Browsing by Author "Garrido Cortés, Daniel"

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    A machine-learning approach for predicting butyrate production by microbial consortia using metabolic network information
    (2025) Silva-Andrade, Claudia; Hernández, Sergio; Saa Higuera, Pedro; Pérez-Rueda, Ernesto; Garrido Cortés, Daniel; Martin, Alberto J.
    Understanding the behavior of microbial consortia is crucial for predicting metabolite production by microorganisms. Genome-scale network reconstructions enable the computation of metabolic interactions and specific associations within microbial consortia underpinning the production of different metabolites. In the context of the human gut, butyrate is a central metabolite produced by bacteria that plays a key role within the gut microbiome impacting human health. Despite its importance, there is a lack of computational methods capable of predicting its production as a function of the consortium composition. Here, we present a novel machine-learning approach leveraging automatically generated genome-scale metabolic models to tackle this limitation. Briefly, all consortia made of two up to 13 members from a pool of 19 bacteria with known genomes, including at least one butyrate producer from a pool of three known producer species, were built and their (maximum) in silico butyrate production simulated. Using network-derived descriptors from each bacteria, butyrate production by the above consortia was used as training data for various machine learning models. The performance of the algorithms was evaluated using k-fold cross-validation and new experimental data, displaying a Pearson correlation coefficient exceeding 0.75 for the predicted and observed butyrate production in two bacteria consortia. While consortia with more than two bacteria showed generally worse predictions, the best machine-learning models still outperformed predictions from genome-scale metabolic models alone. Overall, this approach provides a valuable tool and framework for probing promising butyrate-producing consortia on a large scale, guiding experimentation, and more importantly, predicting metabolic production by consortia.
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    Análisis bioinformático y modelación matemática de un consorcio microbiano infantil bajo el consumo de oligosacáridos de leche materna
    (2023) Proschle Donoso, Tomás Alonso; Garrido Cortés, Daniel; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
    La microbiota intestinal infantil desempeña un papel crucial en la salud y el desarrollo durante la primera infancia. La colonización temprana por bacterias beneficiosas en el tracto gastrointestinal contribuye a la maduración del sistema inmunológico, la digestión eficiente de nutrientes y la prevención de trastornos metabólicos. La alimentación con leche materna durante los primeros 6 meses de vida proporciona al infante nutrientes esenciales y azúcares complejos como los oligosacáridos de leche materna (HMOs), que actúan como prebióticos selectivos para microorganismos beneficiosos. El género Bifidobacterium se destaca por ser uno de los principales grupos capaces de degradar HMOs y representa más del 70% de la comunidad microbiana intestinal durante la lactancia. Dentro del intestino del infante existe una comunidad bacteriana compleja, lo que plantea la interrogante de cómo se desarrollan las relaciones ecológicas entre estos microorganismos. Este estudio se centró en caracterizar las interacciones clave entre las especies que componen un consorcio microbiano artificial, formado por siete bacterias relevantes de la microbiota infantil. Utilizando la metodología leave-one-out para cultivos in vitro de la comunidad propuesta, cultivados en lactosa y HMOs representativos, se llevaron a cabo análisis multivariables y análisis metatranscriptómicos. Además, se desarrolló un modelo matemático que permitió determinar la dinámica de degradación y consumo de azúcares complejos a nivel de comunidad. Se observó una dominación por parte de Bifidobacterium bifidum, sustentado por análisis funcionales de los consorcios. También, se encontró una disminución significativa en la degradación de HMOs en su ausencia, evidenciable en el modelo matemático planteado. La presencia de Bifidobacterium bifidum redujo significativamente la presencia de Bifidobacterium infantis, lo que evidenció una competencia directa entre estas especies. La eliminación de Escherichia coli del consorcio provocó una activación transcripcional generalizada de las demás especies, lo cual también se observó en los análisis multivariables. Se sugiere que para investigaciones futuras se utilice la metodología de análisis de redes de co-expresión génica ponderada (WGCNA) para identificar correlaciones entre módulos funcionales de genes presentes en los experimentos.
