e dei genotipi tossici

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1 Metodi molecolari l per il riconoscimento dei cianobatteri e dei genotipi tossici Susanna Vichi Dip. Ambiente e Connessa Prevenzione Primaria Istituto Superiore di Sanità, Roma Workshop Sorveglianza delle fioriture di cianobatteri nelle acque di balneazione: approccio per l applicazione del DL 30 maggio 2008 N.112 in recepimento della direttiva 2006/7EC - ISS, 19 maggio 2009

2 Identificazione di cianobatteri nella metodica tradizionale : analisi i morfologica osservazione al microscopio i Limiti: soggettività dell operatore nell interpretazione della morfologia delle cellule impossibilità di discriminare tra specie tossiche e non Necessita la combinazione con saggi chimici, biochimici o enzimatici sulle tossine L APPROCCIO GENETICO nel monitoraggio ambientale permette di seguire il fenomeno delle fioritureit sin dalle fasi più precoci attraverso identificazione tassonomica ed eventuale rilevazione di ceppi potenzialmente tossici.

3 APPROCCI MOLECOLARI COMUNI NELLA DETERMINAZIONE DI CIANOBATTERI. Campione ambientale Estrazione DNA/RNA Analisi quantitativa PCR DGGE Real-time PCR RFLP Analisi qualitativa Bioinformatica (Sequenziamento, Allineamento)

4 CARATTERIZZAZIONE MOLECOLARE DI CIANOBATTERI: 1. Definizione TASSONOMICA degli individui (genere, specie, ceppo) 2. Definizione di specifiche SONDE MOLECOLARI per l identificazione di specie tossiche

5 1. Definizione TASSONOMICA e analisi filogenetica di campioni ambientali (a livello di genere, specie, ceppo): Geni housekeeping come marker filogenetici: - Amplificazione dell INTERGENIC SPACER nell operone FICOCIANINA (regione potenzialmente ad alta variabilità) PC-IGS cpcb cpca cpcc cpcd cpce 2 biline α e β 3 peptidi linker cautela nella scelta del marcatore!! Il locus può accumulare mutazioni nel periodo di coltura Può essere inaffidabile

6 - Amplificazione all interno del gene per l rrna 16S: Ottima stabilità, affidabilità Primers universali PCR disegnati in regioni ben conservate Analisi RFLP Rischio: L analisi della sequenza 16S rrna può essere non sufficientemente sensibile nella discriminazione di specie strettamente correlate - Amplificazione di altri marcatori (geni nif, rpoc1, gyrb)

7 Es: Ricerca di Planktothrix mediante amplificazione del marker rdna 16S Campioni ambientali eterogenei DNA amplificazione della regione rdna 16S come marcatore genere-specfico di Planktothrix ELETTROFORESI SU GEL DI AGAROSIO Lane 1 = assenza di Planktothrix th Lane 2,3,4 = Planktothrix Lane 5 = bianco Lane 6 = ladder

8 2. Definizione di specifiche SONDE MOLECOLARI per la ricerca di specie tossiche all interno di un campione ambientale L identificazione di eventuali specie tossiche si realizza mediante la ricerca di specifici geni marker (mcy), raggruppati in cluster, che codificano per grandi complessi multienzimatici (NRPS o Peptide Sintetasi Non Ribosomali) coinvolti nella biosintesi delle Microcistine. Cluster mcy per la biosintesi delle microcistine (Planktothrix genera). Raggruppa 9 geni che codificano per diversi domini del complesso multienzimatico della MICROCISTINA SINTETASI. S kb mcyt mcyd mcye mcyg mcyh mcya mcyb mcyc mcyj = Peptide Sintetasi = Polichetide Sintasi = Modifica = Trasporto Ortologhi dei geni mcy sono stati trovati in altre specie di Cianobatteri tossici inclusi Microcystis, Nostoc, Anabaena, Nodularia.

