Desarrollo de técnicas bioinformáticas para el análisis de datos de secuenciación masiva en sistemática y genómica evolutiva: Aplicación en el análisis del sistema quimiosensorial en artrópodos

[spa] Las tecnologías de secuenciación de próxima generación (NGS) proporcionan datos potentes para investigar cuestiones biológicas y evolutivas fundamentales, como estudios relacionados con la genómica evolutiva de la adaptación y la filogenética. Actualmente, es posible llevar a cabo proyectos genómicos complejos analizando genomas completos y / o transcriptomas, incluso de organismos no modelo. En esta tesis, hemos realizado dos estudios complementarios utilizando datos NGS. En primer lugar, hemos analizado el transcriptoma (RNAseq) de los principales órganos quimiosensoriales del quelicerado Macrothele calpeiana, Walckenaer, 1805, la única araña protegida en Europa, para investigar el origen y la evolución del sistema quimiosensorial (SQ) en los artrópodos. El SQ es un proceso fisiológico esencial para la supervivencia de los organismos, y está involucrado en procesos biológicos vitales, como la detección de alimentos, parejas o depredadores y sitios de ovoposición. Este sistema, está relativamente bien caracterizado en hexápodos, pero existen pocos estudios en otros linajes de artrópodos. El análisis de nuestro transcriptoma permitió detectar algunos genes expresados en los supuestos órganos quimiosensoriales de los quelicerados, como cinco NPC2 y dos IR. Además, también detectamos 29 tránscritos adicionales después de incluir en los perfiles de HMM nuevos miembros del SQ de genomas de artrópodos recientemente disponibles, como algunos genes de las familias de los SNMP, ENaC, TRP, GR y una OBP-like. Desafortunadamente, muchos de ellos eran fragmentos parciales. En segundo lugar, también hemos desarrollado algunas herramientas bioinformáticas para analizar datos de RNAseq y desarrollar marcadores moleculares. Los investigadores interesados en la aplicación biológica de datos NGS pueden carecer de la experiencia bioinformática requerida para el tratamiento de la gran cantidad de datos generados. En este contexto, principalmente, es necesario el desarrollo de herramientas fáciles de usar para realizar todos los procesos relacionados con el procesamiento básico de datos NGS y la integración de utilidades para realizar análisis posteriores. En esta tesis, hemos desarrollado dos herramientas bioinformáticas con interfaz gráfica, que permite realizar todos los procesos comunes del procesamiento de datos NGS y algunos de los principales análisis posteriores: i) TRUFA (TRanscriptome User-Friendly Analysis), que permite analizar datos RNAseq de organismos que no modelos, incluyendo la anotación funcional y el análisis de expresión génica diferencial; y ii) DOMINO (Development Of Molecular markers In Non-model Organisms), que permite identificar y seleccionar marcadores moleculares apropiados para análisis de biología evolutiva. Estas herramientas han sido validadas utilizando simulaciones por ordenador y datos experimentales, principalmente de arañas.[eng] The Next Generation Sequencing (NGS) technologies are providing powerful data to investigate fundamental biological and evolutionary questions including phylogenetic and adaptive genomic topics. Currently, it is possible to carry out complex genomic projects analyzing the complete genomes and/or transcriptomes even in non-model organisms. In this thesis, we have performed two complementary studies using NGS data. Firstly, we have analyzed the transcriptome (RNAseq) of the main chemosensory organs of the chelicerate Macrothele calpeiana, Walckenaer, 1805, the only spider protected in Europe, to investigate the origin and evolution of the Chemosensory System (CS) in arthropods. The CS is an essential physiological process for the survival of organisms, and it is involved in vital biological processes, such as the detection of food, partners or predators and oviposition sites. This system, which has it relatively well characterized in hexapods, is completely unknown in other arthropod lineages. Our transcriptome analysis allowed to detect some genes expressed in the putative chemosensory organs of chelicerates, such as five NPC2s and two IRs. Furthermore, we detected 29 additional transcripts after including new CS members from recently available genomes in the HMM profiles, such as the SNMPs, ENaCs, TRPs, GRs and one OBP-like. Unfortunately, many of them were partial fragments. Secondly, we have also developed some bioinformatics tools to analyze RNAseq data, and to develop molecular markers. Researchers interested in the biological application of NGS data may lack the bioinformatic expertise required for the treatment of the large amount of data generated. In this context, the development of user-friendly tools for common data processing and the integration of utilities to perform downstream analysis is mostly needed. In this thesis, we have developed two bioinformatics tools with an easy to use graphical interface to perform all the basics processes of the NGS data processing: i) TRUFA (TRanscriptome User-Friendly Analysis), that allows analyzing RNAseq data from non-model organisms, including the functional annotation and differential gene expression analysis; and ii) DOMINO (Development of Molecular markers in Non-model Organisms), which allows identifying and selecting molecular markers appropriated for evolutionary biology analysis. These tools have been validated using computer simulations and experimental data, mainly from spiders