Integración bioinformática de metodologías ómicas para el estudio de comunidades microbianas en suelos
- Autores
- Ortiz Rocca, Lucía Martina; Montecchia, Marcela S.; Chalco Vera, Jorge; Acreche, Martín M.; Correa, Olga S.; Soria, Marcelo A.
- Año de publicación
- 2023
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- Las comunidades microbianas son esenciales en la dinámica y la sostenibilidad de los suelos. Presentamos un estudio bioinformático integrado de las respuestas de las comunidades bacterianas del suelo a diferentes manejos agronómicos en caña de azúcar en un experimento de larga duración en la EEA INTA Famaillá. Se integraron tres fuentes de datos: abundancia de genes mayormente relacionados con el flujo de gases de efecto invernadero, secuenciación masiva del gen 16S rRNA y secuenciación masiva de ADN total. Detectamos diferencias en las abundancias de algunos genes funcionales. Luego usando qiime2 y otras herramientas analizamos el comportamiento de 12,000 variantes de secuencias derivados de 2.1 millones de secuencias paired-end del gen 16S, y encontramos algunas diferencias cuantitativas en la composición de las comunidades. Con los datos de secuenciación masiva de ADN total (32Giga bases) ensamblamos contigs (Megahit) y los agrupamos en bins (MaxBin2), obteniendo 374 genomas ensamblados de metagenomas (MAGs). Anotamos los MAGs de mejor calidad con EggNog. El estudio integrado y secuencial nos permitió mantener bajos los costos de la etapa más cara (secuenciación de ADN total) y nos permitió acelerar el descubrimiento de los genomas de interés para los objetivos del estudio.
Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa - Materia
-
Ciencias Informáticas
metagenómica
secuenciación 16S rRNA
secuenciación ADN total
microbiota del suelo - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Repositorio
- Institución
- Universidad Nacional de La Plata
- OAI Identificador
- oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/165456
Ver los metadatos del registro completo
id |
SEDICI_25637a929aa639bc0ef1ffee06472a24 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/165456 |
network_acronym_str |
SEDICI |
repository_id_str |
1329 |
network_name_str |
SEDICI (UNLP) |
spelling |
Integración bioinformática de metodologías ómicas para el estudio de comunidades microbianas en suelosespañolOrtiz Rocca, Lucía MartinaMontecchia, Marcela S.Chalco Vera, JorgeAcreche, Martín M.Correa, Olga S.Soria, Marcelo A.Ciencias Informáticasmetagenómicasecuenciación 16S rRNAsecuenciación ADN totalmicrobiota del sueloLas comunidades microbianas son esenciales en la dinámica y la sostenibilidad de los suelos. Presentamos un estudio bioinformático integrado de las respuestas de las comunidades bacterianas del suelo a diferentes manejos agronómicos en caña de azúcar en un experimento de larga duración en la EEA INTA Famaillá. Se integraron tres fuentes de datos: abundancia de genes mayormente relacionados con el flujo de gases de efecto invernadero, secuenciación masiva del gen 16S rRNA y secuenciación masiva de ADN total. Detectamos diferencias en las abundancias de algunos genes funcionales. Luego usando qiime2 y otras herramientas analizamos el comportamiento de 12,000 variantes de secuencias derivados de 2.1 millones de secuencias paired-end del gen 16S, y encontramos algunas diferencias cuantitativas en la composición de las comunidades. Con los datos de secuenciación masiva de ADN total (32Giga bases) ensamblamos contigs (Megahit) y los agrupamos en bins (MaxBin2), obteniendo 374 genomas ensamblados de metagenomas (MAGs). Anotamos los MAGs de mejor calidad con EggNog. El estudio integrado y secuencial nos permitió mantener bajos los costos de la etapa más cara (secuenciación de ADN total) y nos permitió acelerar el descubrimiento de los genomas de interés para los objetivos del estudio.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa2023-09info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdf66-78http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/165456spainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://publicaciones.sadio.org.ar/index.php/JAIIO/article/view/579info:eu-repo/semantics/altIdentifier/issn/2451-7496info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-09-29T11:43:55Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/165456Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-09-29 11:43:55.885SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse |
dc.title.none.fl_str_mv |
Integración bioinformática de metodologías ómicas para el estudio de comunidades microbianas en suelos español |
title |
Integración bioinformática de metodologías ómicas para el estudio de comunidades microbianas en suelos |
spellingShingle |
Integración bioinformática de metodologías ómicas para el estudio de comunidades microbianas en suelos Ortiz Rocca, Lucía Martina Ciencias Informáticas metagenómica secuenciación 16S rRNA secuenciación ADN total microbiota del suelo |
title_short |
Integración bioinformática de metodologías ómicas para el estudio de comunidades microbianas en suelos |
title_full |
Integración bioinformática de metodologías ómicas para el estudio de comunidades microbianas en suelos |