9 Nel cluster mcy possono essere presenti delezioni anche estese in grado di alterare la funzionalità del prodotto proteico Es: Ricerca di microcistine in relazione alla presenza di marcatori mcy in colture di P. agardhii e P. rubescens (modified from S. Mbedi et al., 2005). Ceppo microcistina mcyt mcytd mcya mcyb mcye P. agardhii HUB076/A P. agardhii LAN P. agardhii Max P. agardhii Max P. agardhii Max P. rubescens BL P. rubescens BL P. rubescens HUB = falsi positivi - = falsi negativi

10 Es.: Ricerca e quantificazione di genotipi tossici di Planktothrix nelle acque del lago di Vico mediante Real time PCR (qpcr). Campione ambientale Cellule su filtro 0,2 µm; Conservazione a -20 C Estrazione DNA (kit commerciali) Taq Nuclease Assay (o saggio Taqman): Amplificazione ione all interno dei loci rdna 16S (per la definizione tassonomica) e mcyb (come marcatore di tossicità). Coppia di primers specifici + sonda fluorescente Emissione di fluorescenza (Ct) durante la reazione di PCR strettamente correlata numero di copie target presenti inizialmente.

11 Es. MONITORAGGIO LAGO DI GEROSA (1 anno di rilevamenti - ottobre 2006-ottobre 2007): novembre 2006: picco conc. cell. bassa conc. microcistine dicembre 2006: bassa conc. cell. picco conc. microcistine November (surface) December (surface) Microcystins ELISA 1,28 2,04 (µg/l) LC/MS 0, ,4 Cells n. (10 6 ) mcyb vs Pc (%) qpcr 44 3,7 31% 63,7% Lo sfasamento tra il numero degli individui e la produzione della microcistina può essere parzialmente spiegato con una variazione della percentuale degli individui tossici rispetto a quelli non tossici.

12 La bioinformatica come potente strumento nella identificazione di popolazioni p in campioni ambientali PCR Sequenziamento Programmi di allineamento di sequenze (BLAST, CLUSTALW) Confronto con banche dati; Ricerca del best match Si risale all organismo; Si ipotizzano relazioni filogenetiche

13 Basic Local Alignment Search Tool BLAST è un algoritmo ottimizzato i t per ricercare regioni di locale omologia tra sequenze presenti nel database. 1. Identificazione i di cianobatteri i attraverso il confronto con banche dati Ricerca del best-match t

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17 Basic Local Alignment Search Tool (BLAST) 2. Valutazione della capacità discriminante di primers per l identificazione di specie di cianobatteri

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20 ClustalW Allineamento multiplo di sequenze Disegno di primers per la discriminazione Disegno di primers per la discriminazione molecolare di specie di cianobatteri

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22 Planktothrix Rubescens (seq.1-15) vs Planktothrix Agardhii (seq.16-30) C-phycocyanin alpha subunit (cpca) gene, partial cds CLUSTAL W (1.81) Multiple Sequence Alignments Sequence type explicitly set to DNA Sequence format is Pearson Sequence 1: gi gb EU _Pl Sequence 2: gi gb EU g _ Pl Sequence 3: gi gb EU _Pl Sequence 4: gi gb EU _Pl Sequence 5: gi gb EU _Pl Sequence 6: gi gb EU _Pl Sequence 7: gi gb EU g _ Pl Sequence 8: gi gb EU _Pl Sequence 9: gi gb EU _Pl Sequence 10: gi gb EU _Pl Sequence 11: gi gb EU _Pl Sequence 12: gi gb EU g _ Pl Sequence 13: gi gb EU _Pl Sequence 14: gi gb EU _Pl Sequence 15: gi gb EU _Pl Sequence 16: gi gb EU _Pl Sequence 17: gi gb EU g _ Pl Sequence 18: gi gb EU _Pl Sequence 19: gi gb EU _Pl Sequence 20: gi gb EU _Pl Sequence 21: gi gb EU _Pl Sequence 22: gi gb EU g _ Pl Sequence 23: gi gb EU _Pl Sequence 24: gi gb EU _Pl Sequence 25: gi gb EU _Pl Sequence 26: gi gb EU _Pl Sequence 27: gi gb EU g _ Pl Sequence 28: gi gb EU _Pl Sequence 29: gi gb EU _Pl Sequence 30: gi gb EU _Pl Start of Pairwise alignments

