Synthetic Ecology
We use reconstructed synthetic microbial communities to address fundamental questions about ecosystem function. Our work goes beyond pairwise interactions to identify higher-order interactions and to determine how biotic and abiotic factors shape community dynamics and ecosystem productivity. A central focus of our research is understanding how both ancient and modern climate change have influenced microbial survival strategies.
As model systems, we reconstruct communities from the extremely oligotrophic ponds of Cuatro Ciénegas, the haloalkaliphilic crater lake at Rincón de Parangueo, and the plant rhizosphere, with the goal of identifying rules that generalize across ecosystems. We combine microbiology, genomics, metabarcoding, metagenomics, metatranscriptomics, and mathematical modeling to study these systems. We believe that a strong understanding of fundamental ecological processes is essential for developing sustainable strategies to mitigate and adapt to climate change.
As model systems, we reconstruct communities from the extremely oligotrophic ponds of Cuatro Ciénegas, the haloalkaliphilic crater lake at Rincón de Parangueo, and the plant rhizosphere, with the goal of identifying rules that generalize across ecosystems. We combine microbiology, genomics, metabarcoding, metagenomics, metatranscriptomics, and mathematical modeling to study these systems. We believe that a strong understanding of fundamental ecological processes is essential for developing sustainable strategies to mitigate and adapt to climate change.
Ecología sintética
Utilizamos comunidades microbianas sintéticas para abordar preguntas fundamentales sobre el funcionamiento de los ecosistemas. Nuestro trabajo va más allá de las interacciones por pares, con el objetivo de identificar interacciones de orden superior y de determinar cómo los factores bióticos y abióticos moldean la dinámica de las comunidades y la productividad de los ecosistemas. Un eje central de nuestra investigación es comprender cómo el cambio climático, tanto antiguo como moderno, ha influido en las estrategias de supervivencia microbiana.
Como sistemas modelo, reconstruimos comunidades de las lagunas oligotróficas de Cuatro Ciénegas, del lago haloalcalifílico del cráter de Rincón de Parangueo y de la rizosfera de plantas, con el objetivo de identificar reglas que se generalicen a través de distintos ecosistemas. Combinamos microbiología, genómica, metabarcoding, metagenómica, metatranscriptómica y modelado matemático para estudiar estos sistemas. Consideramos que una comprensión sólida de los procesos ecológicos fundamentales es esencial para desarrollar estrategias sostenibles de mitigación y adaptación al cambio climático.
Como sistemas modelo, reconstruimos comunidades de las lagunas oligotróficas de Cuatro Ciénegas, del lago haloalcalifílico del cráter de Rincón de Parangueo y de la rizosfera de plantas, con el objetivo de identificar reglas que se generalicen a través de distintos ecosistemas. Combinamos microbiología, genómica, metabarcoding, metagenómica, metatranscriptómica y modelado matemático para estudiar estos sistemas. Consideramos que una comprensión sólida de los procesos ecológicos fundamentales es esencial para desarrollar estrategias sostenibles de mitigación y adaptación al cambio climático.
Interactions across ecosystems
We aim to characterize microbial interactions and understand their consequences for community diversity, function, and stability. Our research spans multiple ecosystems, including the Cuatro Ciénegas ponds, the crater lake at Rincón de Parangueo, the rhizosphere, the global ocean, and the human microbiome.
To study these systems, we analyze large-scale metagenomic and simulated datasets using metabolic and ecological modeling, artificial intelligence, and statistical inference. We examine how biotic and abiotic gradients shape microbial interactions across ecosystems. We are particularly interested in uncovering the molecular basis of these interactions and in distinguishing trophic from non-trophic mechanisms. Ultimately, our goal is to link interaction structure to community stability and resilience, and to understand how microbial communities respond to perturbations driven by climate change.
To study these systems, we analyze large-scale metagenomic and simulated datasets using metabolic and ecological modeling, artificial intelligence, and statistical inference. We examine how biotic and abiotic gradients shape microbial interactions across ecosystems. We are particularly interested in uncovering the molecular basis of these interactions and in distinguishing trophic from non-trophic mechanisms. Ultimately, our goal is to link interaction structure to community stability and resilience, and to understand how microbial communities respond to perturbations driven by climate change.
Interacciones a través de ecosistemas
Buscamos caracterizar interacciones microbianas y comprender sus consecuencias sobre la diversidad, la función y la estabilidad de sus comunidades. Nuestra investigación abarca múltiples ecosistemas, incluyendo las lagunas de Cuatro Ciénegas, el lago del cráter de Rincón de Parangueo, la rizosfera, el océano global y el microbioma humano.
Para estudiar estos sistemas, analizamos conjuntos de datos metagenómicos y simulados a gran escala utilizando modelado metabólico y ecológico, inteligencia artificial e inferencia estadística. Examinamos cómo los gradientes bióticos y abióticos moldean las interacciones microbianas a través de distintos ecosistemas. Nos interesa particularmente identificar la base molecular de estas interacciones y distinguir entre mecanismos tróficos y no tróficos. En última instancia, nuestro objetivo es vincular la estructura de las interacciones con la estabilidad y resiliencia de las comunidades, y comprender cómo responden las comunidades microbianas a perturbaciones debidas al cambio climático.
Para estudiar estos sistemas, analizamos conjuntos de datos metagenómicos y simulados a gran escala utilizando modelado metabólico y ecológico, inteligencia artificial e inferencia estadística. Examinamos cómo los gradientes bióticos y abióticos moldean las interacciones microbianas a través de distintos ecosistemas. Nos interesa particularmente identificar la base molecular de estas interacciones y distinguir entre mecanismos tróficos y no tróficos. En última instancia, nuestro objetivo es vincular la estructura de las interacciones con la estabilidad y resiliencia de las comunidades, y comprender cómo responden las comunidades microbianas a perturbaciones debidas al cambio climático.
