Bibliotecas de referencia de códigos de barras de ADN para apoyar el monitoreo con ADN ambiental en el sureste de la Amazonía peruana

La Amazonía cuenta con el 15% de especies de peces registradas en el mundo, y gran cantidad de estas son endémicas (1). Esta diversidad única se está viendo amenazada por distintas actividades antropogénicas que afectan la región Amazónica (ej. minería, represas, contaminación). Es importante conocer el grado de este impacto en la diversidad, con el fin de proponer políticas públicas y planes de manejo, lo que necesita de un monitoreo rápido, costo-eficiente, no invasivo y que se pueda mantener en el tiempo. Por ejemplo, en la región de Madre de Dios, altamente impactada por las actividades mineras, apenas existen estudios que ofrezcan una visión global del impacto de la MAPE en las comunidades acuáticas, tan solo inventarios biológicos rápidos, no conectados en el tiempo y en ambientes geográficos limitados, tales como estudios de impacto ambiental realizados en grandes obras civiles, lotes petroleros y los tramos II y III de la carretera Interoceánica, así como otros trabajos de investigación aislados (2). Y, gran parte de la cuenca de Madre de Dios se encuentra inexplorada o pobremente estudiada, como los ríos Manu, Tahuamanu, Las Piedras o Heath. El estudio de estos lugares aumentará la lista de ictiofauna de la región, con vouchers almacenadas en colecciones científicas y museos, como con tejidos que puedan utilizarse para análisis moleculares, como se propone en esta propuesta. El ADN ambiental ha cobrado relevancia en los últimos años como una herramienta muy utilizada para el monitoreo de diversidad que se está empezando a aplicar en la Amazonía (3-10). Sin embargo, el gran obstáculo que no permite que esta herramienta alcance su máximo potencial son las escasas bibliotecas de referencia genómicas (códigos de barra de ADN distintivos para especies endémicas o introducidas debidamente identificadas, anotados en las bases de datos genómicas). Esto limita poder identificar la diversidad biológica hasta el nivel más fino (especies) en un análisis vía ADN ambiental (metabarcoding). Para este fin, es de suma importancia registrar las especies de peces nativas y de interés en las bases de datos públicas, y que esta anotación sea realice con una correcta identificación taxonómica. De esta forma, el proyecto busca registrar los código de barras de ADN de especies de peces nativas, comerciales e introducidas de la cuenca de Madre de Dios, que serán muy útiles para toda la Amazonía. Esto se realizará recolectando especies en ríos con (Tahuamanu, Las Piedras, Manuripe) y sin (Tambopata, Malinoski, Inambari) influencia andina, los sistemas lénticos asociados y mercados locales de Puerto Maldonado. La metodología consiste en identificar taxonómicamente las especies de peces, tomar una muestra de tejido para análisis de ADN. Estos se almacenarán en la Colección Científica de Ictiología de la Universidad Nacional Amazónica de Madre de Dios (CCI-UNAMAD), y se tendrán duplicados en el Museo de Historia Natural de la UNMSM que serán incorporándolos a la base de tejidos que tiene esta institución. Posteriormente, se analizarán las muestras en el Laboratorio de Biodiversidad y Biotecnología Ambiental de UTEC con diferentes regiones de barcodes, y se incorporarán en las bases de datos de referencias (NCBI y BOLD). Se espera registrar al menos 300 especies de peces de la cuenca de Madre de Dios e implementar un laboratorio de extracción de ADN en la UNAMAD, aplicado a estudios ambientales. La iniciativa tiene la responsabilidad de implicar a alumnos, docentes y promover este tipo de estudios entre las instituciones clave en el panorama regional. De esta forma, incrementar las capacidades locales y beneficiar los actuales y futuros trabajos de eDNA en esta región y la cuenca amazónica. 1. Dagosta y de Pinna, 2019. . Bull. Am. Mus. Nat. Hist. vol. 431 2. Aráujo-Flores, 2015. Universidad de Huelva. 3. de Santana et al., 2021. Sci. Rep., 11(1) 4. Jackman et al., 2021. Environ. DNA, 3(4) 5. Mariac et al., 2021. Mol. Ecol., 6(31) 6. Mariac et