Anàlisi de mostres d’artròpodes mitjançant les tècniques de metabarcoding i ADN ambiental

Abstract

Aquest treball explora l’ús de tècniques de metabarcoding i ADN ambiental (eDNA) per a l’anàlisi de comunitats d’artròpodes. L’objectiu principal ha estat dur a terme una prova pilot per identificar la composició específica de mostres d’artròpodes combinades mitjançant l’aplicació de la seqüenciació massiva (NGS) i el processament bioinformàtic amb el pipeline Learn Metabarcoding. El procés ha inclòs totes les etapes experimentals, des de l’extracció i l’amplificació per PCR del gen mitocondrial COI, fins a la seqüenciació Illumina i el posterior tractament bioinformàtic. Els resultats han permès identificar diverses espècies, principalment dels ordres Lepidoptera i Blattodea, amb agrupaments taxonòmics coherents i la detecció puntual de fongs ambientals, possiblement deguda a contaminació. En conjunt, els resultats obtinguts demostren la viabilitat del protocol aplicat i posen de manifest el potencial que té el metabarcoding com a eina per a l’estudi de comunitats biològiques complexes, així com la seva aplicabilitat en futurs estudis de biodiversitat i ecologia molecular.

This study explores the application of metabarcoding and environmental DNA (eDNA) techniques for the analysis of arthropod communities. The primary objective was to conduct a pilot study aimed at identifying the species composition of bulk arthropod samples through high-throughput sequencing (NGS) and subsequent bioinformatic processing using the Learn Metabarcoding pipeline. The methodological approach included all experimental stages, from the extraction and PCR amplification of the mitochondrial COI gene to sequencing with the Illumina platform and downstream bioinformatic analysis. The results enabled the identification of several species, mainly from the orders Lepidoptera and Blattodea, with coherent taxonomic clustering and occasional detection of environmental fungi, likely due to contamination. Overall, the findings confirm the feasibility of the applied protocol and highlight the potential of metabarcoding as a powerful tool for investigating complex biological communities, with promising applicability in future biodiversity and molecular ecology studies.