Flujo de trabajo bioinformático para el análisis de secuencias de microbioma derivadas de un enfoque metagenómico: Metabiome

RESUMEN: El creciente interés por el estudio de comunidades microbianas de muestras ambientales, obtenidas por medio de la secuenciación de próxima generación (NGS), ha traído consigo el reto de manejar ingentes cantidades de datos. Para estudios con un enfoque de metagenómica se encuentran disponibles múltiples herramientas para procesar las secuencias brutas producto de la secuenciación y llegar hasta el análisis de los datos y obtener una interpretación biológica de las mismas. Sin embargo, seleccionar el o los programas más adecuados para cada paso en el procesamiento de secuencias es un reto mayor que puede convertirse en un cuello de botella bioinformático. Para integrar las diferentes herramientas se ha optado por la utilización de flujos de trabajo intensivos en datos. Estos administran internamente los recursos computacionales, los programas adscritos al mismo y ejecutan cada paso. Si bien la mayoría de los pipelines disponibles actualmente intentan cumplir con los principios de buenas prácticas computacionales, ninguno cumple con todos estos criterios haciendo que no puedan ser implementados con algunos conjuntos de datos, sumado a la poca libertad de uso que algunos de estos dan a los usuarios. Es por eso que se propone Metabiome, un nuevo pipeline para el análisis de secuencias en estudios de metagenómica, de fácil instalación y uso gracias a su característica de modularidad. Permite empezar con un conjunto de datos en bruto, realizar un preprocesamiento para la limpieza de las secuencias, y posteriormente hacer un análisis de estas desde diferentes enfoques. El fin último de Metabiome es que en un estudio de metagenómica se tenga que dedicar menos tiempo al análisis bioinformático y más tiempo a las preguntas biológicas que motivaron la investigación.

• Autores: Lorenzana López, Estefany
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2020
• Institución: Universidad de Antioquia
• Repositorio: Repositorio UdeA
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/18105
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10495/18105
• Palabra clave: Diversidad microbiana; Microbial diversity; Metagenómica; Modularidad; Secuenciación de nueva generación (NGS)
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