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    Bi-directional cultures reveal metabolic cross-feeding between gut commensals
    (2021) Hirmas Olivares, Belén Alejandra; Garrido Cortés, Daniel; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
    La microbiota intestinal humana se define por miles de interacciones, algunas caracterizadas por cross-feeding o intercambio de subproductos metabólicos. La inulina y el xilano son polisacáridos de la dieta que son fermentados por redes microbianas en el intestino grueso. La fermentación de estos resulta en diferentes perfiles de ácidos grasos de cadena corta, los cuales son beneficiosos para el huésped. En este trabajo se estudió las interacciones metabólicas entre dos microorganismos comensales del intestino, Phocaeicola dorei y Lachnoclostridium symbiosum, al usar inulina o xilano como fuente de carbono. Se hipotetiza que existen interacciones de cross-feeding entre ambas bacterias, donde P. dorei actúa como consumidor primario de carbohidratos complejos y produce metabolitos que pueden ser consumidos por L. symbiosum para producir butirato. El ensayo bidireccional mostró que L. symbiosum alcanza mayor crecimiento en presencia de P. dorei, mientras que el ensayo unidireccional mostró que es necesaria una interacción simultánea para que ocurra esta relación de comensalismo. Los experimentos de consumo de sustrato y de expresión diferencial de genes mostraron un aumento en el metabolismo de ambas bacterias en co-cultivo respecto al monocultivo, lo cual no necesariamente se relaciona con un aumento en el crecimiento, como es el caso de P. dorei. Las interacciones de cross-feeding fueron evidentes en inulina, ya que P. dorei degradó los polisacáridos a fructosa que luego L. symbiosum pudo consumir. El lactato y succinato también fueron alimentados de forma cruzada en cultivos con ambas fuentes de carbono, lo cual concuerda con simulaciones realizadas en nuestro laboratorio. P. dorei produjo propionato en medio estándar (mZMB) y en mZMB con xilano, mientras que ambas bacterias produjeron mayor concentración de acetato en xilano. La producción de butirato está directamente vinculada con el crecimiento de L. symbiosum, siendo mayor en co-cultivo respecto al monocultivo e independiente de la fuente de carbono utilizada. Estos resultados muestran un ejemplo interesante de interacciones metabólicas microbianas y su importancia sobre el potencial efecto beneficioso para el huésped.
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    Comparative transcriptomics reveals key differences in the response to milk oligosaccharides of infant gut-associated bifidobacteria
    (2015) Garrido Cortés, Daniel; Ruiz-Moyano, Santiago; Lemay, Danielle G.; Sela, David A.; German, J. Bruce; Mills, David A.
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    Construcción de un modelo dinámico basado en interacciones metabólicas entre especies del microbioma intestinal infantil
    (2017) Pinto Chávez, Francisco Matías; Garrido Cortés, Daniel; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
    El microbioma intestinal es una comunidad microbiana compleja que tiene una influencia importante en el huésped. Las interacciones microbianas en el intestino están influenciadas por sustratos de la dieta, especialmente polisacáridos complejos. En este ambiente, productos de degradación de polisacáridos más complejos, y de ácidos grasos de cadena corta liberados al medio por microorganismos, pueden ser utilizados por otros. El poder entender las fuerzas que guían el desarrollo del microbioma intestinal y su composición es importante para determinar su rol en salud y en la aplicación del microbioma intestinal como una herramienta terapéutica. Recientemente, aproximaciones desde el modelamiento matemático, como análisis de modelos y series de tiempo, modelos metabólicos a escala genoma, han sido útiles para predecir las interacciones microbianas. En este estudio, se siguió un enfoque bottom-up para desarrollar un modelo matemático basado en ecuaciones de crecimiento microbiano, pero que incorporan interacciones metabólicas entre microorganismos. El modelo fue desarrollado utilizando datos experimentales in vitro de un consorcio bacteriano simple de cuatro especies del microbioma intestinal infantil, durante el crecimiento en fructooligosacáridos (FOS). Generalmente el modelo predijo con buena exactitud la abundancia bacteriana en co-cultivos desde datos de monocultivo. Además, se observó una buena correlación entre los datos experimentales de consumo de FOS y la producción de ácido y lo predicho por el modelo. Bifidobacterium infantis y Lactobacillus acidophilus fueron los microorganismos dominantes en estos experimentos. Se realizó posteriormente una validación del modelo, usando un sistema más óptimo para el crecimiento microbiano como un biorreactor anaeróbico, usando las cuatro especies y FOS como fuente de carbono. El modelo fue capaz de predecir el predominio de las dos especies mencionadas, así como la producción de acetato y lactato. Por último, el modelo fue testeado por su sensibilidad e identificabilidad de parámetros. Estos resultados sugieren que cambios en la abundancia bacteriana en el microbioma pueden ser explicados por interacciones metabólicas, y que un modelo matemático que incorpora estas interacciones puede predecir el comportamiento de un consorcio simple de especies, desde información de crecimiento en mono y en co-cultivo. En el futuro, el modelo podría ampliarse para incluir datos de consorcios bacterianos más grandes, o ser aplicado a otras comunidades microbianas donde las interacciones metabólicas sean relevantes. Por otra parte, el modelo podría ser útil en el diseño de consorcios microbianos con propiedades deseadas, como por ejemplo una mayor producción de ácido.