title_fullStr |
Integración bioinformática de metodologías ómicas para el estudio de comunidades microbianas en suelos |
title_full_unstemmed |
Integración bioinformática de metodologías ómicas para el estudio de comunidades microbianas en suelos |
title_sort |
Integración bioinformática de metodologías ómicas para el estudio de comunidades microbianas en suelos |
dc.creator.none.fl_str_mv |
Ortiz Rocca, Lucía Martina Montecchia, Marcela S. Chalco Vera, Jorge Acreche, Martín M. Correa, Olga S. Soria, Marcelo A. |
author |
Ortiz Rocca, Lucía Martina |
author_facet |
Ortiz Rocca, Lucía Martina Montecchia, Marcela S. Chalco Vera, Jorge Acreche, Martín M. Correa, Olga S. Soria, Marcelo A. |
author_role |
author |
author2 |
Montecchia, Marcela S. Chalco Vera, Jorge Acreche, Martín M. Correa, Olga S. Soria, Marcelo A. |
author2_role |
author author author author author |
dc.subject.none.fl_str_mv |
Ciencias Informáticas metagenómica secuenciación 16S rRNA secuenciación ADN total microbiota del suelo |
topic |
Ciencias Informáticas metagenómica secuenciación 16S rRNA secuenciación ADN total microbiota del suelo |
dc.description.none.fl_txt_mv |
Las comunidades microbianas son esenciales en la dinámica y la sostenibilidad de los suelos. Presentamos un estudio bioinformático integrado de las respuestas de las comunidades bacterianas del suelo a diferentes manejos agronómicos en caña de azúcar en un experimento de larga duración en la EEA INTA Famaillá. Se integraron tres fuentes de datos: abundancia de genes mayormente relacionados con el flujo de gases de efecto invernadero, secuenciación masiva del gen 16S rRNA y secuenciación masiva de ADN total. Detectamos diferencias en las abundancias de algunos genes funcionales. Luego usando qiime2 y otras herramientas analizamos el comportamiento de 12,000 variantes de secuencias derivados de 2.1 millones de secuencias paired-end del gen 16S, y encontramos algunas diferencias cuantitativas en la composición de las comunidades. Con los datos de secuenciación masiva de ADN total (32Giga bases) ensamblamos contigs (Megahit) y los agrupamos en bins (MaxBin2), obteniendo 374 genomas ensamblados de metagenomas (MAGs). Anotamos los MAGs de mejor calidad con EggNog. El estudio integrado y secuencial nos permitió mantener bajos los costos de la etapa más cara (secuenciación de ADN total) y nos permitió acelerar el descubrimiento de los genomas de interés para los objetivos del estudio. Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa |
description |
Las comunidades microbianas son esenciales en la dinámica y la sostenibilidad de los suelos. Presentamos un estudio bioinformático integrado de las respuestas de las comunidades bacterianas del suelo a diferentes manejos agronómicos en caña de azúcar en un experimento de larga duración en la EEA INTA Famaillá. Se integraron tres fuentes de datos: abundancia de genes mayormente relacionados con el flujo de gases de efecto invernadero, secuenciación masiva del gen 16S rRNA y secuenciación masiva de ADN total. Detectamos diferencias en las abundancias de algunos genes funcionales. Luego usando qiime2 y otras herramientas analizamos el comportamiento de 12,000 variantes de secuencias derivados de 2.1 millones de secuencias paired-end del gen 16S, y encontramos algunas diferencias cuantitativas en la composición de las comunidades. Con los datos de secuenciación masiva de ADN total (32Giga bases) ensamblamos contigs (Megahit) y los agrupamos en bins (MaxBin2), obteniendo 374 genomas ensamblados de metagenomas (MAGs). Anotamos los MAGs de mejor calidad con EggNog. El estudio integrado y secuencial nos permitió mantener bajos los costos de la etapa más cara (secuenciación de ADN total) y nos permitió acelerar el descubrimiento de los genomas de interés para los objetivos del estudio. |
publishDate |
2023 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2023-09 |
dc.type.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/conferenceObject info:eu-repo/semantics/publishedVersion Objeto de conferencia http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 info:ar-repo/semantics/documentoDeConferencia |
format |
conferenceObject |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.none.fl_str_mv |
http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/165456 |
url |
http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/165456 |
dc.language.none.fl_str_mv |
spa |
language |
spa |
dc.relation.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://publicaciones.sadio.org.ar/index.php/JAIIO/article/view/579 info:eu-repo/semantics/altIdentifier/issn/2451-7496 |
dc.rights.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
rights_invalid_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf 66-78 |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:SEDICI (UNLP) instname:Universidad Nacional de La Plata instacron:UNLP |
reponame_str |
SEDICI (UNLP) |
collection |
SEDICI (UNLP) |
instname_str |
Universidad Nacional de La Plata |
instacron_str |
UNLP |
institution |
UNLP |
repository.name.fl_str_mv |
SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Plata |
repository.mail.fl_str_mv |
alira@sedici.unlp.edu.ar |
_version_ |
1844616306867830784 |
score |
13.070432 |