et al., 2015; Córdova-Albores et al., 2020).
Algunas de las especies potenciales más estudiadas son B. subtilis, B. pumilus, B. licheniformis, B. amyloliquefaciens, B. cabrialesii, B. japonicum, B. cereus, B. thuringiensis, B. anthracis, B. mycoides y B. pseudomycoides, ya que han demostrado tener actividad antagonista frente a diversos microorganismos fitopatógenos de interés agrícola (Villarreal-Delgado et al., 2018; Morales-Barrón et al., 2019; Valenzuela-Ruiz et al., 2019). Por ejemplo, en el estudio realizado por Villa-Rodríguez y colaboradores en 2019, la cepa TE3T muestra rasgos prometedores contra Bipolaris Sorokiniana TPQ3, el agente causal de la mancha del trigo. En términos de bioseguridad, las cepas potenciales deben ser estudiadas exhaustivamente antes de ser utilizadas como agentes de control biológico en el campo. Es importante señalar que el grupo Bacillus subtilis, que incluye especies de importancia agrícola como B. subtilis, B. licheniformis y B. pumilus, no se considera tradicionalmente patógeno para los humanos. B. subtilis ha recibido incluso el estatus QPS (Presunción Cualificada de Seguridad) de la Autoridad Europea de Seguridad Alimentaria (EFSA, 2015). Sin embargo, existen algunos casos aislados de intoxicaciones que forman manifestaciones digestivas, por lo que es necesario un análisis estricto y exhaustivo (Villareal-Delgado et al., 2018).
Conclusiones
La presente estrategia permitió correlacionar y predecir la capacidad de control biológico de las especies de Bacillus objeto de estudio en función de su afiliación taxonómica, ya que a menor distancia evolutiva de Bacillus subtilis se observó una elevada capacidad potencial para producir compuestos de control biológico. Sin embargo, no se descarta la posibilidad de que adquieran la capacidad de producir nuevos compuestos de control biológico durante su separación evolutiva. El género Bacillus es genética y metabólicamente diverso, por lo que es de gran importancia realizar minería genómica para predecir la capacidad de control biológico de las especies secuenciadas y poder utilizarlas con fines biotecnológicos.
