A incorporação de dados genómicos na modelação de ecossistemas marinhos representa um avanço fundamental na nossa capacidade de compreender e prever a complexa dinâmica dos processos oceânicos. As tecnologias genómicas têm proporcionado conhecimentos sem precedentes sobre as relações entre as comunidades microbianas e os ciclos biogeoquímicos em ambientes marinhos, incluindo o Oceano Ártico. Tradicionalmente, os modelos de ecossistemas marinhos têm-se baseado em dados empíricos e em representações simplificadas dos processos metabólicos microbianos. Esta limitação compromete a capacidade desses modelos para captar com precisão a complexidade das comunidades microbianas. A disponibilidade sem precedentes de dados genómicos provenientes de observações oceânicas representa um avanço marcante na ciência marinha. Este crescimento exponencial apresenta simultaneamente oportunidades e desafios para os investigadores, uma vez que a integração de dados genómicos microbianos em modelos biogeoquímicos levanta diversas dificuldades. Um dos principais desafios reside na tradução da informação genética em parâmetros que possam ser eficazmente incorporados nos quadros de modelação existentes. Tal exige uma compreensão mais aprofundada do significado funcional de genes específicos e de vias metabólicas na condução dos processos biogeoquímicos.
No projeto CHANGE, propomos começar a ultrapassar este desafio através de uma colaboração interdisciplinar entre biólogos marinhos, cientistas especializados em genómica e modeladores com vasta experiência. Este projeto interdisciplinar pretende colmatar a lacuna existente entre os dados genómicos e a modelação biogeoquímica. Especificamente, o projeto CHANGE irá concentrar-se no desenvolvimento de um modelo inovador que integre dados genómicos microbianos, biogeoquímicos e ambientais obtidos em projetos de monitorização de longo prazo no Ártico. A equipa do projeto tem participado nestes esforços de monitorização desde 2015. Este modelo será dedicado à previsão de alterações no ciclo do azoto no Oceano Ártico no contexto do atual cenário de alterações climáticas. Já existe um modelo tridimensional acoplado físico-biogeoquímico de Kongsfjorden (fiorde do arquipélago de Svalbard) implementado pelo Investigador Responsável do projeto. Este modelo inclui o ciclo biogeoquímico do azoto e servirá como uma “plataforma experimental” para testar as novas parametrizações desenvolvidas no âmbito do projeto CHANGE.
Acreditamos que, ao incorporar informação genómica, o novo modelo será capaz de captar a diversidade genética e as capacidades metabólicas dos microrganismos marinhos, conduzindo a previsões mais precisas na quantificação dos efeitos do aquecimento em curso sobre o ciclo biogeoquímico do azoto em sistemas costeiros do Ártico. Este constitui um passo fundamental para produzir previsões mais robustas sobre o futuro do Ártico.
O objetivo do projeto CHANGE é desafiante, devido à escassez de dados adequados e à dificuldade de traduzir informação genética em parâmetros de modelo que possam ser integrados de forma consistente nos quadros de modelação existentes. No âmbito do projeto CHANGE, pretendemos alcançar este objetivo através da realização de análises aprofundadas de dados históricos, bem como de experimentação dedicada in situ e em laboratório, de forma a estabelecer ligações entre a taxonomia microbiana, genes individuais e vias metabólicas com os processos de atividade biogeoquímica. A partir destas análises de dados e atividades experimentais, esperamos identificar múltiplas relações entre dados genómicos taxonómicos (metabarcoding) e funcionais (metagenómica) com dados biogeoquímicos (distribuição de nutrientes inorgânicos, taxas metabólicas do ciclo do azoto) e dados ambientais, que servirão de base para o desenvolvimento de algoritmos capazes de converter dados “ómicos” em parâmetros utilizáveis no modelo biogeoquímico. Serão utilizados vários métodos para obter estimativas de abundância ou biomassa de grupos microbianos taxonómicos específicos envolvidos no ciclo do azoto, como a reação em cadeia da polimerase quantitativa com transcrição reversa (RT-qPCR), metagenómica e metatranscriptómica, permitindo obter proxies de biomassa a partir de amostras de água e de sedimento. Adicionalmente, estes métodos serão combinados com medições de processos associados ao ciclo biogeoquímico do azoto, tais como oxidação da amónia, nitrificação e desnitrificação. Finalmente, os dados e o conhecimento adquiridos serão integrados num modelo que permitirá testar a resposta dos organismos associados ao ciclo do azoto a diferentes fatores ambientais. Assim, o projeto CHANGE assentará numa abordagem integrada que combina trabalho de campo, experimentação laboratorial e modelação.