Víctor Lázaro Vidal1, Zyanya Mayoral Peña2, Etzel Garrido2, Roberto Álvarez Martínez1 Universidad Autónoma de Querétaro, Facultad de Ciencias Naturales, Laboratorio de Genética Molecular y Ecología Evolutiva. 1 Laboratorio de Biología Cuantitativa y Sistemas Complejos 2 Laboratorio de Evolución Teórica y Aplicada Datos de contacto: Víctor Lázaro Vidal lav_victor@outlook.com , Roberto Álvarez Martínez roberto.alvarez@uaq.edu.mx
El todo es más que la suma de sus partes es una frase que expresa la esencia de los sistemas complejos, que son el producto de la interacción entre sus componentes. La teoría de redes ha sido una herramienta muy útil para estudiar este tipo de sistemas, de los cuales podemos encontrar abundantes ejemplos en distintas disciplinas, y la biología no es la excepción. Redes de regulación transcripcional, ecosistemas, la comunicación entre neuronas o la regulación endocrina son algunos ejemplos. Sin embargo, las redes no suelen ser sistemas aislados y también pueden ser parte de sistemas más grandes a los que se pueden conectar con otras redes a su vez. Recientemente, el concepto de redes multicapa ha adquirido importancia como una herramienta útil en el estudio de los sistemas complejos (Bianconi, 2018). En el presente trabajo analizamos datos de secuenciación del gen 16S que contienen la abundancia de ASV (Amplicon Sequence Variant) bacterianos asociados al escarabajo Lema daturaphila y la planta de la que este se alimenta, la solanácea Datura inoxia. Construimos a partir de estos, redes de coabundancia que posteriormente fueron analizadas bajo el enfoque de las redes múltiples.
Redes multicapa, microbiota, redes temporales, redes multiplex, sistemas complejos, abundancias bacterianas.
The whole is more than the sum of its parts is a phrase that expresses the essence of complex systems, which are the product of the interaction between their components. Network theory has been a very useful tool to study this type of systems, of which we can find abundant examples in different disciplines, and biology is no exception. Transcriptional regulatory networks, ecosystems, communication between neurons or endocrine regulation are some examples. However, networks are not usually isolated systems and can also be part of larger systems that can be connected to other networks in turn. Recently, the concept of multilayer networks has gained importance as a useful tool in the study of complex systems (Bianconi, 2018). In the present work, we analyzed 16S gene sequencing data containing bacterial ASV (Amplicon Sequence Variant) abundance associated with the beetle Lema daturaphila and the plant on which it feeds, the solanaceous plant Datura inoxia. We constructed from these, coabundance networks that were subsequently analyzed under the multiple networks approach.
multilayer networks, microbiota, temporal networks, multiplex networks, complex systems, bacterial abundances.