RESUMEN. La identificación de componentes funcionales clave para diversos bioprocesos de interés industrial ha permitido seleccionar aislamientos adaptados a condiciones ambientales extremas en tres especies de hongos del género Penicillium. Dichos aislamientos fueron evaluados in vitro para caracterizar su potencial como componentes de un consorcio microbiano aplicable en biorremediación de efluentes industriales que contienen residuos lignocelulósicos. Los resultados de la anotación de secuencias genómicas disponibles para una de las especies identificadas apuntan a la existencia de genes con alta similaridad respecto a los existentes en diversos hongos considerados como referencia en materia de degradación de lignina en ambientes naturales. Las anotaciones funcionales propuestas a partir de secuencias accesibles ?identificadas a través de la base de datos Fungal Oxidative Lignin Enzymes? podrían contrastarse con los resultados experimentales para cepas creciendo en diferentes medios con lignina, representando ambientes industriales extremos. Mediante este trabajo se propone el ensamblado de Bioinfo_eXtrema como parte de un enfoque bioinformático centrado en la selección de consorcios de extremófilos para aplicaciones en biotecnología industrial, combinando diversas técnicas de minería de datos ?integradas a través del Waikato Environment for Knowledge Analysis? para facilitar la integración de información molecular disponible e indicadores funcionales relevantes para aplicaciones en biorremediación. ABSTRACT. The ability to identify microbe extremophiles with metabolic capabilities suited for specific bioprocesses opens the doors of extreme environments for development of new industrial products. Identification of key functional components from existing biodiversity supported selection of candidate isolates from three Penicillium fungal species. These candidates were evaluated in vitro to further characterize their potential as components of a microbial consortium for biorremediation of industrial effluents containing lignocellulosic residues. Results from annotation of available genomic sequences for one of these Penicillium species pointed to the existence of putative genes highly similar to those functionally identified in reference fungi for degradation of lignin in natural environments. Proposed functional annotations from available sequences were identified through a specialized database ?Fungal Oxidative Lignin Enzymes (FOLy)? and could be contrasted straightforward with experimental results for strains growing in different media containing lignin, representing extreme industry-related environments. We propose the as-sembly of Bioinfo_eXtreme as an industrial-biotechnology-centered bioinformatics approach for consortia selection, combining diverse data mining techniques ?components of the Waikato Environment for Knowledge Analysis (WEKA)?, to facilitate inte-gration of available molecular information and relevant phenotypic indicators for biorremediation applications.Keywords: Extremozymes, lignin, data mining, Penicillium.
