Secuenciación de siguiente generación revela relación entre el microbioma larvario y substrato alimenticio en la mosca de la fruta polífaga de Queensland

Secuenciación de siguiente generación revela relación entre el microbioma larvario y substrato alimenticio en la mosca de la fruta polífaga de Queensland

Bactrocera tryoni (mosca de la fruta de Queensland) es una mosca tefrítida distribuida por toda la costa de Australia y una plaga molesta de muchos tipos de cultivos de fruta. ya que se conocía que la composición bacteriana de estas moscas en de enterobacterias en estudios dependientes de cultivo. Los autores tratan de comprender con secuenciación de 16S ribosomal el comportamiento del microbioma intestinal de las larvas de esta mosca para ver la influencia de el tipo de alimento, y la transmisión vertical de microorganismos.

Más de 600 moscas B. tryoni fueron recolectadas de 5 diferentes tipos de frutas obteniendo de ellas 167 otus de 53 familias y 78 géneros gran parte de la composición bacteriana corresponde a dos familias Alphaproteobacteria Acetobacteraceae (75%) y Gammaproteobacteria Enterobacteriaceae (21%). Gluconacetobacter (9.1%), Gluconobacter (7%), Tatumella (5.2%), Klebsiella (4.9%), Acetobacter (3.8%), Providencia (2.8%) y Leuconostoc (2%) Los demás no superan el 1%. Los géneros Swaminathania/Asaia constituyen el 50%-53% en las larvas. El resto de las bacterias varía entre muestras. 

Perfil del microbioma intestinal de las larvas según del tipo de fruta de las que se obtuvieron

Para comparar la composición de las bacterias tambiens se secuenció el microbioma de las frutas  (32 muestras de frutas) y se identificó que las proteobacterias representan el 95% del microbioma de las frutas. principalmente las Acetobacteraceae con un 92% y Leuconostoceaceae 5%. Gluconacetobacter (35.5%), Gluconobacter (28.5%), Swaminathania/Asaia (15.2%), Acetobacter (3.8%),  Acetobacteraceae (6.3%), Leuconostoc (4.9%), y Tatumella (1.4%).

De estos datos los autores pudieron identificar que el microbioma de las larvas son parecidos en riqueza y diversidad. pero difieren en cuanto al porcentaje de bacterias únicas 61.7% para las larvas y 10.7% para las frutas.

Porcentaje de abundancia relativa de bacterias a nivel de genero. (a) larvas y (b) frutas.

Ya que el microbioma difiere entre la fruta y las larvas de las que se alimenta a niveles de abundancia. Los autores sugieren que el intestino de las larvas de la fruta actúan como un primer filtro si conservando comparaciones de las bacterias más abundantes de la fruta en las larvas pero no necesariamente de manera abundante. Las larvas mantienen independientemente de la fruta los mismos taxas abundantes.


PcoA (a) las bacterias intestinales larvarias de B. tryoni de cinco tipos de fuentes de frutas; (b) Composición de la comunidad bacteriana de las larvas de B. tryoni recolectadas de 2 lugares diferentes; (c) Composición de la comunidad bacteriana en las cinco frutas diferentes; (d) población bacteriana entre larvas y frutos.
Diagrama de Venn del porcentaje de bacterias presentes solo en las larvas, solo frutas y común en ambas recolectadas de cinco tipos diferentes de frutas

Las frutas aportan un contenido de azúcares grande esto explica la presencia de enterobacterias como las más abundantes ya que está bien reportado sus aportes metabólicos en el intestino de las larvas. Acetobacterias ayudan a descomponer azúcares complejos y produciendo ácido acético que ayuda a la homeostasis metabólica de las moscas. Los cambios en la composición bacteriana en las larvas con respecto a la fruta se asocian a la disponibilidad reducida de oxígeno en en los intestinos y que es posible la infección del microbioma intestinal en los huevecillos al momento de la oviposición generando la composición principal del microbioma en los estadios siguientes independientemente del tipo de fruta del que se alimenten.

Majumder, R., Sutcliffe, B., Taylor, P.W. et al. Next-Generation Sequencing reveals relationship between the larval microbiome and food substrate in the polyphagous Queensland fruit fly. Sci Rep9, 14292 (2019). https://doi.org/10.1038/s41598-019-50602-5