Crean, con participación del CSIC, una gran base de datos con la información genética de los microbios en la comida
Un grupo internacional con investigadores del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) ha creado una gran base de datos con la información genética de los microbios en la comida que permitirá identificar microorganismos indeseables, seguir la vida microbiana a través de la cadena alimentaria y mejorar los alimentos.
29/8/2024 - 17:50
MADRID, 29 (EUROPA PRESS)
Un grupo internacional con investigadores del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) ha creado una gran base de datos con la información genética de los microbios en la comida que permitirá identificar microorganismos indeseables, seguir la vida microbiana a través de la cadena alimentaria y mejorar los alimentos.
Para realizar esta investigación, que se publica en la revista científica Cell, el consorcio internacional MASTER ha analizado más de 2.500 metagenomas (material genético del conjunto de microorganismos de un ambiente) microbianos asociados a alimentos procedentes de 50 países, incluidos 1.950 metagenomas secuenciados por primera vez.
En total, la base de datos creada contiene datos sobre 3.600 especies microbianas, incluyendo más de 200 nuevas especies. Además, los autores han identificado en este trabajo 10.899 microbios asociados a la comida, la mitad de los cuales eran especies desconocidas, y han mostrado que los microbios asociados a la comida explican el 3% del microbioma intestinal de los adultos y el 56% del microbioma intestinal infantil.
Tal y como ha informado el CSIC, la base de datos resultantes --Base de Datos Metagenómica de Alimentos Seleccionados (o CFMD, por sus siglas en inglés)-- permite identificar y controlar los microorganismos indeseables, estudiar el movimiento de los microbios a lo largo de la cadena alimentaria y la propagación de genes de resistencia a antibióticos, además de mejorar los atributos saludables de los alimentos, entre otras aplicaciones. Se puede acceder a ella a través de este enlace: https://github.com/SegataLab/cFMD
EL CSIC HA ANALIZADO QUESOS ARTESANALES ASTURIANOS
El trabajo del CSIC se ha centrado en el análisis de quesos artesanales asturianos. Según ha señalado Abelardo Margolles, investigador del Instituto de Productos Lácteos de Asturias (IPLA- CSIC), que ha participado en la elaboración de la base de datos, se han analizado ambientes de 28 queserías pertenecientes a la Asociación de Queseros Artesanos del Principado de Asturias, y se ha comprobado que los quesos de cada instalación tienen características únicas.
A su juicio, esto es importante porque se podría asociar la especificidad y la calidad de los alimentos locales a su microbioma, e incluso posibilita utilizar el metagenoma como un marcador de autenticidad del alimento, lo que, según él, representa "una poderosa herramienta para garantizar su trazabilidad y origen".
En el consorcio MASTER (Aplicaciones del microbioma para sistemas alimentarios sostenibles a través de Tecnologías y Empresa, MASTER por sus siglas en inglés) han participado también investigadores de otros tres centros del CSIC: la Estación Experimental de El Zaidín (EEZ-CSIC), el Instituto de Investigación en Ciencias de la Alimentación (CIAL, CSIC-UAM) y el Instituto de Agroquímica y Tecnología de Alimentos (IATA-CSIC).
Elige tu ciudad
A Coruña | Albacete | Algeciras | Alicante | Almería | Ávila | Avilés | Badajoz | Barcelona | Bilbao | Burgos | Cáceres | Cádiz | Cartagena | Castellón | Ceuta | Ciudad Real | Córdoba | Cuenca | Gijón | Girona | Granada | Guadalajara | Huelva | Huesca | Ibiza | Jaén | Las Palmas de Gran Canaria | León | Lleida | Logroño | Lugo | Madrid | Málaga | Melilla | Mérida | Murcia | Ourense | Oviedo | Palencia | Palma de Mallorca | Pamplona | Pontevedra | Salamanca | San Sebastián | Santander | Santiago de Compostela | Segovia | Sevilla | Soria | Tarragona | Tenerife | Teruel | Toledo | Valencia | Valladolid | Vigo | Vitoria | Zamora | Zaragoza |
Grupo de información GENTE · el líder nacional en prensa semanal gratuita según PGD-OJD