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    Diseño de un circuito génico para la expresión de sfGFP y GM-CSF reprimida por butirato
    (2023) Serebrinsky Duek, Kineret Rivka; Garrido Cortés, Daniel; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
    Las enfermedades de inflamación intestinal, EII, son enfermedades crónicas multifactoriales con síntomas recurrentes que afectan en gran medida la calidad de vida de quienes la padecen. A pesar de no entenderse del todo las causas, se sabe que la disbiosis de la microbiota intestinal es parte de ellas. El butirato es uno de los metabolitos más importantes que aporta la microbiota al hospedero y se ha visto una correlación entre la diminución de su concentración con cuadros activos de inflamación intestinal en pacientes con EII. En el último tiempo, la construcción de biosensores y bioterapéuticos para diagnóstico y tratamiento de enfermedades, incluidas las EII, ha ido en aumento. La utilización de estos organismos genéticamente modificados trae muchos beneficios, como la disminución de la exposición sistémica del terapéutico, un mayor control y especificidad de la administración de la droga, la reducción de los efectos secundarios, entre otros. En este trabajo se construyó un circuito génico capaz de detectar la concentración de butirato para inducir la expresión del represor LacI, y este, a su vez, reprimir la producción de la proteína de interés. De esta forma se crearon dos biosensor capaces de expresar la proteína fluorescente sfGFP de manera inversamente proporcional a la concentración de butirato en un rango entre 30 y 90 mM del compuesto. El sistema presenta un coeficiente de Hill de 3.14 y una constante de disociación de 86.6 mM. También, se crearon dos bioterapéuticos capaces de expresar la citoquina factor estimulante de colonias de macrófagos y granulocitos, GM-CSF, bajo la misma lógica. Los bioterapéuticos presentan el comportamiento deseado durante las primeras 2 y 4 horas de crecimiento. Los resultados son promisorios, aunque el circuito debe ser modificado para poder ser usado en un contexto biológico y más pruebas son requeridas para perfeccionar el mecanismo de detección y respuesta.
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    Draft genome sequences of Cylindrospermopsis raciborskii strains CS-508 and MVCC14, isolated from freshwater bloom events in Australia and Uruguay
    (2018) Fuentes Valdés, Juan José.; Soto Liebe, Katia Leandra.; Belmar, Lucy.; Garrido Cortés, Daniel; Vásquez, Mónica.; Pérez-Pantoja, Danilo.; Tamames, Javier.; Pedrós-Alió, Carlos.
    Abstract Members of the genus Cylindrospermopsis represent an important environmental and health concern. Strains CS-508 and MVCC14 of C. raciborskii were isolated from freshwater reservoirs located in Australia and Uruguay, respectively. While CS-508 has been reported as non-toxic, MVCC14 is a saxitoxin (STX) producer. We annotated the draft genomes of these C. raciborskii strains using the assembly of reads obtained from Illumina MiSeq sequencing. The final assemblies resulted in genome sizes close to 3.6 Mbp for both strains and included 3202 ORFs for CS-508 (in 163 contigs) and 3560 ORFs for MVCC14 (in 99 contigs). Finally, both the average nucleotide identity (ANI) and the similarity of gene content indicate that these two genomes should be considered as strains of the C. raciborskii species.
