Adn ambiental para la identificación del polimorfismo poblacional de Apistogramma Agassizii, en la region Loreto – Perú

Abstract

La Amazonía peruana concentra una gran diversidad de peces de agua dulce, pero persisten vacíos sobre su biología, distribución y variación genética. Ante la creciente presión antropogénica, se requieren herramientas eficientes para el monitoreo y la conservación. El metabarcoding de ADN ambiental (ADNa) es un método innovador, no invasivo y costoefectivo para inventarios biológicos, aunque su aplicación en estudios poblacionales sigue poco explorada en regiones megadiversos como la Amazonía. El presente estudio analizó la capacidad del metabarcoding de ADNa para detectar polimorfismo poblacional en A. agassizii Sp1, un cíclido amazónico caracterizado por su marcada diferenciación genética a microescala. Se diseñaron y optimizaron cuatro marcadores mitocondriales polimórficos (D-loop, tRNA, ND5 y Cytb) y se estableció una base de referencia mediante secuenciación Sanger a partir de ADN de tejido. Esta referencia permite comparar los haplotipos obtenidos con secuenciación de nueva generación (NGS, Illumina MiSeq) aplicada a muestras de ADNa. El estudio se desarrolló en condiciones controladas de acuario y en seis sitios naturales de la región Loreto. Los resultados mostraron que el metabarcoding de ADNa identifica haplotipos equivalentes a los obtenidos por Sanger, demostrando su fiabilidad para detectar variación intraespecífica. Además, se evidenció una diferenciación genética significativa entre microcuencas, incluso a corta distancia geográfica. En conjunto, los hallazgos confirman que el ADNa es una herramienta robusta y no invasiva para estudios poblacionales, con gran potencial para el monitoreo, la conservación y el manejo sostenible de la biodiversidad acuática amazónica.