Page 92 - ACCB 2020

Revista de la Asociación Colombiana de Ciencias Biológicas
issn impreso 0120-4173, issn en línea 2500-7459
libre de sentir incomodidad, libre de dolor o sufrimien- ecuación para determinar el peso molecular a partir del
to, libre de expresar comportamientos normales y libre RF en Microsoft Excel. Los resultados obtenidos se
de malestar o estrés). A cada muestra se le asignó un compararon con valores reportados en la literatura con
código considerando la especie y el lugar de colecta, las el fi n de realizar una aproximación a la identifi cación
dos primeras iniciales hacen referencia al género y el de la molécula.
epíteto de la especie y las dos letras siguientes al lugar
de colecta. Para los análisis se estimó la presencia-ausencia de
bandas de 30, 50 y 60 kDa puesto que corresponden a
Procesamiento de las muestras. Las muestras fue- proteínas salivales con una función previamente identi-
ron centrifugadas (microcentrífuga 5418 Eppendorf®, fi cada (16). Finalmente, se evaluó la señal fi logenética
Hamburgo, DE) a 10.000 rpm durante 10 min. Después de las proteínas encontradas con el fi n de establecer si
se transfi rió el sobrenadante a un vial de 1.5 ml y se las moléculas presentes en saliva estaban determinadas
descartó el pellet con el fi n de descartar los residuos por la cercanía fi logenética. En esta evaluación se in-
presentes en la saliva. Las proteínas de las muestras cluyeron las especies estudiadas por Dumont et al. (16)
se conservaron por medio de la adición de un buffer con el fi n de ampliar la muestra (Tabla 1). Se utiliza-
compuesto por el inhibidor de proteasas fl uoruro de fe- ron especies hermanas de algunas especies que no se
nilmetilsulfonilo (PMSF) (Sigma, St. Louis, US), ácido encontraban en la fi logenia utilizada para los análisis
etilendiaminotetraacético (Na EDTA) (Sigma, St. Lo- (Tabla 1). Para determinar si existía o no señal fi loge-
2
uis, US) para desactivar cofactores de proteasas, Tris nética se realizó un análisis que comparó el ajuste de
(Sigma, St. Louis, US) pH 7.4 que actuó como tampón tres modelos evolutivos que explicaban la existencia
y le dió el pH a la solución e isopropanol (Sigma, St. de relación evolutiva para la presencia de las proteínas
Louis, US) que actuó como disolvente (35,36). Todas contra el ajuste de un modelo no evolutivo. Los tres mo-
las muestras se almacenaron a -20°C antes y después de delos evolutivos fueron Early Burst (37), delta de Pagel
la adición del buffer. y lambda de Pagel (38), mientras que el modelo que
representó ausencia de señal fi logenética fue basado en
Electroforesis SDS-PAGE. Las muestras fueron pre- white noise. Para el ajuste de los diferentes modelos se
paradas en buffer de carga Laemmli 2x (Sigma, St. utilizó la función fi tDiscrete del paquete geiger (39) en
Louis, US) en relación 1:1 (v:v) y se sometieron a de- el lenguaje de programación estadística R (40) Para to-
naturacion a 95°C durante 10 minutos junto con el mar- dos los análisis comparativos fi logenéticos se utilizó la
cador de peso molecular para proteínas (New England fi logenía de Agnarsson de 2011 (41) podada para incluir
Biolabs, Ipswich, US). La visualización de las proteínas sólo las especies de las que se obtuvieron datos.
se realizó por medio de electroforesis SDS-PAGE (Bio
Rad, Hercules, US) en geles al 12% a 60 V los primeros Con el fi n de establecer si la dieta podría estar relacio-
15 minutos y 120 V durante los 90 minutos restantes. nada con la presencia de las proteínas de 30, 50 y 60
El perfi l de proteínas para cada muestra se defi nió me- kDa se evaluó el efecto de la dieta sobre la probabilidad
diante el peso molecular, utilizando como referencia un de presencia de las proteínas a través de una regresión
marcador de peso molecular (MW) que abarca un rango logística fi logenética. Para el ajuste de los diferentes
de 10 a 200 kDa. Las bandas del gel se visualizaron con modelos se utilizó la función phyloglm del paquete
la tinción de azul de Coomassie (Sigma, St. Louis, US). phylolm (42) en el lenguaje de programación estadística
Las muestras en los geles se distribuyeron considerando R (43). La determinación de la dieta para cada especie
la cercanía fi logenética de los individuos y la similitud se estableció considerando la variabilidad de los ítems
en la dieta. Los códigos escritos en cada gel solo inclu- consumidos por especie. Se establecieron 4 dietas con
yen el lugar de colecta, la especie se encuentra escrita las cuales se realizó el análisis (Tabla 1). La infl uencia
en la parte superior de cada muestra. de la dieta en la presencia de las bandas se determinó a
partir de la comparación del ajuste de un modelo que
Análisis de datos. Se determinó el peso molecular incluyó la dieta (catTrait) contra un modelo nulo. Para
de las proteínas con ayuda del programa GelAnalyzer identifi car el mejor modelo evolutivo para cada una de
2010, el cual arrojaba los datos de movida electrofo- las proteínas, se realizó la selección de modelos utili-
rética relativa (RF) de cada banda. Luego se halló la zando el criterio de información de Akaike corregido
para muestras pequeñas-AICc (44).

92
Rev. Asoc. Col. Cienc.(Col.), 2020; 32: 89-102