Os resíduos de pesticidas são frequentemente detectados em águas superficiais, com vários compostos conhecidos por afetar negativamente organismos aquáticos. Os gammarídeos são organismos indicativos particularmente adequados para avaliar os efeitos subletais de tais contaminantes devido à sua alta sensibilidade e ao seu papel ecológico central em ecossistemas de água doce. Enquanto pontos finais comportamentais e taxas de alimentação têm sido comumente utilizados para avaliar os efeitos subletais de pesticidas, as mudanças na expressão gênica receberam comparativamente pouca atenção, apesar de seu valor comprovado em outros contextos ecototoxicológicos. Este estudo investiga o potencial da expressão gênica como um ponto final subletal sensível em gammarídeos coletados de populações naturais. Um experimento de exposição em laboratório foi realizado usando os pesticidas modelo azoxystrobina e acetamiprida, ambos regularmente detectados em águas superficiais. Os gammarídeos coletados na natureza foram expostos sob condições controladas a concentrações subletais das substâncias testadas. Subsequentemente, a sequenciação de RNA (RNA-seq) foi realizada para caracterizar as respostas transcricionais em todo o genoma. Dois experimentos independentes de exposição e sequenciação foram realizados, resultando na identificação de 145 e 326 transcritos diferencialmente expressos por experimento ao comparar animais expostos a controles. Análises de enriquecimento de termos de ontologia gênica (GO) revelaram efeitos significativos em processos metabólicos, proliferação celular e diferenciação celular. Notavelmente, as duas corridas experimentais geraram perfis transcricionais distintos, com mínima sobreposição em transcritos diferencialmente expressos, apesar do uso de gammarídeos da mesma população e do curto intervalo (12 dias) entre os experimentos. O estudo demonstra a aplicabilidade de análises transcriptômicas para detectar efeitos subletais de pesticidas em gammarídeos coletados em campo e fornece um fluxo de trabalho prático para a avaliação de dados de RNA-seq em organismos não modelo. Ao mesmo tempo, destaca limitações importantes, incluindo alta variabilidade genética dentro de populações selvagens e anotação incompleta do transcriptoma, que juntas contribuem para inconsistências em experimentos repetidos.
Züger et al. (Mon,) estudaram esta questão.