Repeticiones maximales para la estimación de la diversidad en metagenomas - Tanenzapf, Maia (2020)
Los avances en las tecnologías de secuenciación de ADN producidos en la última década permitieron generar grandes cantidades de datos nuevos para analizar. A partir de esto, aplicaciones como la metagenómica tomaron relevancia. Esta consiste en analizar el ADN de los diferentes microorganismos que componen una comunidad a partir de muestras provenientes de distintas fuentes, por ejemplo, de estudios ambientales de suelo o de análisis clínicos de sangre. Las limitaciones actuales de las tecnologías de secuenciación no permiten obtener los genomas completos de los microorganismos presentes en estas muestras, es por esto que uno de los desafíos que se presenta en la actualidad es poder determinar las especies que componen un metagenoma a partir de sus lecturas. En este trabajo buscamos un método para la estimación de la diversidad de metagenomas de bacterias a partir del cálculo de intervalos maximales de repetición. Para esto utilizamos una adaptación del algoritmo propuesto por Ilie et al. para el cálculo de estos intervalos y analizamos la relación entre distintas propiedades de los mismos y la cantidad de genomas utilizando metagenomas simulados. A partir de este análisis formulamos un modelo que, utilizando los intervalos de repeticiones maximales de un metagenoma, permite estimar la cantidad de genomas que lo integran. Evaluamos nuestro método en metagenomas simulados a partir de genomas de bacterias conocidos obteniendo una buena estimación de la cantidad de genomas que lo componen. Adicionalmente utilizamos un conjunto de metagenomas de virus generado en el trabajo de Roux et al. de manera de proveer una validación independiente de los datos usados para obtener el modelo. En este caso obtuvimos un error de escala muy alto al estimar la diversidad, pudiendo deberse a que los datos utilizados fueron generados a partir de virus mientras que nuestro modelo utilizó bacterias o a que en el trabajo de Roux se utilizan entre 500 y 1000 virus mientras que nosotros utilizamos solamente 40 bacterias. Sin embargo, si encontramos cierta correlación al utilizar nuestro método para ordenar los metagenomas según la cantidad de genomas.