Ir al menú de navegación principal Ir al contenido principal Ir al pie de página del sitio

Determinación y cuantificación de bacterias acidolácticas por PCR en tiempo real

Determinación y cuantificación de bacterias acidolácticas por PCR en tiempo real



Abrir | Descargar

Cómo citar
Phandanouvong, V., Betancourt, L., & Rodriguez, F. (2010). Determinación y cuantificación de bacterias acidolácticas por PCR en tiempo real. Revista MVZ Córdoba, 15(1). https://doi.org/10.21897/rmvz.327

Dimensions
PlumX
Vienvilay Phandanouvong
Liliana Betancourt
Fernando Rodriguez

Objetivo. Establecer un ensayo de PCR-TR para determinar el tamaño poblacional y la composición de bacterias totales y de ácido lácticas, en particular las pertenecientes a los géneros Lactobacillus y Bifidobacterium. Materiales y métodos. La especificidad de los iniciadores fue verificada utilizando la técnica de PCR convencional. Diluciones de 101 a 10- 4 ng/µl de ADN fueron preparadas a partir de cada cultivo microbiano y utilizadas en las curvas de calibración. La temperatura de disociación y la eficiencia de cada reacción de PCR-TR se determinaron con el software del iQCycler (Bio Rad®), versión 3.1. Resultados. Los juegos de iniciadores utilizados resultaron específicos para cada grupo microbiano, sin detectar reacción cruzada. Las eficiencias de las reacciones de la PCR-TR para bacterias totales, acidolácticas, Lactobacillus y Bifidobacterium fueron 104.4%, 98.1%, 113.3% y 103.3%, respectivamente. Conclusiones. Al obtener reacciones específicas y eficiencias cercanas al 100%, es posible cuantificar las poblaciones bacterianas totales, acidolácticas, Lactobacillus y Bifidobacterium con una alta especificidad. Por lo tanto, la técnica de PCRTR puede utilizarse para monitorear cambios poblacionales bacterianos en ambientes como el tracto gastrointestinal de pollos de engorde, donde las bacterias acidolácticas, Lactobacillus y Bifidobacterium son habitantes comunes.

Visitas del artículo 1070 | Visitas PDF


Descargas

Los datos de descarga todavía no están disponibles.
  1. Pfaffl MW. A new mathematical model for relative quantification in real time RT-PCR. Nucleic Acids Res 2001; 29(9): 2003-2007. http://dx.doi.org/10.1093/nar/29.9.e45
  2. Kubista M, Andrade JM, Bengtsson M, Forootan A, Jonak J, Lind K et al. The real-time polymerase chain reaction. Mol Aspects Med 2006; 27:95-125. http://dx.doi.org/10.1016/j.mam.2005.12.007
  3. Larionov A, Krause A, Miller W. A standard curve based method for relative real time PCR data processing. BMC Bioinformatics 2005; 6:62-78. http://dx.doi.org/10.1186/1471-2105-6-62
  4. Viljoen GJ, Nel LH, Crowther JR. Molecular diagnostic PCR handbook. Dordrecht, Holanda: Editorial Springer; 2005.
  5. Granja CB, Vidal OM, Parra G, Salazar M. Hyperthermia reduces viral load of white spot syndrome virus in Penaeus vannamei. Dis Aquat Org 2006; 68:175-180. http://dx.doi.org/10.3354/dao068175
  6. Bustin SA, Mueller R. Real-time reverse transcription PCR (qRT-PCR) and its potential use in clinical diagnosis. Clin Sci 2005; 109:365-379. http://dx.doi.org/10.1042/CS20050086
  7. Rutledge RG, Côté C. Mathematics of quantitative kinetic PCR and the application of standard curves. Nucleic Acids Res 2003; 31(16):e93-e99.
  8. Mocellin S, Rossi CR, Pilati P., Nitti D, Marincola FM. Quantitative real-time PCR: a powerful ally in cancer research. Trends Mol Med 2003; 9(5):189-195. http://dx.doi.org/10.1016/S1471-4914(03)00047-9
  9. Makkar HPS, McSweeney CS. Methods in gut microbial ecology for rumiants. Dordrecht, Holanda: Editorial Springer; 2005.
  10. Dorak MT. Real-time PCR. New York, EUA: Editorial Taylor & Francis Group; 2006.
  11. Matsuki T, Watanabe K, Fujimoto J, Takada T, Tanaka R. Use of 16S rDNA gene-targeted group-specific primers for real-time PCR analysis of predominant bacteria in human feces. Appl Environm Microbiol 2004; 70(12):7220-7228. http://dx.doi.org/10.1128/AEM.70.12.7220-7228.2004
  12. Wang RF, Cao WW, Cerniglia CE. PCR detection and quantification of predominant anaerobic bacteria in human and animal fecal samples. Appl Environm Microbiol 1996; 62(4):1242-1247.
  13. Haarmann M, Knol J. Quantitative real-time PCR analysis of fecal Lactobacillus species in infants receiving a prebiotic infant formula. Appl Environm Microbiol 2006; 72:2359-2365. http://dx.doi.org/10.1128/AEM.72.4.2359-2365.2006
  14. Bartosch S, Fite A, Macfarlane JT, McMurdo MET. Characterization of bacterial communities in feces from healthy elderly volunteers and hospitalized elderly patients by using real-time PCR and effects of antibiotic treatment on the fecal Microbiota Appl Environm Microbiol 2004; 70(6):3575-3581.
  15. Lan Y, Xun S, Tamminga S, Williams BA, Verstegen MW, Erdit G. Real-Time PCR detection of lactic acid bacteria in cecal contents of Eimeria tenella-infected broilers fed soybean oligosaccharides and soluble soybean polysaccharides. Poult Sci 2004; 83:1696-1702. http://dx.doi.org/10.1093/ps/83.10.1696
  16. Bartosch S, Woodmansey EJ, Paterson JCM, McMurdo MET, Macfarlane GT. Microbiological effects of consuming a symbiotic containing Bifidobacterium bifidum, Bifidobacterium lactis and oligofructose in elderly persons, determined by real-time polymerase chain reaction and counting of viable bacteria. Clin Infect Dis 2005; 40(1):28-37. http://dx.doi.org/10.1086/426027
  17. Thakuria D, Schimdt O, Siurtain MM, Egan D, Doohan FM. Importance of DNA quality in comparative soil microbial community structure analysis. Soil Biol Biochem 2008; 40:1390-1403. http://dx.doi.org/10.1016/j.soilbio.2007.12.027
  18. Tajima K, Aminov RI, Nagamine T, Matsui H, Nakamura M, Benno Y. Diet-dependent shifts in the bacterial population of the rumen revealed with real-time PCR. Appl Environ Microbiol 2001; 67:2766-2774. http://dx.doi.org/10.1128/AEM.67.6.2766-2774.2001

Sistema OJS 3.4.0.3 - Metabiblioteca |