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    Genomic characterization of Cylindrospermopsis raciborskii : a cyanobacterium able to produce bioactive compounds
    (2019) Fuentes Valdés, Juan José; Garrido Cortés, Daniel; Vásquez Pérez, Luz Mónica; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
    Las cianobacterias son microorganismos esenciales para la vida, ya que, desarrollan el proceso de fotosíntesis y fijación de nitrógeno atmosférico. Los compuestos producidos por estos microorganismos tienen un potencial biotecnológico destacable, sin embargo, también son responsables de generar intoxicaciones graves producto del consumo de agua contaminadas, como es el caso de la intoxicación por la toxina saxitoxina. Avances en genómica y bioinformática han facilitado el descubrimiento de nuevos compuestos además de ayudar a comprender su evolución cianobacteriana y diseminación en el medio ambiente. En esta tesis, mediante un enfoque molecular se buscó e identificó un grupo de compuestos bioactivos, además de proporcionar una caracterización molecular y química de las moléculas identificadas. El primer objetivo fue obtener las secuencias genómicas de aislamientos de Cylidrospermopsis raciborskii australianos y desarrollar un análisis de genómica comparativa, para comprender su relación genética con la especie brasileña Raphidiopsis brookii, con un enfoque especial en la producción de saxitoxina. En general, observamos una fuerte correlación biogeográfica entre las cepas analizadas. La comparación genómica del grupo C. raciborskii y R. brookii mostró un alto grado de similitud en términos globales, sin embargo, se observaron diferencias significativas en términos de la biosíntesis de metabolitos secundarios. En segundo lugar, los clústeres de genes para metabolitos secundarios identificados en los genomas de Cylindrospermopsis, se estudiaron a nivel molecular. Se determinó el potencial de C. raciborskii para producir compuestos activos del tipo hassallidinas y saxitoxinas. Usando LC-MS / MS determinamos el perfil de hsasallidina en C. raciborskii CS-505, e identificamos una nueva variante de hassallidina en la cepa CS-509. Curiosamente, no logramos detectar hassallidina en extractos de C. raciborskii CS-508, a pesar de la presencia del cluster de genes aparentemente completo. Esto podría explicarse por mecanismos reguladores o mutaciones puntuales. Finalmente, determinamos el perfil de saxitoxina en la cepa C. raciborskii MVCC14, que resultó ser el mismo perfil identificado en R. brookii D9. Cylindrospermopsis raciborskii y Raphidiopsis brookii se clasifican morfológicamente como especies diferentes, mediante análisis de genómica comparativa los datos sugieren que ambos podrían ser miembros de la misma especie. En resumen, este trabajo proporcionó información importante referente a genomas cianobacterianos, determinando las estructuras genéticas responsables de la producción de metabolitos secundarios de compuestos de importancia biotecnológica como hassallidina y saxitoxina.