Evolutionary genomics
We use and develop evolutionary genomics tools to analyze genomic variation and to understand the evolutionary processes that shape this variation across scales. At the macroevolutionary level, we apply comparative microbial genomics, phylogenetics, and machine learning to study microbial adaptation to plants, humans, oceans, and extreme environments such as haloalkaliphilic systems. In particular, we focus on the evolution of metabolic and cellular complexity, immune evasion strategies, and how these adaptations are shaped by their ecological context.
At the microevolutionary level, we analyze genetic variation in microbes and native maize to identify functional signatures of natural selection. Our goal is to integrate evolutionary genomic insights with ecological data, linking evolutionary processes with ecosystem dynamics.
At the microevolutionary level, we analyze genetic variation in microbes and native maize to identify functional signatures of natural selection. Our goal is to integrate evolutionary genomic insights with ecological data, linking evolutionary processes with ecosystem dynamics.
Genómica evolutiva
Utilizamos y desarrollamos herramientas de genómica evolutiva para analizar la variación genómica y comprender los procesos evolutivos que la moldean a distintas escalas. A nivel macroevolutivo, aplicamos genómica microbiana comparativa, filogenética y aprendizaje automático para estudiar la adaptación microbiana a plantas, humanos, océanos y ambientes extremos, como los sistemas haloalcalifílicos. En particular, nos enfocamos en la evolución de la complejidad metabólica y celular, en las estrategias de evasión del sistema inmune y en cómo estas adaptaciones están moldeadas por su contexto ecológico.
A nivel microevolutivo, analizamos la variación genética en microorganismos y en maíz nativo para identificar firmas funcionales de la selección natural. Nuestro objetivo es integrar los conocimientos de la genómica evolutiva con datos ecológicos, vinculando los procesos evolutivos con la dinámica de los ecosistemas.
A nivel microevolutivo, analizamos la variación genética en microorganismos y en maíz nativo para identificar firmas funcionales de la selección natural. Nuestro objetivo es integrar los conocimientos de la genómica evolutiva con datos ecológicos, vinculando los procesos evolutivos con la dinámica de los ecosistemas.
The human microbiome
The human microbiome is both a model system and a subject of direct relevance to human health. We study the eco-evolutionary forces that shape this microbial ecosystem and examine their implications for the human host in both health and disease.
Our research focuses on microbial colonization and transmission during early life, as well as on microbiome function in the autoimmune condition systemic lupus erythematosus. Using metabarcoding and metagenomic approaches, we identify taxonomic and genetic patterns associated with these processes. Beyond its clinical relevance, we view the human microbiome as an ideal system for exploring the interface between ecology and evolution.
Our research focuses on microbial colonization and transmission during early life, as well as on microbiome function in the autoimmune condition systemic lupus erythematosus. Using metabarcoding and metagenomic approaches, we identify taxonomic and genetic patterns associated with these processes. Beyond its clinical relevance, we view the human microbiome as an ideal system for exploring the interface between ecology and evolution.
El microbioma humano
El microbioma humano es tanto un sistema modelo como un objeto de estudio de relevancia directa para la salud humana. Estudiamos las fuerzas eco-evolutivas que moldean este ecosistema microbiano y analizamos sus implicaciones para el hospedero humano tanto en la salud como en la enfermedad.
Nuestra investigación se centra en la colonización y transmisión microbiana durante las primeras etapas de la vida, así como en la función del microbioma en la condición autoinmune lupus eritematoso sistémico. Mediante enfoques de metabarcoding y metagenómica, identificamos patrones taxonómicos y genéticos asociados con estos procesos. Más allá de su relevancia clínica, consideramos al microbioma humano como un sistema ideal para explorar la interfaz entre la ecología y la evolución.
Nuestra investigación se centra en la colonización y transmisión microbiana durante las primeras etapas de la vida, así como en la función del microbioma en la condición autoinmune lupus eritematoso sistémico. Mediante enfoques de metabarcoding y metagenómica, identificamos patrones taxonómicos y genéticos asociados con estos procesos. Más allá de su relevancia clínica, consideramos al microbioma humano como un sistema ideal para explorar la interfaz entre la ecología y la evolución.
Cognition in a slime mold
We study the behavior of Physarum polycephalum to explore the limits of memory, learning, and decision-making in an organism without a nervous system. Using microbiological techniques and custom image-analysis tools, we quantify complex behavioral patterns across a range of conditions and challenges.
In the long term, our goal is to uncover the basic rules underlying biological decision-making, with implications that extend beyond this model organism.
In the long term, our goal is to uncover the basic rules underlying biological decision-making, with implications that extend beyond this model organism.
Cognición en un moho mucilaginoso
Estudiamos el comportamiento de Physarum polycephalum para explorar los límites de la memoria, el aprendizaje y la toma de decisiones en un organismo sin sistema nervioso. Mediante técnicas microbiológicas y herramientas de análisis de imágenes desarrolladas por nosotros, cuantificamos patrones de comportamiento complejos bajo una amplia variedad de condiciones y desafíos.
A largo plazo, nuestro objetivo es descubrir las reglas básicas que subyacen a la toma de decisiones biológicas, con implicaciones que van más allá de este organismo modelo.
A largo plazo, nuestro objetivo es descubrir las reglas básicas que subyacen a la toma de decisiones biológicas, con implicaciones que van más allá de este organismo modelo.