23 clustalw.aln CLUSTAL W (1.81) multiple sequence alignment Sequences (1:2) Aligned. Score: Sequences (1:3) Aligned. Score: Sequences (1:4) Aligned. Score: Sequences (2:2) Aligned. Score: Sequences (2:3) Aligned. Score: Sequences (2:4) Aligned. Score: Sequences (30:29) Aligned. Score: Sequences (30:30) Aligned. Score: CLUSTAL-Alignment file created [clustalw.aln] clustalw.aln gi gb EU _Pl CTCAAGGCCGTTTCCTGAGCAGCACTGAAATCCAAGTGGCTTTTGGTCGT gi gb EU _Pl CTCAAGGCCGTTTCCTGAGCAGCACTGAAATCCAAGTGGCTTTTGGTCGT gi gb EU g _ Pl CTCAAGGCCGTTTCCTGAGCAGCACTGAAATCCAAGTGGCTTTTGGTCGT gi gb EU _Pl CTCAAGGCCGTTTCCTGAGCAGCACTGAAATCCAAGTGGCTTTTGGTCGT gi gb EU _Pl CTCAAGGCCGTTTCCTGAGCAGCACTGAAATCCAAGTGGCTTTTGGTCGT gi gb EU _Pl CTCAAGGCCGTTTCCTGAGCAGCACTGAAATCCAAGTGGCTTTTGGTCGT gi gb EU _Pl CTCAAGGCCGTTTCCTGAGCAGCACTGAAATCCAAGTGGCTTTTGGTCGT gi gb EU _Pl CTCAAGGCCGTTTCCTGAGCAGCACTGAAATCCAAGTGGCTTTTGGTCGT gi gb EU _Pl 1 CTCAAGGCCGTTTCCTGAGCAGCACTGAAATCCAAGTGGCTTTTGGTCGT gi gb EU _Pl CTCAAGGCCGTTTCCTGAGCAGCACTGAAATCCAAGTGGCTTTTGGTCGT gi gb EU _Pl CTCAAGGCCGTTTCCTGAGCAGCACTGAAATCCAAGTGGCTTTTGGTCGT gi gb EU _Pl CTCAAGGCCGTTTCCTGAGCAGCACTGAAATCCAAGTGGCTTTTGGTCGT gi gb EU _Pl CTCAAGGCCGTTTCCTGAGCAGCACTGAAATCCAAGTGGCTTTTGGTCGT gi gb EU _Pl CTCAAGGCCGTTTCCTGAGCAGCACTGAAATCCAAGTGGCTTTTGGTCGT gi gb EU _Pl CTCAAGGCCGTTTCCTGAGCAGCACTGAAATCCAAGTGGCTTTTGGTCGT gi gb EU _Pl CTCAAGGCCGTTTCCTGAGCAGCACTGAAATCCAAGTGGCTTTTGGTCGT gi gb EU _Pl CTCAAGGCCGTTTCCTGAGCAGCACTGAAATCCAAGTGGCTTTTGGTCGT gi gb EU _Pl CTCAAGGCCGTTTCCTGAGCAGCACTGAAATCCAAGTGGCTTTTGGTCGT gi gb EU _Pl CTCAAGGCCGTTTCCTGAGCAGCACTGAAATCCAAGTGGCTTTTGGTCGT gi gb EU _Pl CTCAAGGCCGTTTCCTGAGCAGCACTGAAATCCAAGTGGCTTTTGGTCGT gi gb EU _Pl CTCAAGGCCGTTTCCTGAGCAGCACTGAAATCCAAGTGGCTTTTGGTCGT gi gb EU _Pl CTCAAGGCCGTTTCCTGAGCAGCACTGAACTGCAAGTGGCTTTCGGACGT gi gb EU _Pl CTCAAGGCCGTTTCCTGAGCAGCACTGAACTGCAAGTGGCTTTCGGACGT ***************************** * *********** ** ***

24 USO DI METODOLOGIE MOLECOLARI NELLA CARATTERIZZAZIONE DI CIANOBATTERI: VANTAGGI Rapidi e relativamente economici Alta specificità e sensibilità Permettono di discriminare tra ceppi morfologicamente identici Consentono il diretto utilizzo del campione ambientale, senza dover necessariamente allestire una coltura cellulare Saggi qualitativi / quantitativi / di espressione (PCR) (qpcr) (RT-PCR) Permettono di risalire all organismo produttore della tossina Non richiedono processamento immediato del campione, che può essere conservato nel tempo

25 USO DI METODOLOGIE MOLECOLARI NELLA CARATTERIZZAZIONE DI CIANOBATTERI: LIMITI Database di sequenza talvolta lacunosi per alcune specie: difficoltà nel disegno di primers efficaci Variabilità di sequenza intra-specie rischio di sottostimare la popolazione se i primers scelti non sono disegnati entro regioni ben conservate Possono dare falsi negativi o falsi positivi se i geni marker non sono opportunamente scelti Danno una stima del DNA totale, non permettono discriminare tra cellule vive e morte