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    Impacto de consorcios microbianos productores de metabolitos neuroprotectores en un modelo de neurodegeneración animal
    (2024) Ovalle Alava, Aline Michelle; Garrido Cortés, Daniel; Sierralta Jara, Jimena; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
    El microbioma intestinal humano representa un ecosistema microbiano diverso y complejo que cumple importantes funciones que inciden sobre la salud del huésped. En los últimos años se ha evidenciado su influencia sobre enfermedades del sistema nervioso donde la comunicación bidireccional definida como eje microbioma-intestino-cerebro desempeña un rol fundamental. En esta comunicación la producción de neurometabolitos por el microbioma intestinal ha mostrado ser clave en la modulación del sistema nervioso. En particular GABA, el principal neurotransmisor inhibitorio del sistema nervioso central (SNC), ha exhibido un rol en la modulación de la depresión, ansiedad y en la neurodegeneración. Asimismo, butirato, uno de los ácidos grasos de cadena corta que cumple funciones fisiológicas importantes en el huésped, ha mostrado mantener la barrera hematoencefálica, regular procesos neuroinflamatorios y tener un efecto neuroprotector.El estudio del impacto del microbioma intestinal sobre enfermedades del sistema nervioso se ha llevado a cabo mediante el uso de sistemas in vitro y modelos animales donde se evalúa el tratamiento del efecto de una o más cepas bacterianas sobre una condición determinada. Sin embargo, en los últimos años, la aplicación de ingeniería de consorcios microbianos ha despertado creciente interés para el diseño racional y controlado de comunidades microbianas con funciones específicas. Este enfoque permite predecir de manera robusta la composición e interacciones microbianas claves. A pesar de las ventajas que ofrecen estos métodos, actualmente su uso no ha sido descrito en el estudio del impacto del microbioma sobre la neurodegeneración.El objetivo general de esta propuesta fue estudiar el impacto de consorcios microbianos optimizados para la producción de GABA y butirato sobre la neurodegeneración en un modelo animal. En línea con esto los objetivos específicos fueron: 1) Diseñar consorcios microbianos de bacterias intestinales optimizados para la producción de GABA y butirato; 2) Caracterizar, validar y producir los consorcios microbianos productores de GABA y butirato que se diseñaron in silico a escala de laboratorio en un biorreactor batch; 3) Evaluar la neurodegeneración en un modelo animal tras el tratamiento con los consorcios microbianos. Para lograr estos objetivos en una primera etapa se realizaron simulaciones de la comunidad microbiana con modelos a escala genómica (GSMMs) de las bacterias productoras de GABA, butirato y bacterias residentes representativas del microbioma intestinal utilizando el algoritmo de diseño de comunidades microbianas SteadyCom. Este algoritmo se implementó en el paquete COBRA de MATLAB. Posteriormente, los consorcios bacterianos optimizados in silico se evaluaron en un biorreactor batch donde se obtuvo información sobre la abundancia de las bacterias, producción de neurometabolitos y consumo de sustrato durante la fermentación. Finalmente, se estudió el efecto de uno de los consorcios sobre la neurodegeneración en un modelo de Parkinson en Drosophila melanogaster, donde se evaluó la capacidad locomotora, sobrevida, la integridad neuronal y el perfil de metabolitos sobre-expresados tras el tratamiento con el consorcios bacterianos.Los resultados indicaron que el tratamiento con el consorcio bacteriano no tiene un efecto negativo en la sobrevivencia de D. melanogaster aumentando inclusive su sobrevida. Produce un rescate fenotípico locomotor en moscas con la enfermedad de 10 y 25 días de edad. Restaura el perfil de metabolitos alterados asociados al balance energético, redox, metabolismo de aminoácidos y neurotransmisores, así como también reduce el nivel de biomarcadores asociados la enfermedad. Por último, el consorcio modula el microbioma intestinal en el modelo de Parkinson, lo que podría ser un mecanismo para reducir la patología de la enfermedad. En síntesis la presencia del consorcio bacteriano produce un cambio en la composición del microbiona intestinal de Drosophila Parkinsoniana, donde la producción bacteriana del neurotransmisor GABA y otros intermediaros metabólicos, su degradación en moléculas benéficas y la interacción con otros miembros del microbioma intestinal podría favorecer el balance del microbioma, reducir las alteraciones metabólicas de la enfermedad, mejorando la comunicación del eje microbioma-intestino-cerebro, reduciendo así los síntomas locomotores asociados a la enfermedad y logrando tener un efecto neuroprotector en un modelo de Parkinson en Drosophila melanogaster.
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    Modeling Metabolic Interactions in a Consortium of the Infant Gut Microbiome
    (2017) Pinto, F.; Medina, D.; Pérez C., José Ricardo; Garrido Cortés, Daniel
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    Pleione : a tool for statistical and multi-objective calibration of Rule-based models
    (2019) Santibáñez Moreira, Rodrigo Alejandro; Garrido Cortés, Daniel; Martin, A. J. M.
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    Variation in consumption of human milk oligosaccharides by infant gut-associated strains of bifidobacterium breve
    (2013) Ruiz Moyano, S.; Totten, S.; Garrido Cortés, Daniel; Smilowitz, J.; Bruce, German; Lebrilla, C.; Mills, D.